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网站备案网址,西安网站模板建站,网站建设制作网站,一般使用的分辨率显示密度是多少?AI Agent、Agentic AI、Agentic架构、Agentic工作流、Agentic模式——当前#xff0c;智能体已成为技术语境中的高频词汇。然而#xff0c;究竟何为智能体#xff1f;我们又应如何设计出稳定且高效的智能体系统#xff1f; 智能体的本质在于其具备动态规划与自主执行任务的…AI Agent、Agentic AI、Agentic架构、Agentic工作流、Agentic模式——当前智能体已成为技术语境中的高频词汇。然而究竟何为智能体我们又应如何设计出稳定且高效的智能体系统智能体的本质在于其具备动态规划与自主执行任务的能力常通过调用外部工具与持久化记忆来达成复杂目标。本文将系统梳理智能体的典型设计范式详述三种主流工作流模式与四种智能体模式核心在于厘清结构化的工作流与高自主性的智能体模式之间的本质差异。工作流多依循预设的执行链条而智能体在决策行动路径时展现出更强的自主性与适应性。什么时候该用智能体在展开讨论前需首要厘清智能体方案并非放之四海而皆准应用前必须审慎评估其必要性。‌优先采用最小可行方案‌若问题的解决路径清晰可循一个静态工作流甚至一行脚本往往比智能体更高效、更稳定。‌成本与回报的理性权衡‌部署智能体通常意味着更高的响应延迟与计算开销其价值在于应对复杂、模糊或动态变化的任务场景——唯有当潜在收益明确超越投入时才值得采纳。‌工作流与智能体的适用边界‌‌步骤固化、边界清晰‌的任务 → 优先选用‌工作流‌以保障执行的可预测性与一致性。‌依赖灵活响应、自适应判断与模型推理‌的场景 → 选择‌智能体‌释放其动态决策能力。‌简约即高效‌即便采用智能体架构也应坚持“最小必要原则”。过度设计的智能体系统将显著增加调试难度与运维复杂度。‌应对不确定性与容错机制‌智能体天然伴随行为的不可控性与潜在失效风险。系统必须内置完善的日志记录、异常捕获与自动重试机制为底层大语言模型提供自我修正的容错空间。模式概览本文所涵盖的模式类型包括‌1. 工作流模式‌提示链模式Prompt Chaining路由模式Routing并行化模式Parallelization‌2. 智能体模式‌反思模式Reflection工具使用模式Tool Use规划模式Orchestrator-Workers多智能体模式Multi-Agent工作流模式提示链该模式下大语言模型每次调用的输出结果将作为后续调用的输入依据通过将整体任务划分为一系列固定且连贯的步骤每一步均由一次独立的模型调用完成并明确依赖前序步骤的输出。该架构专为能够被清晰分解为可预测、顺序性子任务的场景而设计。应用场景‌生成结构化文档‌由大语言模型1拟定框架大语言模型2依规范校验其逻辑完整性大语言模型3基于审核通过的结构完成正文撰写。‌多步骤数据处理‌先抽取关键数据再进行格式转换最终实现结果聚合。‌基于精选素材生成简报‌依托优选内容源自动编译形成精炼摘要报告。工作流模式路由由初始大语言模型担任路由角色对用户输入进行识别与分类并定向分发至最匹配的专项任务或专用大语言模型。该架构实现功能解耦支持对各下游任务独立调优如采用定制化提示词、差异化模型或专属工具显著提升系统效能。针对轻量级任务可启用参数规模更小的模型有效降低资源开销。任务分发后由选定的智能体独立承接并完成后续处理流程。适用场景‌客户支持系统‌咨询请求被路由至专司账单、技术支持或产品信息的智能体。‌分层大语言模型使用‌低复杂度查询交由高效低成本模型响应高复杂度或个性化需求则交由高性能模型承接。‌内容生成‌博客文章、社交媒体动态与广告文案的创作任务按需分配至对应的专用模型执行。工作流模式并行化该模式通过将任务分解为若干互不依赖的子任务交由多个大语言模型并行执行最终整合各分支输出以形成统一响应。其效率提升源于并发机制原始查询或其部分片段被附加专属提示词或目标后同步分发至多个模型实例。待所有并行任务完成其输出结果被统一收集并输入至一个聚合型大语言模型由其进行语义融合与最终生成。当子任务间不存在先后依赖时该架构可显著降低整体响应延迟此外借助多数表决机制或主动生成多元方案亦能有效增强输出的准确性与鲁棒性。适用场景带有查询分解的RAG对复杂查询进行拆解形成若干子查询同步开展检索任务最终整合返回结果。长文档分析把长篇文档切分为若干章节独立并行生成各部分摘要随后融合为全局性总结。生成多视角内容向多个大语言模型发送同一问题但为每个模型附加差异化角色提示再综合其输出响应。数据的映射-归约Map-Reduce式处理。智能体模式反思模式智能体通过自我评估其输出结果并依据评估反馈实现响应的迭代优化。这一机制被称作“评估者-优化者模式”其本质在于建立一个闭环的自我修正流程首先大语言模型生成初始响应或完成指定任务接着由另一个大语言模型或采用不同提示词的同一模型扮演反思角色作为评估者依据预设需求与质量准则对初始输出进行评判随后该评判结果即反馈被反馈至大语言模型驱动其生成改进版本该循环可多次执行直至评估者判定输出已符合预期标准或满足既定需求。适用场景代码生成编写代码运行代码依据错误提示或测试反馈迭代修正。写作与修订完成初稿后审视表达的清晰性与语调随后予以润色。复杂问题解决拟定策略后研判其可实施性并依评估反馈加以调整。信息检索获取信息后交由评估型大语言模型核验是否涵盖全部关键要素再输出最终答复。智能体模式工具使用模式该模式使大语言模型具备调用外部函数或API的机能从而实现与外部环境的交互、信息获取或操作执行这一机制通常被称作‌函数调用‌亦是当前最主流的智能体架构。在为模型提供可用工具如函数、API、数据库等的明确定义包括其名称、功能描述与输入结构后模型能够依据用户查询生成符合预设规范的结构化响应例如JSON格式进而触发一个或多个工具的调用。此结构化输出将被用于实际执行对应外部函数或服务其返回结果再反馈至大语言模型由模型综合处理后向用户交付最终答复。该机制显著延伸了大语言模型突破其训练数据局限的能力范围。适用场景通过日历API安排日程。通过金融API调取实时股价。查询向量数据库中的关联文档RAG场景。操作智能家居设备。运行代码片段。智能体模式规划模式协调者-执行者架构由中央规划者大语言模型将复杂任务解构为动态子任务序列并将这些子任务分派至专用执行者智能体通常协同工具调用机制进行处理。该框架依托于动态生成的初始规划以应对需多步推理的复杂问题其计划内容随用户输入实时演化。随后各子任务交由执行者智能体并行执行——当任务间无依赖约束时可同步推进。协调者或合成者大语言模型负责汇聚执行者反馈评估整体目标的完成状态若目标达成则整合为最终输出若未达成则触发重新规划流程。此架构有效缓解了单次大语言模型调用的认知压力显著增强推理精度降低错误率并支持工作流的自适应演化。其与路由模式的根本差异在于规划者生成的是多阶段执行路径而非仅择取单一下一步动作。适用场景‌复杂软件开发任务‌把“开发一项功能”细分为规划、编码、测试与文档编写四个环节。‌研究与报告生成‌按文献检索、数据提取、分析研判、报告撰写的流程有序推进。‌多模态任务‌统筹图像生成、文本解析与数据融合的协同步骤。‌执行复杂用户请求‌如“制定北京三日游方案并在预算范围内完成机票与酒店预订”。智能体模式多智能体模式多智能体模式可归纳为两种典型架构“协调者-管理者模式”与“集群模式”。其本质在于为多个智能体赋予明确的角色、身份或专业分工依托协同机制达成统一目标。每个智能体均具备完全或部分自主性可承担专属职能如项目经理、编码员、测试员、评审员并拥有特定领域知识或调用专属工具的能力。任务执行依赖智能体间的动态交互其协作路径主要呈现两种形态其一由中央协调智能体如图示中的项目经理统一调度与管控其二遵循任务移交机制即一个智能体在完成阶段任务后将控制权顺次传递给下一个智能体。协调者-管理者模式集群模式适用场景模拟辩论或头脑风暴会议使用不同AI角色。复杂软件开发由负责规划、编码、测试和部署的智能体协同完成。运行虚拟实验或模拟由代表不同参与者的智能体执行。协作写作或内容创作流程。模式的组合与定制这些模式并非固定不变的教条而是可自由组合的弹性组件。在真实场景中智能体系统通常会交叉整合多种模式的特性规划型智能体可能嵌入工具调用机制而执行型智能体则可能引入反思循环在多智能体架构中任务往往经由路由分发机制进行动态分配。对任何大语言模型驱动的应用尤其在构建复杂智能体系统时真正的成功路径依赖于实证评估确立清晰的评估指标、量化系统表现、精准识别性能瓶颈或故障根源随后持续迭代优化方案避免陷入过度工程化的陷阱。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】