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怎么吧自己电脑做网站,页面网站建设,电脑报价网站,好的网站建设上一篇文章#xff0c;已经介绍了Skill的基本逻辑#xff1a; Cloud Agent Skill 这个框架#xff0c;带来的根本不是什么能力延伸——它改变的是产品形态本身。 一个 Skill#xff0c;可以被打造成垂直领域的专家。这意味着什么#xff1f; Agent 能干的活…上一篇文章已经介绍了Skill的基本逻辑Cloud Agent Skill 这个框架带来的根本不是什么能力延伸——它改变的是产品形态本身。一个 Skill可以被打造成垂直领域的专家。这意味着什么Agent 能干的活正在从打杂向专业交付跃迁。说白了它正在逼近一个高级员工的产出能力。想明白这一点你就会意识到未来所谓的场景就是 Skill 的搭建。什么场景需要什么上下文为了达成业务目标给 Agent 配什么层级的 Skill 文档、挂什么工具把这些能力像乐高一样拼起来你得到的就是一个高级员工的能力复刻。再往前想一步下一代 Agent 产品的主流形态大概率就是 Skill 模式。最后说一句。观点当然还需要更多案例去验证。但做 AI 产品思考必须跑在大模型前面而不是蹲在已有案例后面抄作业。从 MCP 到 Skill这条线其实可以看作 Anthropic 把 AI 能力落地到商业场景的演进路线图。年初的时候最火的概念是 MCP。本质上就是给传统软件的 API 包一层语义外衣让大模型能读懂接口该怎么调、参数怎么传从而打通 AI 和现有系统的连接。AI 圈的朋友应该已经发现了MCP 这个概念正在遇冷。从发明它的 Anthropic到整个行业讨论声量明显在下降。为什么因为大家逐渐意识到单纯一个MCP语义层根本撑不起从AI 能推理到业务能落地之间的鸿沟。说直白点MCP 工具调用是什么实习生模式。给你手给你脚给你工具好去干点简单活吧。能跑腿能打杂但要让它扛起真实商业场景里的复杂任务远远不够。到了 Skill 框架工具调用这件事被拉到了一个全新的层次。这里有一个颠覆性的范式转换动态代码生成驱动Agent。大白话不是调用工具而是现场造工具。什么意思不再是让 Agent 在一堆预设工具之间来回跳、反复调。而是——当我知道有哪些 API 可用时直接为这个特定任务现场生成一段可执行脚本Python 也好JS 也罢扔进沙箱环境里直接运行。听起来像是临时写个脚本不这是一次跨越式跃迁。它把 Agent 的能力边界从调度已有工具直接拉升到了为目标创造专属工具。想想中学课本里那句话人和动物最大的区别是什么人会制造工具。而现在Agent 也正在完成同样的进化——从有什么用什么到需要什么造什么。从 MCP 到 Skill你会发现一件有意思的事Anthropic 正在革自己的命。这背后是一个非常战略性的问题。MCP 刚出来的时候IT 圈、AI 圈都在喊它是AI界的秦始皇——车同轨、书同文把所有大模型和 API 的交互方式全部收编。但到了 Skill 框架MCP 几乎被弱化、甚至边缘化了。为什么从架构视角看追求统一格式一直是 IT 发展的大方向。但为什么要放弃一个已经成型的统一标准转向按业务自己造工具的逻辑第一更彻底的重新定义。Anthropic 的核心团队显然意识到了一个问题单纯调用现有 API撑不起真正有创造性的工作。与其让 Agent 去适应一个个老旧的 API不如把 API 降级为底层原子能力在它之上通过脚本和工具构建直接服务于最终业务目标。砍掉中间商一步到位。第二AI Coding 的爆发改变了一切。过去半年AI 编程领域发生了翻天覆地的变化。从大厂到创业公司大家基本接受了一个现实需求明确的情况下AI Coding 可以打通从前端到后端的全链路。那问题来了——如果 AI 自己就能写代码、能开发出比原有 API 更强的能力我们为什么还要迁就那些老 API最高效的方式反而是把 API 当成最底层的原子能力需要什么就在上面现造什么。对 AI Coding Agent 来说这才是最顺畅的路径。所以 Anthropic 也抛出了一个暴论AI Coding is All You Need.聊完 Anthropic 和 Skill 框架的底层逻辑接下来是两个更实际的问题。第一如果你是 AI 产品的开发者现在该怎么做我的观点很明确Skill 框架已经是目前最成熟、真正能撑起 B 端生产力的架构。如果你是这个领域的开发者、创业者最优策略就是顺着这个框架和它背后的战略走——定义场景级别的 Skill 产品打造一条业务管线把专家的知识、经验、那些散落在各处的非结构化 know-how真正转化成 AI 的生产力和执行力。这不是一个功能方向这是一个战略级的产品赛道。第二对于个人来说机会在哪未来最大的红利是你完全可以用 AI 和它的 Skill 体系搭建属于自己的超级团队。一个人加一群 Agent Skill就是一家公司。一人 Agent Skill军团 你的 AI Native 公司。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】