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张小明 2026/1/11 20:35:10
四个字网站 域名,网站建设氺金手指排名15,做网站用php转html,建设银行网站打不开在前两篇中#xff0c;我们已经解决了两个“看似模型问题、实则工程问题”的核心矛盾#xff1a; 第一篇#xff0c;我们发现 Agent 的不可预测性#xff0c;并非模型不够聪明#xff0c;而是控制流缺失#xff1b;第二篇#xff0c;我们进一步意识到#xff1a;没有 M…在前两篇中我们已经解决了两个“看似模型问题、实则工程问题”的核心矛盾第一篇我们发现 Agent 的不可预测性并非模型不够聪明而是控制流缺失第二篇我们进一步意识到没有 Memory 的 Agent 并不是“记不住”而是根本不存在于时间之中。当一个 Agent 开始具备明确的控制路径并且需要对跨轮次的状态负责时工程上会立刻出现一个新的、无法回避的问题这个 Agent 的一次“调用”到底意味着什么那个最常见、也最危险的假设一次 Prompt 一次任务在大多数早期 Agent 系统中我们都会默认一种非常“顺手”的工程假设用户输入一次 → Agent 推理一次 → 给出结果 → 任务完成这种模型在 Demo 阶段几乎从不出错。场景回放你为公司内部搭建了一个“自动生成周报的 Agent”。 输入一句“帮我总结一下我这周的工作。” Agent 调用日程 API、整理任务列表、生成一段看起来还不错的总结。问题出现在它第一次失败的时候。API 返回超时某个字段格式发生变化模型在中间步骤产生了不一致的中间结论这时你会发现一个令人不安的事实你无法判断这个任务现在到底算“没开始”、还是“进行到一半”、还是“已经失败”。因为从工程语义上看这个 Agent 只是一次不可分割的函数调用。Prompt 一旦承担“执行语义”系统就开始失控在引入 Memory 之后很多团队会做一件看似合理、但极其危险的事把“任务执行过程”继续塞回 Prompt。例如“你需要先做 A如果失败就重试 B”“如果 API 返回空值就重新检查输入”“生成结果前请先确认是否满足条件 X”在自然语言层面这些指令都是“通顺的” 但在工程层面它们意味着一件事你在用 Prompt 模拟一个执行引擎。问题在于LLM 并不具备任何你在传统系统中习以为常的执行保障没有“步骤完成确认”没有“失败重试边界”没有“中断与恢复语义”没有“执行日志与审计点”于是一个本该是工程问题的失败被伪装成了“模型不稳定”。第二次工程认知断裂调用 ≠ 执行当系统复杂度继续上升团队迟早会意识到一个事实一次 LLM 调用本质上只是一次“建议生成”而不是一次“任务执行”。这和我们在传统工程中的经验高度一致一个 HTTP 请求 ≠ 一个业务完成一个函数调用 ≠ 一个流程结束一个返回值 ≠ 一个结果被系统接受真正具备工程意义的“执行”至少要满足三点可拆分任务不是原子块而是由多个阶段组成可回放失败后可以从某个节点重新开始可审计你能明确知道“做到哪一步失败的”。而 Prompt天生不具备这些能力。Workflow 并不是“更复杂的 Prompt”这是 Agent 工程中最容易被误解的地方。很多人第一次听到 Workflow 时脑海里的画面是“把 Prompt 拆成几段按顺序调用模型。”这只是表象。Workflow 的工程本质是为 Agent 的行为引入“执行语义”。也就是说你不再关心模型“说了什么” 而是关心系统当前处在哪个阶段这一阶段是否成功如果失败下一步该怎么处理在这个视角下Prompt 只是某个节点的“计算单元”LLM 只是 Workflow 中的一个执行器状态机才是系统的骨架一个真实的 Workflow 化转折点继续用退款 Agent 的例子。在引入 Workflow 之前你的系统可能是这样的用户输入 → 一个 Prompt → 生成最终回复当你真正把它工程化结构会自然演化为意图确认节点是否明确是退款请求实体提取节点商品、数量、原因是否齐全状态校验节点是否符合退款政策动作执行节点发起退款 / 转人工结果生成节点关键不在于“节点数量”而在于每一个节点都有“成功 / 失败 / 未完成”的明确语义。这时Agent 已经不再是“一次性调用” 而是一个可被调度、可被恢复的执行单元。Workflow 带来的不是自由而是约束这里必须说一个反直觉的事实Workflow 并没有让 Agent 更“灵活”而是更“受限”。你需要为每一个节点回答清楚输入从哪里来输出写到哪里失败算谁的责任是否允许重试重试几次这意味着Prompt 不能随意发挥Memory 不能随意写入Agent 不能“临时决定”下一步做什么但正是这些约束才让系统第一次变得可预测。工程代价开始显现当团队第一次把 Agent Workflow 跑在生产环境中通常会经历一个短暂的“蜜月期”随后进入现实延迟显著增加一次用户请求可能触发 5–10 个节点状态管理复杂化中间态需要持久化、回收、清理调试成本上升Bug 不再是“模型输出错了”而是“某个节点状态不一致”。但与此同时系统也第一次具备了明确的失败边界可追踪的问题定位可控的工程风险一个无法回避的新问题单个 Agent 成为了瓶颈当 Workflow 足够复杂时另一个问题会浮出水面这个 Agent承担的职责已经过多了。它既要理解用户管理状态调度流程执行动作生成结果这时工程问题已经不再是“Prompt 写得好不好” 而是一个更熟悉的老问题一个单体系统正在变得不可维护。阶段性结论从 Prompt 到 Workflow并不是一次技术升级而是一次工程身份的转变。当你引入 Workflow 的那一刻起Agent 不再是“一次性文本生成器”而是一个长期存在、可被调度的执行实体而这也意味着你已经站在了下一个门槛前当一个 Agent 不够用时你面对的将不再是 Agent 问题而是一个彻头彻尾的分布式系统问题。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
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