宣城市网站集约化建设公司请人做的网站打不开

宣城市网站集约化建设,公司请人做的网站打不开,o2o指的是什么,道路建设去什么网站能看到一、目标 本例中Agent实现的目标是配置一个虚拟开发团队#xff0c;这个团队中有资深程序员#xff0c;还有测试工程师#xff0c;两者协作完成一个具体的开发任务。当然这需要大模型的支持和经过多轮迭代。两种角色经过协调和博弈#xff0c;让结果越来越接近于人类设定的…一、目标本例中Agent实现的目标是配置一个虚拟开发团队这个团队中有资深程序员还有测试工程师两者协作完成一个具体的开发任务。当然这需要大模型的支持和经过多轮迭代。两种角色经过协调和博弈让结果越来越接近于人类设定的目标。最后得到的成果是整套源代码。二、原理CrewAI是一种AI Agent框架适合做多种角色Agent协同的应用因为Crew的意思是“船员”或“机组”寓意着几个分工不同的虚拟人共同配合完成一个总体的任务。在配置中需要有以下几个元素1、智能体我们定义了programmer和qa_engineer两个智能体这些智能体有目标要求和表示角色的技能声明当然这是通过大模型提示词实现的。2、任务与智能体相匹配的任务有development_task和testing_task两种这些任务要设定由哪个智能体来执行而且任务之间也有工作成果的交接。3、团队智能体、任务以及执行方法共同组成一个团队通过kickoff开球方法开始运转。三、源码69行源码全部给出公众号不便查看源码的话可到https://github.com/little51/agent-dev的chapter-x-0base目录查看。import os from crewai import Agent, Task, Crew, Process os.environ[OPENAI_API_BASE] http://localhost:11434/v1 os.environ[OPENAI_API_KEY] EMPTY os.environ[OPENAI_MODEL_NAME] openai/qwen3 class DevelopmentCrew: def __init__(self, development_description, testing_description): # 定义程序员智能体 self.programmer Agent( role资深程序员, goal编写高质量、可维护的代码实现功能需求, backstory你是一位经验丰富的程序员精通多种编程语言和设计模式。 你注重代码质量善于编写清晰、高效的代码并且有很强的逻辑思维能力。, verboseTrue, max_execution_time300 ) # 定义测试工程师智能体 self.qa_engineer Agent( role测试工程师, goal确保代码质量发现并报告缺陷验证功能完整性, backstory你是一位严谨的测试工程师对细节极其敏感。 你擅长设计测试用例能够发现各种边界条件和潜在问题 确保交付的代码达到高质量标准。, verboseTrue, max_execution_time300 ) # 定义开发任务 self.development_task Task( descriptiondevelopment_description, agentself.programmer, expected_output完整的Python代码实现包含所有要求的功能和必要的注释 ) # 定义测试任务 self.testing_task Task( descriptiontesting_description, agentself.qa_engineer, expected_output详细的测试报告包含测试用例、发现的问题和改进建议, context[self.development_task] ) # 创建并运行开发团队 def invoke(self): dev_crew Crew( agents[self.programmer, self.qa_engineer], tasks[self.development_task, self.testing_task], processProcess.sequential, verboseTrue ) print(开始软件开发流程...) print(第一阶段程序员进行功能开发) print(第二阶段测试工程师进行质量验证) result dev_crew.kickoff() print(\n开发流程完成最终结果:) print(result) return result.raw if __name__ __main__: # 从主函数传入任务描述 dev_description 开发一个用户管理系统包含以下功能 1. 用户注册用户名、邮箱、密码 2. 用户登录验证 3. 用户信息查询 4. 密码重置功能 请使用Python编写清晰的代码包含必要的注释和错误处理。 test_description 对开发的用户管理系统进行全面测试 1. 设计测试用例覆盖正常流程和异常情况 2. 进行边界值测试和错误处理测试 3. 验证所有功能是否符合需求 4. 提供详细的测试报告和改进建议 dev_crew DevelopmentCrew(dev_description, test_description) dev_crew.invoke()四、运行1、环境安装用Miniconda建立一个Python虚拟环境本案例只依赖于crewai库。大模型是在上一节装好的程序调到API时Ollama会自动装载qwen3模型的。# 创建虚拟环境 conda create -n part02 python3.13 -y # 激活虚拟环境 conda activate part02 # 安装依赖库 pip install crewai0.201.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple2、运行python agent_crewai.py五、运行结果开始运行时团队开始思考制定计划然后进入多轮迭代。经过多轮迭代最后生成目标源码和测试用例结果如下至于最后的结果是否符合预期主要是和模型的能力有关我们用Ollama跑量化模型效果应一般如果要得到更好的效果得用GPU部署更大的、精度更高的模型。未完待续想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”