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织梦网站logo修改,长春快速建站模板,wordpress做seo优化,教育机构报名Agent Lightning 是微软最新推出的Agent智能体编排开发框架#xff0c;旨在通过强化学习#xff08;RL#xff09;优化任何框架构建的 AI 智能体。该框架解决了当前 AI 开发中的一个关键痛点#xff1a;现有智能体编排框架#xff08;如 OpenAI Agent SDK、LangChain…Agent Lightning 是微软最新推出的Agent智能体编排开发框架旨在通过强化学习RL优化任何框架构建的 AI 智能体。该框架解决了当前 AI 开发中的一个关键痛点现有智能体编排框架如 OpenAI Agent SDK、LangChain缺乏自动优化支持而模型训练框架又难以处理智能体应用的复杂性。一、核心特点1. 无缝集成任何智能体框架Agent Lightning 支持优化使用任何框架构建的智能体包括OpenAI Agent SDKLangChainAutoGen未来计划支持 Semantic Kernel、CrewAI、MetaGPT 等2. 解耦智能体开发与优化框架通过引入 Lightning 服务器和客户端项目实现了智能体逻辑与训练逻辑的解耦智能体工作流开发专注于业务逻辑优化框架专注于模型性能提升插件式设计便于跨应用场景使用3. 针对真实世界智能体场景优化特别设计用于处理复杂的现实应用场景多轮交互支持上下文 / 内存管理多智能体协作动态环境适应能力4. 内置错误监控复杂智能体系统常因执行错误或陷入不可恢复状态而失败Agent Lightning 提供智能体端错误监控执行状态跟踪失败模式检测详细错误类型报告二、工作原理三、工作流程以 verl 强化学习训练为例任务拉取与智能体执行Lightning 服务器从任务池拉取任务并发送给智能体智能体使用原生工作流尝试完成任务支持多智能体协作、工具使用、多轮交互等复杂逻辑非侵入式轨迹收集通过 Sidecar 设计收集交互数据记录当前状态、采取的行动、即时奖励和下一状态轨迹组织与训练循环将轨迹数据聚合为适合 LLM 优化的训练数据结构使用强化学习算法如 GRPO更新模型更新后的模型用于下一轮迭代形成紧密的反馈循环四、技术架构Agent Lightning 系统包含以下核心组件优化框架包含各种优化方法如 RL、提示调优、模型选择等Lightning 服务器连接优化框架和智能体的核心组件Lightning 客户端部署在智能体端负责数据收集和通信智能体框架支持多种主流框架的智能体集成五、强化学习增强更丰富的反馈和奖励机制用户反馈整合工具成功信号利用长期信用分配优化高级 RL 优化算法集成六、扩展优化方法无训练方法提示调优、模型选择在线监督监督微调 - 课程学习七、扩展兼容性更多优化后端LLaMA-Factory、DSPy 等更广泛的智能体框架支持八、项目意义Agent Lightning 填补了智能体开发与优化之间的关键空白使开发者能够使用现有现有任何框架构建智能体无需修改代码即可优化现有智能体实现与实际部署行为直接对齐的模型训练提升智能体性能和适应性九、Installationpip install agentlightning plaintext Agent-Lightning 目前官方支持Linux 发行版推荐使用 Ubuntu 22.04 或更高版本。macOS和 WindowsWSL2 除外目前暂不支持。Python 运行时环境必须为Python 3.10 或更高版本。我们建议使用 Python 3.10、3.11 或 3.12 的最新补丁版本以获得性能和安全更新。Agent Lightning 将组件数量降至最低让您可以专注于创意本身而不是底层架构。您的代理程序将继续照常运行您仍然可以使用任何您喜欢的代理框架您可以添加轻量级agl.emit_xxx()辅助程序或者让追踪器收集每个提示、工具调用和奖励。这些事件会变成结构化的跨度流入 LightningStore这是一个中央枢纽用于保持任务、资源和追踪的同步无需重写代码无需合约锁定。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】