企业官网建设流程全解析

医院网站建设计划,建设网银怎么提高转账限额,繁昌县网站开发,做网站包括服务器么由于架构问题很重要#xff0c;但是似乎很少人提及#xff0c;本文继续接着昨天的问题讨论#xff1a; 为什么「现在看起来能用」的 Agent#xff0c;后面一定会出问题#xff1f; 一、必须提前知道的一件事 很多 AI Agent 项目#xff0c;开局都非常顺利。 一个 Age…由于架构问题很重要但是似乎很少人提及本文继续接着昨天的问题讨论为什么「现在看起来能用」的 Agent后面一定会出问题一、必须提前知道的一件事很多 AI Agent 项目开局都非常顺利。一个 Agent Demo能自动查资料、写方案、跑流程内部评估「很有潜力」但三到四周后问题开始出现成本突然不可控行为偶尔「越界」系统不稳定重启频繁上线被安全或运维卡住这时候技术的同事会忙着救火专注于细节改 Bug弥补流程漏洞加强工具调用安全管控。但是产品和业务的同事就通常会感到困惑这和我之前的经验不符啊「明明功能已经能用了为什么就是没法规模化」答案往往不在产品设计而在一个很少被产品关注的问题上AI Agent 背后的运行方式本身就不对。二、AI Agent 最大的风险不是「不聪明」而是「不可控」从产品和业务视角看Agent 真正的风险有三类行为不可预测成本无法估算责任边界不清楚而这些问题往往在 Demo 阶段完全不会暴露。为什么因为 Demo 通常运行在单机环境单用户场景没有权限限制没有成本压力拿着最理想化的场景运行的程序就像是温室里的花朵 一旦进入真实业务环境遭受到不同业务和运行环境的风吹雨淋问题就会被放大。归咎其原因倒不是产品经理不够专业而是Agent AI的概念太过于新 不管有的人承认不承认Agent 本身就是一个实验性系统 它的运行方式和传统的软件系统有很大区别。而且业务方通常有对 Agent 知之甚少比如如今 Agent 系统能做到什么程度大致是什么工作的只知道要用 AI 但是不知道 AI 如何落地在自己的业务领域完全依赖技术方案觉得 Agent 和 AI 无所不能要代替传统加减乘除的算法认为 Agent 可以「自己学习」不需要开发人员参与上线能超越部门中的老兵分不清自主智能体和工作流花了钱但是做了面子工程和比较低级的东西上面这些是我在工作中遇到的一些现象包括一些世界五百强的行业龙头 业务线的负责人业务在上面几个问题中不断徘徊。这也就导致了大家对 Agent 系统落地的评估出现严重偏差前期 Demo 各方叫好 上线之后却无法产生真正价值甚至作为面子工程和演示系统被搁置在那里。二、Tool 不是「功能点」而是「风险放大器」在产品方案里我们经常这样描述 Agent「它可以调用搜索、数据库、内部系统、自动执行任务。」但换一个视角看这意味着它可以访问外部网络它可以读取或修改数据它可以触发真实业务动作对业务来说每一个 Tool 都等同于一个「自动执行的员工」。问题是这个「员工」能做什么做错了谁负责出问题能不能快速止损如果这些问题在系统层面没有答案Agent 就不具备商业化条件。显示情况却经常是大家根本不关心这些风险拿这看待下属员工的思想看待 Agent交代给 Agent 的事情它会「自己完成」Agent 要像新员工一样可以「自己学习」Agent 要自己要自己成长像员工一样Agent 要自己负责不能依赖人来「监督」它我们把这些话说继续往下说任谁都会觉得离谱除了问题 Agent 要帮我背锅Agent 搞错了扣Agent绩效工资甚至开除…很离谱是不是但这不是我编的真事儿。大家经常寄希望于 AI Agent 能良好运行但是不想投入太多人力和物力成本 来保证、指导、监控它的运行。扯远了继续回到文章主题。三、为什么「能跑」≠「能上线」这是很多产品经理最容易踩的坑。Agent Demo 能跑只说明一件事模型效果不错。注意我说的是模型效果不错并不是你对智能体的设计不错。真正上线还需要解决并发用户同时使用怎么办某个能力突然被大量调用怎么办某个外部系统挂了怎么办某个功能成本暴涨怎么办如果 Agent 只是一个我们传统认为的「程序」这些问题几乎无解。四、你不需要懂容器但必须知道它在解决什么这也是第一篇文章讨论的内容容器及 Agent 核心的控制能力是 Agent 系统成功和重要条件但也是人们经常忽略的事情。对非技术人员来说可以把容器理解为给 AI Agent 的每一个能力单独加一个「安全隔间」。这个「隔间」能做到只允许它做被批准的事情超出资源自动被限制出问题只影响自己不拖垮整体所有行为可记录、可回放这直接对应了产品关心的四件事产品关注点容器解决的问题稳定性局部失败不扩散成本单能力资源可控安全权限边界清晰交付环境一致可复制五、一个典型的「失控案例」高度抽象很多 Agent 项目后期都会遇到类似情况某个 Agent 自动频繁调用外部接口调用逻辑本身并没错但请求量被放大了 10 倍成本在一夜之间失控产品这时才意识到Agent 没有「刹车系统」。容器化的本质就是给 Agent 装刹车每个能力有明确资源上限超过阈值直接被限制不会因为一个决策拖垮整个系统六、产品经理必须问的 5 个问题同样的和技术以及架构一样我们在实施 Agent 项目时 产品经理也需要清楚的思考并带领团队给出下面这些问题的答案Agent 的每个能力是否都有独立的运行边界如果某个能力出问题系统能否继续服务成本是否可以拆分到具体能力行为是否可审计、可回溯现在的架构是 Demo 级还是上线级这些问题能很好帮助团队理解当前这个 Agent 项目适不适合进入业务主流程。七、一个重要的判断AI Agent 的真正价值不在于「它能做什么」 而在于「它在失控前能被限制住」。容器化、架构、安全这些词听起来很「技术」 但它们直接决定了你能不能对客户开放你能不能让它接核心系统你能不能把它写进产品规划八、写在最后送给所有 Agent 从业者一句话模型决定体验上限架构决定业务下限如果说 Demo 阶段拼的是「想象力」 规划和调度能力交给大模型本身 那么真正上线拼的是系统的自我约束能力。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】