企业官网建设流程全解析

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environments.说白了说白了就是一个能借助大模型来完成复杂任务的系统这个概念很广也很模糊似乎把大模型所有的应用都归纳进了这个范围里面来这在研究层面做起来会有一些难度但好处是大模型应用的范式和思路我们都能从里面找到了这个海纳百川的概念里很可能有我们日常工作可能会用到的大模型使用技巧。尽管如此我们还是可以整理出Agent的生态围绕Agent我们主要有4个大的研究方向。Agent内的主要技术方案包括其核心模块与架构、模块协作模式以及自我演化的能力。评估和工具。这里包括Agent的benchmark和数据集以及工具的触发应用、构建以及实际开发。Agent的现实问题。如安全、隐私、社会影响等。应用。Agent在多个场景的应用。二、Agent基本框架早期的Agent基本就被定义成这个结构即工具、记忆、规划、Action这个模块如下图所示。imgMemory是一个记录整个推理流程、多轮对话流程的工具通过记忆能让大模型在多次交互中仍然能够不忘记任务本身以及其他关键信息。Planning是规划器他更多是用来做后续的任务规划对复杂任务他能规划具体的行动路径毕竟复杂任务可能并非一步就能完成还能在任务执行出现异常时考虑到补救措施逐步引导最终完成任务。Action是基于Planning来执行的行动器他能在Planning模块的指令下去调用必要的工具完成实际任务。Tool是工具能完成一些特定任务例如一些数值的计算、某个数据库的搜索等。后续有了更丰富的概念并且也有很多玩法我分别举几个例子。早年的Memory是多轮对话系统中的记忆模块而在Agent中已经形成一个知识库的概念里面可以是对话记忆在销售Agent内可以是商品知识库在旅游Agent内则可以是旅游笔记库在陪伴聊天Agent中可以是用户画像记录等等这不单纯是个记忆而是一个数据库、信息库的代称了。PS所以RAG并没有消失只是以新的形态出现在这里Planning和Action的概念倒是没怎么拓展。Tool的拓展就变得很广了在多Agent的平台里Tool可以是一个子Agent能嵌套如此一来就和大领导发布任务一样从上往下层层拆解各自完成最终汇总。三、Memory首先我们来讲一下Memory记忆模块。记忆模块因为从多轮对话开始所以历史比较悠久内容也会更加更丰富。这里给两篇最近的综述。From Human Memory to AI Memory: A Survey on Memory Mechanisms in the Era of LLMsMemory in the Age of AI Agents在笼统概念中会把记忆划分为短期记忆、长期记忆和RAG记忆有的论文叫Knowledge Retrieval as Memory一个意思我先按照这个来讲吧。首先是短期记忆他更关注于短期、即时的对话信息在Agent内除了多轮对话历史还有对话上下文包括大模型调度的各种指令及其返回信息、中间的推理步骤等比较典型的是ReAct这里我用大模型生成的一个例子参考这个流程。假设问题是“谁是现任法国总统”Thought: 我需要知道当前法国总统是谁可能需要查询最新信息。Action: 调用搜索引擎工具查询 “current president of France”。Observation: 搜索结果返回 “Emmanuel Macron is the current president of France (as of 2024).”Thought: 信息已确认可以回答问题。Action: 回答用户“现任法国总统是埃马纽埃尔·马克龙。”这个流程里例如走到了第四步我们其实应该记录1/2/3/4步内的所有大模型分析、请求、结果返回的所有内容这里的边思考边行动的模式就要求我们必须有一个模块去存储这一大堆内容。从实现上我们可能可以简单地存在内存里由变量一直待下去但在复杂场景信息太多我们可能就要开始考虑数据库构造一个session_id来存储这些内容了。一般情况这种短期记忆基本是用后即焚也依赖于大模型的上下文窗口推理长了很多早期的信息也会失效。第二便是长期记忆这是跨对话、跨时间的所以必须有个比较复杂的模块来记住这些复杂的东西在Agent里可以是自动生成的新工具、新技能、新经验更广泛的可以理解为整个对话、处理过程的所有内容及其二次甚至多次加工产物。举个例子对话过程中的反思经过收集整理是可以形成经验存到记忆中的再举个例子对话过程中用户透露的信息被记忆下来就可以形成用户偏好去做一些商品方面的推荐这个在一些销售类的产品中就很常见。MemoryOS聚焦多轮对话的记忆把对话内容分为3层短期记忆专注最近几轮聊的内容确保流畅性中期记忆定期把局部片段对话进行摘要后入库在后续的对话中被提及时才会召回用更炫酷的方法说就是“记忆唤醒”更长期的关注用户的偏好、观点等重要记忆点进行针对性记忆在回复风格、情绪价值等方面有更多的能力MIRIX亮点在于把记忆从多轮的视角进行了拓展让其更适配于Agent这种灵活的模式作者设计了一套由六大记忆组件构成的综合架构核心记忆构造出来的智能体的人设和用户的长期事实如用户的姓名偏好等、情景记忆捕捉带时间戳的事件与时间定位的交互反映用户的行为、经历或活动、语义记忆保存与具体时间或事件脱钩的抽象知识与事实信息充当关于世界或用户社交图谱的概念、程序记忆存放结构化、目标导向的流程如操作指南、业务工作流与可执行脚本、资源记忆保存用户正在阅读或编辑、但又不适合归入其他类别的完整或部分文档、转录文本或多模态文件与知识保险柜存储逐字敏感信息的安全仓库涵盖凭证、地址、联系方式、API 密钥。第三便是RAG记忆。在这里我的理解并非是把RAG从短期和长期的记忆中脱离出来而是记忆这个模式逐步发展形成了RAG这个模式各种记忆都需要被记录到数据库里下一步便是要有触发手段把他给查出来了查出来便是应用于是一个RAG的模式很自然地就出来了。而在后续记忆功能承载了一个新的能力——进化的储备池。在Agent运行过程中系统总能发现一些行不通的路径或者工具而又能在流程中获得反馈并完成此时这些信息能够存下来便能让整个系统得到优化这便是自我进化的流程类似MIRIX的程序记忆能记录流程这些流程就是在执行过程中得到优化的结果。因此总结下来我的理解下记忆模块的发展路径大概是这样的。记录最近对话的内容形成短期记忆。记录更长、更久远甚至围绕用户或者AI的记忆系统。长期、个性化记忆信息的更深入处理划分多种实用的记忆类型。MIRIX模式形成反馈机制通过总结、反思反哺Agent系统成为提升Agent的一部分。四、PlanningPlanning是贯穿整个Agent最重要的部分他需要对给定的query进行合理的拆解再逐步分配任务逐步完成复杂的可能还需要反思重新优化流程甚至可能要多条路径进行尝试收集多个内容然后再安排整合最终逐步把事情推向完成。Planning这个任务的综述我找到的是一篇Understanding the planning of LLM agents: A survey他的拆解就会比较细了有兴趣大家看可以去详细读一读。我后面写的更多是目前的核心思路以及工业界常见的一种方法。一般的拆解的思路主要是简单地静态链式规划、树结构多路径规划这个挺好理解就是看一条路走到黑还是分多个来走罢了。具体选哪个更多还是取决于问题本身是否需要以及目前的系统是否支持。至于伴随拆解的反馈思路则比较朴素就是基于多个反馈来源的信息来动态调整自己的思路这个反馈的来源会比较多环境反馈代码报错、人类反馈人主动提出代码有问题、模型审查模型自己查出来的问题、多智能体之间的反馈多个智能体互相批评。如此一来形成整个planning的体系规划、执行、反馈/反思、更新规划最终逐步完成任务。不过在实际应用中大家通常会发现在一些垂类的任务中大模型做Planning的效果也不尽人意。大家整体的思考路径基本都是这样的。发现大模型对一些子任务的拆解并不合理也跟下游的Action、Tools不适配要想做得更好训练几乎是必然的。planner训练的数据并不好弄人工编辑流程显然也不好做SFT这条路困难重重。RL似乎是一个不错的路径虽然我们无法或者无法大量地总结出一个好的路径是啥样的但是我们知道什么样的路径是好的路径。我的视角看目前大量的应用都是通过这套推导思路设计出了合适的训练方案并在这个思路下做了很多延伸。知乎里看到“是念”大佬的一篇对Planning的强化学习总结的文章就对RL的有关技术做了总结https://zhuanlan.zhihu.com/p/1902381952998281700。五、ActionAction很多时候会和Planning一起也有些时候会分开Planning聚焦做什么Action聚焦怎么做具体的思路便是从工具库里选择合适的工具完成实际任务。简而言之就是选择工具。但是如果数量足够多简单的模型识别分类完不成时大模型的上下文吃不下的时候就需要专门的模块来完成了有些地方叫路由早年的搜索或者对话系统会叫做意图识别在一些Agent结构不完善的系统里会把这玩意和planning放一起。说白了就是分类对一个任务A要用哪个工具来完成最好。插件系统有如下模块。插件召排。改写query输入进行搜索召回TOP K再用Rank简化列表。外部知识引入。为FCFunction Call提供外部知识提升槽位提取精度。这也算是一种RAG思想的应用了FCFunction Call。提取插件API所需槽位信息。API调用。质量控制。更笼统地说对API调用结果做后处理。六、Tools工具是整个Agent的关键执行模块。前面的记忆也好规划也罢还是选择工具都可以说是准备最终的执行还是得看Tool。Tool作为底层能力其广度和深度/可靠性直接决定了整个系统的可靠性因此他的建设很重要在项目的初期他是雏形建立的关键而在项目后期前面模块逐渐收敛的情况下Tool的拓展更新也会是一个重点。那么Tool可以是什么样的。大模型能帮你回答一个问题大模型往定制地走精心设计一个模板通过拼接prompt然后请求大模型完成一个任务也可以是一个Tool。例如一个文章摘要Tool内部可能就是一个prompt模板拼接你的输入后请求大模型拿回的结果。数据库查询甚至RAG接口。例如一个做商品销售的Agent当需要做商品推荐时需要了解用户画像此时就需要做数据库的查询查完了可能还要用大模型筛除无效信息此时说不定就是个小的RAG了甚至换个角度这就是调用Memory能力了。API接口。例如调天文台接口查天气。另一个Agent。换个角度Tool是一个功能模块那这个功能为什么不能是另一个Agent做的呢。另一个Agent可以通过API接口接入也可以通过函数内化成自己的内部代码使用都行但实际上Multi-Agent的本质就可以是这个模式的运作。七、回顾一下我的视角的Agent那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到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】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课