企业官网建设流程全解析

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Memory感官记忆是对原始输入的嵌入表征的理解包括文本、图像或其他模式比如图片的纹理和风格。短时记忆即上下文学习由于受到Transformer上下文窗口长度的限制它是短暂的和有限的。长期记忆则可对应为外部的向量数据存储Agent 可在查询时引用并可通过快速检索进行访问。感官记忆这是记忆的最早阶段能够在原始刺激结束后保留对感官信息视觉、听觉等的印象通常只能持续几秒钟。包括图标记忆、回声记忆和触觉记忆三种类型。短期记忆短时记忆STM或工作记忆 指的是我们当前意识到的信息或者在学习和推理等复杂认知任务中所需要的信息。长期记忆长时记忆指的是能够存储很长时间从几天到几十年不等的信息它的存储容量基本上是无限的。长时记忆又包括显性记忆和隐性记忆2.3、AI Agent - Tool为AI Agent配备工具API比如计算器、搜索工具、代码执行器、数据库查询等工具AI Agent就可以和物理世界交互来解决更加实际的问题。1、TALMToolformerTALM和ToolFormer都是对 LLM 进行微调以学习使用外部工具API。该数据集根据新增的 API 调用注释是否能够提高模型输出的质量而进行扩展。2、HuggingGPTHuggingGPT是一个使用ChatGPT作为任务规划器的框架ChatGPT 可根据模型的描述选择 HuggingFace 平台中可用的模型并根据执行结果总结响应结果3、API Bank它包含 53 种常用的 API 工具、完整的工具增强的 LLM 工作流程。API 的选择相当多样化包括搜索引擎、计算器、日历查询、智能家居控制、日程管理、健康数据管理、账户认证工作流程等4、Function Calling通过API调用LLM时调用方可以描述函数包括函数的功能描述、请求参数说明、响应参数说明让LLM根据用户的输入合适地选择调用哪个函数3、AI Agent的分类按工作模式分类单Agent即通过单一的Agent来解决问题不需要与其他Agent进行交互多Agent这种模式侧重于多个Agent之间的互动和信息共享多个Agent协同工作相互交流信息共同完成更复杂的任务或目标混合Agent这种模式中Agent系统和人类共同参与决策过程交互合作完成任务强调的是人机协作的重要性和互补性按决策方式分类简单反射型Agent基于“如果-那么”规则直接响应当的环境状态不存储任何历史数据或状态。基于模型的反射型Agent拥有环境的内部模型能够基于对环境的理解和过去的经验做出更复杂的决策。基于目标的Agent这类Agent的决策方式从根本上不同于前面描述的条件-动作规则因为它涉及对未来的考虑。基于效用的Agent基于效用的Agent旨在最大化效用功能或价值精心挑选具有最高预期效用的行动以衡量结果的有利程度学习型Agent这些Agent设计用于在未知环境中运行从自己的经历中学习并随着时间的推移调整自己的行动。基于逻辑的Agent通常基于一系列逻辑规则通过推理来解决问题适合需要高度逻辑判断的场景4、AI Agent的产生原因从技术发展的局限性考虑LLM大模型出来之前规则方法把复杂的自然语言问题转化为规则符号往往 需要行业专家的介入缺乏容错能力一个小的错误就可 能导致整个系统的失败强化学习方法构建策略网络或奖励模型需要大量样本 进行训练但是收集数据往往成本很高所以这种方法可 行性不大很难推广开来LLM大模型出来之后LLM大模型LLM大语言模型在逻辑推理、工具应用、策 略规划、指令遵循等方面都有非常不错的表现工程师们 开始意识到将大语言模型作为Agent应用的核心认知系 统可以极大的提高Agent的规划能力从人与AI互动的角度考虑Embedding模式人类完成大多数工作AI只是作为某些单点能力嵌入在人类完成工作的某些节点Copilot模式AI作为人类的坚实助手随时辅助人类的工作比如Notion AI、微软CopilotAgent模式人类只是提出任务和目标然后由AI自主完成大多数工作5、AI Agent的优势和局限优势以任务为导向脱离了传统Chatbot闲聊的交互模式自动进行后续的推理和行动可以大幅提升工作效率。自然的交互方式由于AI Agent本身以LLM大语言模型为底座固有的语言理解和语言生成能力确保了自然无缝的用户交互。进化的决策能力虽然目前LLM大模型的决策能力还远远不如人类但这项能力在持续不断的进化。灵活的适应性在RAG和Function Calling等技术的支撑下AIAgent可以快速适应各种不同的行业和应用场景局限可靠性不足LLM大模型容易出现幻觉和不一致性将多个步骤连起来会进一步加剧可靠性问题从而难以获得用户信任这会大大限制AI Agent在一些Critical场景下的应用。法律问题对于企业对外输出的AI Agent企业可能要对其产生的错误负责。比如最近一位客户因为被加拿大航空公司的聊天机器人误导而延误航班最终由加拿大航空予以赔偿。性能和成本GPT-4、Gemini-1.5在推理和function calling的表现不错但仍然较慢且成本高特别是需要进行循环调用和自动重试时6、AI Agent对企业和个人的意义未来可能只有两种人驱动AI Agent的人和被AI Agent驱动的人企业用户通常面临更加复杂的业务需求有更明确的业务场景、业务逻辑以及更多行业数据和行业知识的积累非常适配 Agent 自主性、决策与执行、工具使用等特点这让企业端领域成为 Agent 施展能力的绝佳舞台。AI Agent可以用工程化的思想对抗个体工作的不确定性过往的SOP、PDCA、OKR等管理方法可以与AI Agent进行适配完成管理工作的科学升级。个人作为企业端的工作者AI Agent对个人在工作效率上带来的提升也是显而易见的。利用AI Agent武装自己让工作和学习效率更上一级台阶。7、AI Agent的主要应用类型1. 企业知识助手在企业应用中通过“外挂”私有知识库来扩充大模型的知识储备以提供基于自然语言的、对话式的企业私有知识访问2. 数据分析助手在企业应用中通过将自然语言转换成数据分析的语言或代码比如对API的调用、对数据库的访问、甚至编写数据分析代码来达到获取数据、分析数据与可视化结果的目的。3. 应用/工具助手把自然语言转换成对企业应用或者互联网开放API调用比如财务分析、市场研究、信息检索等等4. 自定义流程助手由于企业知识、应用、业务需求的千差万别以及大模型自身的不确定性Agents项目要强调可控性的原因来让AI按照人类确认过的工作流程来完成任务。说真的这两年看着身边一个个搞Java、C、前端、数据、架构的开始卷大模型挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis稳稳当当过日子。结果GPT、DeepSeek火了之后整条线上的人都开始有点慌了大家都在想“我是不是要学大模型不然这饭碗还能保多久”我先给出最直接的答案一定要把现有的技术和大模型结合起来而不是抛弃你们现有技术掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇这绝非空谈。数据说话2025年的最后一个月脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》披露了2025年前10个月的招聘市场现状。AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势2025年前10个月新发AI岗位量同比增长543%9月单月同比增幅超11倍。同时在薪资方面AI领域也显著领先。其中月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元而这些席位大部分被AI研发岗占据。与此相对应市场为AI人才支付了显著的溢价算法工程师中专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%产品经理岗位中AI方向的产品经理薪资也领先约20%。当你意识到“技术AI”是个人突围的最佳路径时整个就业市场的数据也印证了同一个事实AI大模型正成为高薪机会的最大源头。最后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。我整理出这套 AI 大模型突围资料包【允许白嫖】✅从入门到精通的全套视频教程✅AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天✅大模型书籍与技术文档PDF✅各大厂大模型面试题目详解✅640套AI大模型报告合集✅大模型入门实战训练这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】①从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图0基础到项目实战仅需90天全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤640套AI大模型报告合集⑥大模型入门实战训练获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】