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网站批量添加内容,在家帮别人做网站赚钱吗,怎么卸载电脑上wordpress,哪里有学网页设计的我整理了一份简洁的可视化指南#xff0c;涵盖 AI Agent 领域30 个最重要的术语。这些术语能帮你理解现代 AI 智能体#xff08;Agent#xff09;实际的思考、行动和协作方式#xff0c;是核心必备知识。 如果你正在研究 LangChain、Spring AI、Spring AI Alibaba、CrewAI…我整理了一份简洁的可视化指南涵盖 AI Agent 领域30 个最重要的术语。这些术语能帮你理解现代 AI 智能体Agent实际的思考、行动和协作方式是核心必备知识。如果你正在研究 LangChain、Spring AI、Spring AI Alibaba、CrewAI、LangGraph 或 AutoGen 等智能体框架这份术语表能帮你理清关键构成模块之间的关联。一、核心术语解析Agent智能体能感知环境、进行推理并为达成目标采取行动的自主 AI 实体。Environment环境智能体运行和交互的外部世界或系统。Action行动智能体基于推理或目标执行的响应的任务。Observation观测智能体在任意时刻从环境中获取的数据或输入信息。Goal目标智能体被设计要实现的预期结果。LLMs大型语言模型支持智能体进行推理和生成自然语言的基础模型。Tools工具智能体用来扩展功能、与外部世界交互的 API 或实用程序。Evaluation评估衡量智能体是否达成预设目标的过程。Orchestration协调调度多个智能体协同工作以完成复杂任务的协调与控制机制。Multi-agent system多智能体系统一组智能体协作实现最终目标的系统。Human-in-the-loop人机协同人类介入或指导智能体决策过程的模式。Reflection反思智能体自我评估行为以改进未来表现的过程。Planning规划确定智能体达成目标所需步骤顺序的过程。ReAct一种将推理思考和行动工具使用逐步结合的框架。Feedback loop反馈循环收集结果、观察影响并调整行动的持续过程。Context window上下文窗口智能体能同时处理的最大信息量。System prompt系统提示词定义智能体行为的持续性背景指令或特性设定。Few-shot learning少样本学习仅通过少量示例教会智能体新行为或新任务的方法。Hierarchical Agents分层智能体由上级智能体向下级智能体分配任务的多层级智能体结构。Short-term memory短期记忆在单次会话中存储的临时上下文信息。Long-term memory长期记忆跨多次会话存储的持久化上下文用于保证连贯性和支持学习。Knowledge base知识库结构化的信息存储库智能体可用于推理和决策。Context engineering上下文工程通过筛选智能体可获取的信息优化其输出结果的实践方法。Guardrails安全护栏防止智能体采取有害或非预期行动的规则或边界。Tool call工具调用智能体为执行特定任务发起的 API 调用。Guidelines指导原则确保智能体行为与预期结果一致的政策或约束条件。ARQ一种新的结构化推理方法智能体可通过逐步拆解解决复杂的特定领域问题。MCP智能体连接外部工具、API 和数据源的标准化方式包含 MCP 服务器、MCP 客户端、JSON-RPC、采样机制、MCP 安全防护、沙箱技术以及如何将 LangGraph/LlamaIndex/CrewAI/PydanticAI 与 MCP 结合使用。A2A智能体对智能体协议支持智能体直接通信和交换数据的协议。Router路由将任务分配给最合适的智能体或工具的机制。这些术语共同构成了 AI 工程师必须掌握的 AI Agent 生态核心。 轮到你了我们还遗漏了哪些重要术语好了这就是我今天想分享的内容。如果你对构建企业级 AI 原生应用新架构设计和落地实践感兴趣别忘了点赞、关注噢~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】