做网站建设一条龙全包wordpress动漫acg主题

做网站建设一条龙全包,wordpress动漫acg主题,汕头网站设计电话,西安网站建设推广专家#x1f44b; 你好#xff0c;我是 daner。 一个美好得故事 今天认识了Agent 一、一句话总结 在探索任何一个复杂概念时#xff0c;我们最好从一个简洁的定义开始。在人工智能领域#xff0c;智能体被定义为任何能够通过传感器#xff08;Sensors#xff09;感知其所处环… 你好我是 daner。一个美好得故事今天认识了Agent一、一句话总结在探索任何一个复杂概念时我们最好从一个简洁的定义开始。在人工智能领域智能体被定义为任何能够通过传感器Sensors感知其所处环境Environment并自主地通过执行器Actuators采取行动Action以达成特定目标的实体。二、为了解决什么问题创造出来得为了解决 “智能”与“世界”的交互问题而创造出来的。1. 解决传统AI模型的“被动性”和“孤立性”问题传统模型如ChatGPT初代它们更像是一个“百科全书式”的大脑。你问它答。它非常被动只能在接收到明确的指令提示词后在一个孤立的“会话”中生成文本。它无法主动感知环境、无法记忆长期目标、无法通过行动改变环境。Agent 要解决的问题 我们需要的不是一个只会回答问题的“大脑”而是一个能主动进入世界、感知环境、执行动作、并最终完成一个复杂目标的“手脚并用的智能体”。比如你无法命令ChatGPT“帮我把下个月去杭州最便宜的机票买了”但一个旅行预订Agent可以自动完成这个多步骤任务。2. 解决复杂任务的“多步骤规划”问题单一任务 vs. 复杂任务识别一张图片里的猫是一个单一任务。但“为我针对科技领域每天自动发布一篇技术前沿知识卡片”就是一个由多个子任务搜集话题、依据制作内容、定时发布组成的复杂任务。Agent 要解决的问题 Agent 的核心能力是规划。它能够将一个宏大的目标比如“开发一个软件”分解成一系列可执行的小任务设计架构 - 编写模块A - 测试模块A - 编写模块B - 集成 - 部署并动态地调整计划。这模仿了人类解决问题的方式。3. 解决与现实世界的“动态交互”问题静态环境 vs. 动态环境下围棋的棋盘规则是固定的环境是静态的。但现实世界是动态变化的——股票价格在波动、交通状况在实时更新、软件API可能会改变。Agent 要解决的问题 Agent 被设计为能够通过工具使用来与动态环境交互。它不仅可以调用搜索引擎获取最新信息还可以操作软件点击按钮、填写表单、控制物理设备。当计划A行不通时它能感知到环境的变化比如“支付失败”并启动备选计划比如“尝试另一种支付方式”。4. 解决“记忆”和“持续学习”问题无状态的会话 vs. 有状态的协作传统聊天机器人每次会话都是“从零开始”它不记得你上次说过什么除非在短时上下文内。Agent 要解决的问题Agent 通常被赋予长期记忆能力。它可以记住用户的长远目标、个人偏好和过去的交互历史。这使得Agent能够成为一个真正的个人助手与你进行长期、连续、个性化的协作而不是每次都要重新介绍一遍背景。传统AI模型如大语言模型 像是一个世界上知识最渊博的顾问。Agent智能体 则像是一个配备了这位顾问作为大脑的顶级执行官或助手。三、怎么用1准备用哪个大模型登陆官网获取api-key2 明确智能体目标3 功能规格设计以新闻收集智能体为例输入: RSS源 当前时间处理: 收集 → 分析 → 整理 → 生成输出: 结构化Markdown报告特性: 定时任务 错误处理 可扩展4 技术栈选择TECH_STACK { 核心语言: Python 3.8, 网络请求: requests, HTML解析: BeautifulSoup4, RSS处理: feedparser, AI能力: 智谱GLM-4.6 API, 任务调度: schedule, 配置管理: python-dotenv}5 项目结构创建tech-news-agent/├── src/│ ├── agents/ # 智能体核心│ ├── utils/ # 工具函数│ └── config/ # 配置管理├── data/ # 数据存储├── outputs/ # 输出文件├── tests/ # 测试代码└── docs/ # 文档6 配置管理系统# 环境变量 默认配置 验证逻辑class Config: RSS_FEEDS [] # RSS源配置 API_KEYS {} # 第三方API密钥 OUTPUT_SETTINGS {} # 输出格式配置7 数据收集器class DataCollector: def fetch_rss_feeds(self) # RSS源获取 def parse_articles(self) # 文章解析 def enhance_content(self) # 内容增强 def remove_duplicates(self) # 数据去重8 AI能力集成class AIClient: def analyze_trends(self) # 趋势分析 def summarize_articles(self) # 文章摘要 def generate_insights(self) # 深度洞察 def handle_errors(self)以一段结合几个新闻趋势分析的代码展示具体实现仅展示关键逻辑 不同版本逻辑可能有出入 具体以官网提供的使用说明为准def chat_completion(self, messages: List[Dict[str, str]], temperature: float 0.7, stream: bool False) - Dict[str, Any]: # do some thing response self.client.chat.completions.create( modelself.model, messagesmessages, temperaturetemperature, max_tokensself.max_tokens, top_p0.7, streamstream ) # do some thing plaintext def analyze_tech_trends(self, articles: List[Dict]) - Dict[str, Any]: 专用方法分析科技趋势 titles [article[title] for article in articles[:25]] content \n.join([f{i 1}. {title} for i, title in enumerate(titles)]) prompt f你是一名专业的科技行业分析师。请分析以下科技新闻标题识别主要技术趋势、热点领域和潜在机会。新闻标题列表{content}请以JSON格式返回分析结果包含以下字段- main_trends: 主要技术趋势如AI大模型、量子计算、自动驾驶等- emerging_technologies: 新兴技术领域- market_analysis: 市场动态分析- risk_warnings: 潜在风险提示- investment_opportunities: 投资机会建议- summary: 总体摘要200字内请确保返回纯JSON格式不要有其他文字。 messages [ { role: system, content: 你是一名拥有10年经验的科技行业首席分析师擅长从海量信息中提取关键洞察。 }, { role: user, content: prompt } ] result self.chat_completion(messages, temperature0.8) print(result) if result[success]: try: analysis json.loads(result[content]) analysis[api_usage] result.get(usage, {}) return analysis except json.JSONDecodeError: # JSON解析失败返回文本格式 return { success: True, text_analysis: result[content], json_error: True } else: return result9 内容生成器class ContentGenerator: def format_markdown(self) # Markdown格式化 def apply_template(self) # 模板应用 def save_output(self) # 文件保存10 主控制器class MainAgent: def __init__(self): # 初始化组件 def run_pipeline(self): # 执行完整流程 def handle_errors(self): # 全局错误处理 def schedule_tasks(self): # 定时任务管理11工作流程工作流程 [ 1. 验证RSS源可用性, 2. 并行获取多个源数据, 3. 数据清洗和去重, 4. AI分析和摘要生成, 5. 报告模板渲染, 6. 输出文件保存, 7. 任务状态记录]12 测试13 部署与使用14 扩展优化开发哲学 {“单一职责”: “每个组件只做一件事”,“开闭原则”: “对扩展开放对修改关闭”,“依赖倒置”: “依赖抽象而非具体实现”,“接口隔离”: “专接口专用不强迫依赖”}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】