大家一直催更的Agent学习路线来喽!【Agent学习路径分享】

大家好!这周出差了两天,稍微有点忙,所以Agent学习路线出得稍微晚了一点,希望这份学习路线能够帮助大家更好地理解和实现Agent技术,在学习和应用中有所收获
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Agent的技术原理
1、技术发展路线:API->LLM->RAG->Copilot->Agent->AGI
2、基础组件:大模型基座;Memory-向量数据库、mysql;Plan-Prompt、CoT、langchain;Tools-搜索引擎、多模态识别、数值计算;
3、技术框架:ReAct、AutoGPT、GPT-Engineer、Multi-Agent、MetaGPT、AutoGen、ChatDEV
4、开发平台:Coze、GPTs、GLMs

Agent的入门版
1、了解agent的定义和原理
2、熟悉OpenAI、斯坦福&微软、清华&智谱、人大的Agent概念
3、理解大模型、RAG、Copilot和Agent的区别
4、数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP)

Agent的应用场景
1、企业办公自动化、客服助手、AI+教育、软件开发、通用人工智能AGI
2、baidu、google、douyin等平台agent引流
3、搭建一个自定义agent

开源项目参考
1、AgentGPT:基于浏览器的agent方案,用户友好
2、AutoGPT:代码逻辑简单,对开发者友好

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如何学习AI大模型?

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。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉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】🆓

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### 关于AI Agent学习资源和概念 #### AI Agents中的机器学习技术 AI代理能够通过数据进行自我改进,这主要得益于所采用的多种机器学习方法。这些方法让AI具备了从经验中获取知识的能力,从而不断提升性能表现[^1]。 - **监督学习**:在这种模式下,算法会基于带有标签的数据集来进行训练;也就是说,在给定输入的同时也提供期望输出作为指导。 - **无监督学习**:与之相反的是,当面对未标记的信息集合时,则运用此类方式试图发现内在结构或规律性特征而无需外部指示。 - **强化学习**:此过程涉及智能实体与其环境之间的互动交流——它执行某些动作并接收反馈信号(奖励/惩罚),以此评估行动效果的好坏程度进而调整策略以实现长期目标最大化收益。 上述三种类型的机器学习机制构成了现代人工智能体系内不可或缺的一部分,并广泛应用于诸如预测维护、实时异常检测以及个性化推荐等领域之中。 #### LLM-based Multi-Agent Systems概述 除了传统的单个AI组件外,还存在一种为复杂的架构形式即大型语言模型驱动下的多主体系统(LLM-based Multi-Agent System),该框架综合了大规模自然语义理解和分布式协作处理的优点,旨在解决加复杂的问题情境。要深入探讨这一主题之前,有必要掌握一些基础术语及其相互关系[^2]。 #### 提升计算资源利用率的方法论 针对如何高效地利用现有的硬件设施方面,研究者们提出了若干有效的解决方案,其中包括但不限于智能化的任务排程安排、前瞻性的数据分析手段以及预先配置必要的运算单元等措施。与此同时,借助云平台所提供的灵活伸缩特性可以依据实际负载情况即时增减可用服务器数量,确保整体运作效能最优化[^3]。 #### 智能制造调度探索 对于工业自动化领域而言,“智能制造”已经成为推动产业升级转型的关键力量之一。在此背景下,有关生产流程规划的研究显得尤为重要。通过对基本原理的理解加上对传统做法优缺点的认识可以帮助我们识别出哪些环节适合引入先进的AI技术加以改造升级,同时也揭示出了未来发展的潜在方向所在[^4]。 #### Q-Learning折扣因子的作用 在特定类型的强化学习算法里,例如Q-learning当中设置了一个称为“折扣率”的参数用于衡量当前决策对未来回报的影响权重大小。具体来说就是越接近最终状态获得的好处会被赋予高的价值考量,反之则逐渐衰减直至忽略不计。这种设计使得整个学习过程中不仅关注短期利益还能兼顾长远发展,有助于构建稳健可靠的控制政策[^5]。 ```python def q_learning(state, action, reward, next_state, alpha=0.1, gamma=0.9): """ A simple implementation of the Q-learning update rule. Parameters: state (int): Current state identifier. action (int): Action taken at current state. reward (float): Reward received after taking the action. next_state (int): State reached after performing the action. alpha (float): Learning rate parameter. gamma (float): Discount factor for future rewards. Returns: float: Updated Q-value estimate for given state-action pair. """ best_next_action = max(q_table[next_state]) # Assume 'q_table' exists and holds Q-values old_value = q_table[state][action] temporal_difference = reward + gamma * best_next_action - old_value new_value = old_value + alpha * temporal_difference return new_value ```
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