企业官网建设流程全解析

做电子商城网站注意事项,贵州网站优化,网站开发语音,怎样做手机网站建设Agent开发的本质#xff0c;是把人对任务的理解#xff0c;翻译成AI可以执行的过程。 我们对任务的理解程度不同#xff0c;翻译方式就不同。业界普遍有三种Agent开发范式#xff1a; 工作流编排#xff1a;对任务理解很清晰#xff0c;我知道每一步该做什么React#x…Agent开发的本质是把人对任务的理解翻译成AI可以执行的过程。我们对任务的理解程度不同翻译方式就不同。业界普遍有三种Agent开发范式工作流编排对任务理解很清晰我知道每一步该做什么React理解不完整我知道目标但不确定具体路径用ReAct让AI边做边探索vibecoding需求场景经常变无法穷举所有情况用Vibe Coding让AI现场写代码解决一、工作流编排工作流编排的核心是结构化执行——通过定义任务的执行顺序每个节点的输入输出、流转条件都是确定的。在吴恩达的Agentic课程内容中工作流有两种呈现形态形态特点流程控制预定义流程开发者设计好所有步骤AI只是执行者人定结构动态规划流程AI先生成计划再按计划顺序执行AI生成结构通过下面的例子来理解这两种形态。形态一预定义流程开发者预先设计好所有步骤AI按部就班执行。案例1翻译工作流将中文技术文档翻译成英文的场景中如果直接让大模型翻译容易出现直译腔、专业术语错误。工作流的编排逻辑第一步初译模型先翻译一遍第二步审校模型的角色是审核者对照原文找问题、提建议第三步改进模型根据建议生成出最终版通过拆解步骤和反思修正优化单次翻译的效果。案例2企业知识库问答企业内部知识库问答简单的检索生成经常回答不准确。工作流的编排逻辑第一步改写问题口语化提问转为搜索关键词第二步分流查数据的情况走数据库查政策的情况走文档库第三步检索在对应的库里搜索第四步质量检查不相关则修改关键词重试最多3次通过条件分支 循环重试构建稳定可靠的检索系统。形态二动态规划流程AI先生成计划再按计划执行——计划是动态的但执行仍是结构化的。案例电商客服Agent面对客户提出不同问题的解法当客户问有没有100美元以下的圆框太阳镜时Agent会根据问题先生成计划Step 1: 查商品描述筛选出圆框太阳镜Step 2: 查库存确认有货Step 3: 查价格筛选100美元以下再按照该计划逐步调用工具去执行。对不同问题生成不同计划比预定义流程更灵活执行时仍有条理。多Agent场景多Agent协作的场景中本质上也是一种工作流编排。比如构建一个太阳镜营销活动的场景可以预定义构建三个子agent角色任务工具研究员分析市场趋势网络搜索设计师创建广告素材图像生成文案撰写营销文案-再由主Agent根据任务动态分配并汇总结果。二、ReAct范式ReAct Reasoning推理 Acting行动与工作流的结构化执行不同ReAct本质是迭代式推理循环——每一步的决策都基于上一步的执行结果没有预设的固定路径。怎么设定基于上一步的执行结果通过观察-思考-行动来设定规则观察Observation现在在哪环境是什么样的思考Thought离目标还有多远下一步该做什么行动Action执行操作回到第1步观察操作后的结果以WebVoyager 浏览器操作的Agent来感受下ReAct的设计案例WebVoyager网页浏览Agent面对动态变化的网页环境AI必须边看边做。当用户说帮我在京东上找一款100元以下的蓝牙耳机怎么让大模型知道哪里能点WebVoyager的解决方式就是给网页元素打标签往网页里注入脚本提取所有可交互元素按钮、输入框、链接过滤噪音太小的元素丢掉嵌套冗余的只保留外层给每个有效元素标上编号1、2、3…这样大模型看到的就是“标签5是搜索框标签12是搜索按钮”而不是一堆看不懂的HTML代码。过程执行的效果如下第一轮:观察当前在京东首页标签5是搜索框标签12是搜索按钮思考我需要先搜索蓝牙耳机动作type(5, “蓝牙耳机”)然后 click(12)第二轮观察搜索结果页出来了有很多商品但没看到价格筛选思考我需要找到价格筛选功能动作scroll(down) 往下翻找筛选栏第三轮观察看到了价格筛选标签23是100元以下思考点击这个筛选条件动作click(23)第四轮观察筛选后的结果出来了第一款是某品牌蓝牙耳机89元思考找到了符合条件的商品任务完成动作answer(“找到一款89元的蓝牙耳机”)工作流的场景是“我知道该怎么做”ReAct是“我不确定我需要感知当下的环境去尝试以达到目标”。三、Vibe Coding范式Vibe Coding Code as Action吴恩达的Agentic课程中对于函数和Agent都显著提到了“代码即一切”的思想即不再预定义工具函数而是让模型直接生成可执行代码。代码本身就是工具、计划和执行动作的统一体。与其定义不同情况的执行方案不如只通过代码运行解决问题AI利用训练时学到的海量代码库math、pandas、numpy…在运行时现场创造解决方案。这个范式的实践方式就是用现有的vibecoding智能体的代码能力去解决场景变化的问题。解决时不去限定解决问题的方法让coding去自定义探索这个范式需要去更清楚的描述定义和边界。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