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哪里有做网站服务,上海最繁华的区排名,国外购物网站哪个最好,做电商网站前端用什么框架当我们还在热议大模型#xff08;LLM#xff09;的无限可能时#xff0c;一股更强大的浪潮已悄然来袭——Agent。如果说LLM是拥有渊博知识的大脑#xff0c;那么Agent就是赋予这个大脑手和脚#xff0c;让它能感知世界、制定计划、使用工具并完成…当我们还在热议大模型LLM的无限可能时一股更强大的浪潮已悄然来袭——Agent。如果说LLM是拥有渊博知识的大脑那么Agent就是赋予这个大脑手和脚让它能感知世界、制定计划、使用工具并完成复杂任务的行动实体。从自动数据分析到全天候客服从代码辅助到智能家居管家Agent正在重新定义人机交互的边界。但作为产品经理我们如何才能驾驭这股力量打造出真正有价值的Agent产品本文将结合两年多的一线开发经验与架构迭代思考为你系统性地拆解Agent的开发核心链路从概念、架构到落地案例希望能为你提供一份清晰的实战地图。一、回归本源到底什么是Agent在人工智能领域Agent并非一个全新的概念但在大模型时代它被赋予了全新的生命力。简单来说Agent是一个能够自主感知环境、理解任务、制定计划、调用工具并完成目标的智能实体。它不仅仅是与你对话的聊天机器人更是能够代理你完成复杂工作的数字员工。想象一下当你对一个Agent说帮我分析一下上个季度的销售数据找出增长最快的三个产品类别并预测下个季度的趋势它不会只是回复你好的我来帮你分析而是会真正地去连接你的数据库、执行SQL查询、运行Python代码进行数据处理、生成可视化图表最后给你一份完整的分析报告。这就是Agent的魅力所在——从理解到执行的闭环能力。Agent的四大核心能力一个成熟的Agent系统通常具备以下四大核心能力它们共同构成了Agent的智能循环1. 环境感知PerceptionAgent需要能够通过多种感官获取信息。这些感官可能是文本输入、语音识别、图像理解甚至是传感器数据。在企业级应用中环境感知更多体现为对业务系统状态的实时监控和数据获取能力。2. 智能决策Reasoning这是Agent的大脑通常由大语言模型如GPT-4、Claude 3.5、通义千问等担当。它负责理解用户意图、分析当前情境、进行逻辑推理并制定出合理的行动方案。决策能力的强弱直接决定了Agent的智商上限。3. 任务执行Action光有想法不够还得能干活。Agent通过调用各种工具API、数据库、代码执行环境等来与外部世界交互完成实际的操作任务。这是Agent从空谈到实干的关键一步。4. 持续学习Learning优秀的Agent不仅能完成任务还能从每一次执行中学习经验不断优化自己的决策和行动策略。这种能力让Agent能够适应动态变化的环境实现真正的智能进化。二、核心链路拆解Agent的大脑与四肢了解了Agent的基本概念我们再深入到技术架构的引擎室看看每个关键模块是如何运转和协同的。一个完整的Agent系统可以抽象为AI Agent 大脑LLM 规划 记忆 工具使用这样一个公式。1. 规划模块让Agent想清楚再干在面对复杂任务时一个没有规划能力的Agent就像无头苍蝇可能会陷入低效的试错循环。规划能力赋予了Agent谋定而后动的智慧让它能够将大目标分解为可执行的小步骤并在执行过程中根据反馈动态调整策略。目前业界最主流的规划思想之一是ReAct (Reasoning Acting)框架。ReAct的核心思想是指导Agent通过“思考 → 行动 → 观察”的循环来完成任务思考Thought分析当前任务状态和已有信息推理出下一步应该采取什么行动。行动Action根据思考结果选择并调用一个具体的工具或执行一个操作。观察Observation查看工具执行返回的结果将这些新信息纳入上下文为下一轮思考提供依据。循环迭代重复上述过程直到任务完成或达到终止条件。这个过程极大地提升了Agent在复杂、动态环境中的问题解决能力也让Agent的决策过程更加透明和可解释。规划模式的实现方式在实际开发中规划能力可以通过两种主要方式实现实现方式优势劣势适用场景模型微调高度适配特定业务场景响应速度快缺乏灵活性难以快速扩展到新场景垂直领域的专业Agent上下文工程Prompt Engineering灵活性强可快速迭代和扩展对提示词设计要求高可能消耗更多tokens通用型Agent需要快速适应多场景在实践中我们发现上下文工程配合少量示例Few-shot Learning是一个性价比较高的方案既保证了灵活性又能在大多数场景下达到不错的效果。2. 记忆模块赋予Agent过目不忘的能力大模型的上下文窗口是有限的即使是最新的长上下文模型也有其物理极限这导致了它在长对话或复杂任务中容易失忆。为了构建一个能与用户建立长期关系、积累经验的Agent一个分层的记忆系统至关重要。三层记忆架构借鉴人类记忆的认知模型我们可以将Agent的记忆系统分为三个层次短期记忆Short-Term Memory, STM短期记忆存储当前对话或任务的即时信息通常直接放在模型的上下文窗口中。它的特点是容量有限受限于模型的最大token数但访问速度极快。短期记忆就像人类的工作记忆用于处理眼前正在进行的任务。中期记忆Mid-Term Memory, MTM当短期记忆即将溢出时Agent需要对历史信息进行总结和提炼形成关键信息摘要。中期记忆通过分段分页策略组织信息并基于热度算法访问频率、时间衰减等动态更新。这就像人类会对一段时间内的经历进行归纳总结保留核心要点。长期记忆Long-Term Memory, LTM长期记忆负责持久化存储用户的核心信息如用户偏好、身份特征、历史互动中的关键知识等。在技术实现上长期记忆通常通过向量数据库如Pinecone、Weaviate或知识图谱来存储并通过RAG检索增强生成技术在需要时召回相关信息。记忆管理策略在实际开发中记忆管理是一个需要精细设计的环节。以下是几种常见的记忆管理策略# 记忆管理伪代码示例class MemoryManager: def __init__(self, max_short_term_tokens4000): self.short_term [] # 短期记忆队列 self.mid_term [] # 中期记忆摘要 self.long_term_db VectorDatabase() # 长期记忆向量库 self.max_tokens max_short_term_tokens def add_interaction(self, user_input, agent_response): 添加新的交互到记忆系统 interaction {user: user_input, agent: agent_response} self.short_term.append(interaction) # 如果短期记忆超出阈值触发压缩 if self.count_tokens(self.short_term) self.max_tokens: self.compress_to_mid_term() def compress_to_mid_term(self): 将短期记忆压缩为中期记忆摘要 # 调用LLM对最早的一批对话进行摘要 summary self.llm.summarize(self.short_term[:5]) self.mid_term.append(summary) self.short_term self.short_term[5:] # 移除已摘要的部分 def retrieve_relevant_memory(self, query): 根据当前查询检索相关的长期记忆 relevant_memories self.long_term_db.similarity_search(query, top_k3) return relevant_memories3. 工具调用Agent连接现实世界的桥梁如果说LLM是Agent的大脑那么工具就是Agent的手。工具调用Function Calling是Agent能力的无限延伸它允许LLM将自然语言指令转化为对外部API或函数的结构化调用。无论是查询最新的天气、预订一张机票还是执行一段Python代码进行数据分析都离不开工具调用。Function Calling的工作原理Function Calling的核心流程可以概括为以下几个步骤工具注册开发者预先定义好一系列工具函数每个工具都有明确的名称、描述和参数定义。意图识别用户提出需求后LLM分析意图判断是否需要调用工具。参数生成如果需要调用工具LLM会根据用户输入生成符合工具参数规范的结构化数据。工具执行系统根据LLM返回的指令实际调用对应的工具函数。结果整合将工具执行的结果返回给LLM由LLM将其转化为自然语言响应给用户。下面是一个简单的Python代码示例展示了如何为模型定义一个获取天气的工具from openai import OpenAIimport json# 初始化OpenAI客户端client OpenAI(api_keyyour-api-key)# 定义工具函数tools [ { type: function, function: { name: get_current_weather, description: 获取指定城市的当前天气信息, parameters: { type: object, properties: { location: { type: string, description: 城市名称例如北京、上海, }, unit: { type: string, enum: [celsius, fahrenheit], description: 温度单位celsius表示摄氏度fahrenheit表示华氏度 }, }, required: [location], }, }, }]# 用户输入messages [ {role: user, content: 北京今天天气怎么样}]# 第一次调用让模型决定是否需要调用工具response client.chat.completions.create( modelgpt-4, messagesmessages, toolstools, tool_choiceauto # 让模型自动决定是否调用工具)# 检查模型是否要调用工具if response.choices[0].message.tool_calls: tool_call response.choices[0].message.tool_calls[0] function_name tool_call.function.name function_args json.loads(tool_call.function.arguments) # 实际执行工具这里简化为模拟返回 if function_name get_current_weather: weather_data { location: function_args[location], temperature: 22, unit: function_args.get(unit, celsius), condition: 晴朗 } # 将工具执行结果返回给模型 messages.append(response.choices[0].message) messages.append({ role: tool, tool_call_id: tool_call.id, content: json.dumps(weather_data) }) # 第二次调用让模型基于工具结果生成最终回复 final_response client.chat.completions.create( modelgpt-4, messagesmessages ) print(final_response.choices[0].message.content) # 输出示例北京今天天气晴朗气温22摄氏度。工具设计的最佳实践作为产品经理在设计Agent的工具体系时需要重点关注以下几个方面工具的原子性每个工具的功能应该尽量单一、明确避免一个工具承担过多职责。例如获取天气和预测未来天气应该是两个独立的工具。清晰的描述工具的名称和参数描述必须清晰、无歧义以便LLM能正确理解和使用。描述应该包含足够的上下文信息和使用示例。完备的异常处理需要为工具调用失败如网络错误、API返回异常、参数不合法等设计兜底逻辑确保Agent不会因为单个工具失败而整体崩溃。权限与安全对于涉及敏感操作的工具如支付、删除数据等必须设计严格的权限校验和用户确认机制。4. MCP协议工具管理的新标准在Agent开发的演进过程中工具管理一直是一个痛点。不同的应用系统有各自的工具定义方式导致工具难以复用和共享。MCPModel Context Protocol协议的出现为这个问题提供了一个标准化的解决方案。MCP协议由Anthropic提出旨在为AI应用提供一个统一的工具和资源访问接口。它定义了清晰的客户端-服务器架构让工具的开发和集成变得更加规范和高效。MCP的核心组件MCP主机Host发起请求的应用程序如AI编程助手、IDE插件MCP客户端Client与服务器保持1:1连接的通信模块MCP服务器Server运行于本地或远程的轻量级程序负责访问数据或执行工具资源层包括本地文件、数据库和远程服务如云平台APIMCP的优势与挑战维度优势挑战标准化统一接口降低开发复杂度工具可跨应用复用需要学习新的协议规范扩展性可随时增减工具无需修改主应用代码多了一层服务交互增加了系统复杂度生态快速接入社区开发的优质工具需要仔细评估第三方工具的安全性和稳定性性能工具独立部署便于横向扩展缺乏连接池高并发场景下可能存在性能瓶颈在实际项目中我们发现MCP协议在快速原型开发和工具生态建设方面确实有其价值但也不是银弹。如果你的Agent应用不需要频繁接入外部工具或者团队有能力自建一套工具管理体系那么直接使用Function Calling可能是更轻量的选择。三、上下文工程Agent效果的隐形杠杆如果说架构设计决定了Agent的能力上限那么上下文工程Context Engineering就决定了Agent的实际表现。上下文工程不仅仅是写几个Prompt那么简单它涉及到如何高效地组织信息、管理记忆、约束行为以及如何让Agent在有限的上下文窗口内发挥最大效能。以下是一些在实战中总结出的上下文工程核心要点1. 围绕KV-Cache优化设计大模型在推理时会使用KV-Cache来缓存已计算的键值对以加速后续token的生成。如果我们能让上下文的前半部分保持稳定就能最大化地利用缓存显著降低延迟和成本。优化策略稳定提示前缀避免在系统提示词中加入动态内容如秒级时间戳保持前缀的稳定性。追加式上下文禁止修改历史动作和观察记录确保序列化的确定性。显式缓存断点对于支持缓存控制的模型如Claude可以手动标记缓存断点位置。2. 动态约束行为选择当Agent拥有几十个甚至上百个工具时如果每次都把所有工具信息塞进上下文不仅浪费tokens还会让模型选择困难。更好的做法是根据当前任务状态动态地约束Agent的行为选择范围。实现方法Logits掩码通过屏蔽非法动作的token如在浏览器未打开时屏蔽所有browser_*前缀的工具从根本上约束模型的选择。状态机管理根据上下文预填充响应模式Auto/Required/Specified不修改工具定义本身。3. 文件系统作为扩展上下文即使是128K的上下文窗口在处理大规模数据或长文档时仍然不够用。一个创新的思路是**将文件系统作为Agent的外部记忆**。设计理念外化存储将大段的文本、数据、代码等内容保存到文件中在上下文中只保留文件路径的引用。可逆压缩内容可以随时通过读取文件还原避免信息丢失。按需加载只在需要时读取文件内容避免上下文污染。4. 注意力操控复述目标大模型的注意力机制对上下文末尾的信息更加敏感。利用这一特性我们可以通过复述目标的方式来强化Agent对长期目标的记忆。**实践案例**一些先进的Agent系统如Manus会创建一个todo.md文件并在任务执行过程中动态更新勾选已完成的项目。这种做法本质上是将长期目标背诵到上下文末尾强化模型的近期注意力。5. 保留错误以促进学习很多开发者在Agent出错时会选择掩盖错误如自动重试、重置状态但这实际上剥夺了Agent的学习机会。一个更好的做法是保留错误动作及环境反馈让Agent能够从失败中学习。关键实践失败即证据将错误信息作为新的观察结果纳入上下文。智能体标志错误恢复能力是真实智能行为的核心指标。四、落地为王从腾讯Dola看Agent的商业价值理论讲了这么多Agent在真实世界中的应用效果如何让我们通过一个具体的案例来感受Agent的商业价值。案例腾讯Dola——全自动的AI数据分析师腾讯PCG大数据平台部推出的新一代数据分析AI助手Dola是一个基于Agentic AI能力开发的典型案例。Dola的设计目标是成为一个全自动的AI数据分析师让产品经理、运营同学无需编写一行代码就能完成复杂的数据分析任务。Dola的核心能力自主规划分析路径当用户提出一个分析需求如分析一下上个季度A产品的用户流失原因Dola会自动将这个复杂任务拆解为多个步骤理解业务背景和分析目标确定需要的数据表和字段设计分析框架如漏斗分析、队列分析规划数据提取、清洗、处理、可视化的流程自动编写和执行代码Dola能够自行编写SQL从数据库中取数调用Python库如Pandas、Matplotlib进行数据处理和可视化。整个过程完全自动化用户只需等待结果。# Dola自动生成的数据分析代码示例import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 从数据库查询结果加载数据df pd.read_sql( SELECT user_id, product_category, last_active_date, churn_flag FROM user_behavior WHERE quarter Q3_2024, connection)# 计算各产品类别的流失率churn_rate df.groupby(product_category)[churn_flag].mean()# 可视化plt.figure(figsize(10, 6))churn_rate.plot(kindbar, colorsteelblue)plt.title(各产品类别用户流失率对比)plt.xlabel(产品类别)plt.ylabel(流失率)plt.savefig(churn_rate_analysis.png)智能纠错与迭代如果SQL执行出错如字段名错误、表不存在等Dola会根据错误信息自行修正并重试而不是简单地把错误抛给用户。这种自我修复能力大大提升了用户体验。生成完整分析报告最终Dola会将所有分析结果汇总生成一份结构清晰、图文并茂的分析报告包括执行摘要核心发现和建议数据概览样本量、时间范围等基本信息详细分析各维度的深入分析和可视化图表结论与建议基于数据的业务洞察商业价值分析Dola的成功实践证明Agent不仅能极大地提升专业人员的工作效率更有潜力将复杂的数据分析能力平民化。过去需要数据分析师花费数小时甚至数天完成的工作现在通过自然语言对话就能在几分钟内完成。这种效率提升带来的商业价值是显而易见的降低人力成本减少对专业数据分析师的依赖加快决策速度从周级分析周期缩短到分钟级民主化数据能力让每一个业务同学都能从数据中获取洞察提升分析质量AI不会因为疲劳或情绪而降低工作质量五、给AI产品经理的几点思考Agent的浪潮已至对于我们AI产品经理而言这既是机遇也是挑战。在设计Agent产品时我们或许需要从以下几个方面进行更深入的思考1. 从对话到任务的思维转变传统的聊天机器人产品核心价值在于对话体验——如何让它说得更自然、更有趣、更像人。但Agent产品的核心价值在于完成任务——如何让它做得更好、更快、更可靠。这要求我们的设计焦点从对话流畅度转向任务完成率从回复质量转向执行效果。在产品设计中我们需要更多地关注任务的可分解性和可验证性工具的完备性和可靠性错误处理和异常恢复机制任务执行的可观测性和可控性2. 上下文工程是重中之重如果说大模型是Agent的发动机那么上下文工程就是燃油。再强大的模型如果喂给它的上下文信息混乱、冗余、不相关也无法发挥出应有的能力。上下文工程不仅仅是写Prompt还涉及到如何高效地管理记忆短期、中期、长期如何动态地组织工具信息如何保留错误日志以供学习如何利用文件系统扩展上下文容量如何通过注意力操控强化关键信息这些细节决定了Agent的智商和情商值得我们投入大量精力去打磨。3. 建立信任是关键用户需要多大的勇气才会放心让一个AI去操作自己的数据库、执行支付操作、或者代表自己发送邮件信任是Agent产品成功的基石而建立信任需要从产品设计的每一个细节入手清晰的权限管理明确告知用户Agent能做什么、不能做什么关键操作的人工确认对于高风险操作如删除数据、支付必须有人工确认环节可追溯的执行日志让用户能够随时查看Agent做了什么、为什么这么做透明的决策过程尽可能让Agent的推理过程可解释、可理解可撤销的操作机制为用户提供后悔药允许撤销或回滚4. 多Agent协作的想象空间当多个拥有不同专业技能的Agent如数据分析Agent、“报告撰写Agent”、“市场洞察Agent”、“代码审查Agent”协同工作时它们能完成的将是远超单个Agent的复杂任务。多Agent协作为我们设计企业级解决方案打开了全新的想象空间专业化分工每个Agent专注于自己擅长的领域提升整体效率并行处理多个Agent可以同时工作大幅缩短任务完成时间知识共享Agent之间可以共享知识和经验形成集体智慧容错能力单个Agent的失败不会导致整个系统崩溃5. 持续迭代与用户反馈Agent产品的开发不是一次性的而是一个持续迭代的过程。在初期Agent可能会犯很多错误这是正常的。关键是要建立一个快速的反馈-迭代循环收集真实用户反馈了解Agent在哪些场景下表现好哪些场景下表现差分析失败案例深入研究Agent为什么会失败是规划问题、工具问题还是上下文问题快速迭代优化基于反馈快速调整Prompt、工具定义、记忆策略等建立评估体系设计合理的指标来衡量Agent的表现如任务完成率、用户满意度、执行效率等结语Agent的时代已经拉开序幕。从Workflow到Agentic AI从被动响应到主动执行我们正在见证人工智能从内容智能向行为智能的跨越。对于AI产品经理来说现在正是投身其中理解其核心原理并用它来创造真正解决用户问题的产品的最佳时机。Agent不是未来Agent就是现在。让我们一起拥抱这个充满可能性的新时代用Agent的力量去创造更多的价值如何学习大模型 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】