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我在一线科技企业深耕十二载,见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事,早已在效率与薪资上形成代际优势,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大模型的学习中的很多困惑。✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的
文章指出Agent开发中常见问题是提示词过长和需求复杂化导致效率低下,提出应根据实际需求选择合适模式而非一味修改提示词。文章详细介绍了15种Agent模式(如单Agent、多Agent串行/并行、循环、审查批评等),分析每种适用场景和潜在风险。强调选择正确模式需匹配问题特性,避免在不必要处增加复杂度。核心观点是:不是所有任务都需要Agent,关键在于识别任务特性并选择对应模式。
本文探讨了如何通过"Harness"(挽具)工程提升AI系统的可靠性。核心观点是AI模型本质不可靠,需要通过外部工程结构来确保稳定运行。文章提出了Agent层面的八大Harness设计:心跳循环保持系统持续运转、权限系统控制操作范围、上下文治理管理记忆层级、错误恢复作为主流程、熔断机制限制重试、中断处理实现闭环、独立验证避免自我评价,以及输入输出过滤保障安全性。同时强调Skill层面需要规范化工程
文章探讨了传统RAG在知识库问答系统中的局限性,如语义切割失真、检索僵化等问题,并介绍了ConardLi开源的rag-skill解决方案。该方案通过模拟研究员行为,采用多轮迭代检索、分层索引和渐进式披露等方法,显著提升了检索精准度和可解释性。相较于传统RAG的一步到位式检索,rag-skill能动态调整策略,特别适合中小型专业知识库。文章详细说明了其核心特性、文件结构、安装步骤及使用方式,并通过对
很多人第一次接触 Agent,是从 LangChain、CrewAI、AutoGen 开始。框架文档里 Chain、Tool、Memory、Planner 一堆抽象,很容易让人觉得:Agent 很复杂,必须先学框架。
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