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河池网站优化,湘潭整站优化,网站建设公司苏州,如何搜名字搜到自己做的网站本文章将Agent设计分为五个实用的难度级别#xff0c;每个级别都配有可运行的代码。 无论你是刚入门#xff0c;还是正尝试扩展实际任务#xff0c;这都能帮助你避开我踩过的坑#xff0c;构建出真正能用的Agent。 这五个级别分别是#xff1a; 级别1#xff1a;具备工具…本文章将Agent设计分为五个实用的难度级别每个级别都配有可运行的代码。无论你是刚入门还是正尝试扩展实际任务这都能帮助你避开我踩过的坑构建出真正能用的Agent。这五个级别分别是级别1具备工具和指令的Agent级别2具备知识和记忆的Agent级别3具备长期记忆和推理能力的Agent级别4多Agent团队级别5Agent系统好了让我们开始深入探讨。级别1具备工具和指令的Agent这是基本设置——一个遵循指令并在循环中调用工具的大语言模型LLM。当人们说“Agent不过是大语言模型加上工具使用能力”时他们指的就是这个级别这也暴露了他们对Agent的探索深度。指令告诉Agent要做什么。工具让它能够采取行动——获取数据、调用API或触发工作流。虽然简单但已经足以自动化一些任务了。from agno.agent import Agent from agno.models.openai import OpenAIChat from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools agno_assist Agent( nameAgno AGI, modelOpenAIChat(idgpt-4.1), descriptiondedent(\ 你是Agno AGI一个能够使用Agno框架构建Agent的自主AIAgent。你的目标是通过提供解释、可运行的代码示例以及关键概念的可选视觉和音频解释帮助开发者理解和使用Agno。), instructions在网上搜索关于Agno的信息。, tools[DuckDuckGoTools()], add_datetime_to_instructionsTrue, markdownTrue, ) agno_assist.print_response(什么是Agno, streamTrue)级别2具备知识和记忆的Agent大多数任务都需要模型本身不具备的信息。你不可能把所有东西都塞进上下文里所以Agent需要一种在运行时获取知识的方式——这就是Agent式检索增强生成RAG或动态少样本提示发挥作用的地方。搜索应该是混合式的全文语义而且重排序是必不可少的。总之混合搜索重排序是Agent式检索的最佳即插即用设置。存储为Agent提供了记忆。大语言模型默认是无状态的存储过去的行动、消息和观察结果能让Agent变得有状态——能够参考到目前为止发生的事情并做出更好的决策。... 导入语句 # 你也可以使用https://docs.agno.com/llms-full.txt获取完整文档 knowledge_base UrlKnowledge( urls[https://docs.agno.com/introduction.md], vector_dbLanceDb( uritmp/lancedb, table_nameagno_docs, search_typeSearchType.hybrid, embedderOpenAIEmbedder(idtext-embedding-3-small), rerankerCohereReranker(modelrerank-multilingual-v3.0), ), ) storage SqliteStorage(table_nameagent_sessions, db_filetmp/agent.db) agno_assist Agent( nameAgno AGI, modelOpenAIChat(idgpt-4.1), description..., instructions..., tools[PythonTools(), DuckDuckGoTools()], add_datetime_to_instructionsTrue, # 当向Agent提供知识时Agent式RAG会默认启用。 knowledgeknowledge_base, # 将Agent会话存储在sqlite数据库中 storagestorage, # 将聊天历史添加到消息中 add_history_to_messagesTrue, # 历史运行次数 num_history_runs3, markdownTrue, ) if __name__ __main__: # 加载知识库首次运行后可注释掉 # agno_assist.knowledge.load(recreateTrue) agno_assist.print_response(什么是Agno, streamTrue)级别3具备长期记忆和推理能力的Agent大多数任务都需要模型不具备的信息。你无法将所有内容都塞进上下文因此Agent需要一种在运行时获取知识的方式——这就是Agent式RAG或动态少样本提示的用武之地。记忆能让Agent回忆起跨会话的细节——比如用户偏好、过去的行动或失败的尝试——并随着时间的推移进行调整。这实现了个性化和连续性。我们在这里只是略作探讨但最让我兴奋的是自学习Agent能够根据过去的经验改进自己的行为。推理则更进一步。它帮助Agent分解问题、做出更好的决策并更可靠地遵循多步骤指令。这不仅仅是理解的问题——更是提高每一步成功率的关键。每个认真的Agent构建者都需要知道何时以及如何应用推理。... 导入语句 knowledge_base ... memory Memory( # 可以使用任何模型来创建记忆 modelOpenAIChat(idgpt-4.1), dbSqliteMemoryDb(table_nameuser_memories, db_filetmp/agent.db), delete_memoriesTrue, clear_memoriesTrue, ) storage agno_assist Agent( nameAgno AGI, modelClaude(idclaude-3-7-sonnet-latest), # 用于记忆的用户 user_idava, description..., instructions..., # 赋予Agent推理能力 tools[PythonTools(), DuckDuckGoTools(), ReasoningTools(add_instructionsTrue)], ... # 将记忆存储在sqlite数据库中 memorymemory, # 让Agent管理自己的记忆 enable_agentic_memoryTrue, ) if __name__ __main__: # 首次运行后可以注释掉这一行Agent会记住 agno_assist.print_response(总是以嗨艾娃开始你的消息, streamTrue) agno_assist.print_response(什么是Agno, streamTrue)级别4多Agent团队Agent在专注时效率最高——专注于一个领域拥有精简的工具集理想情况下不超过10个。为了处理更复杂或更广泛的任务我们将它们组合成团队。每个Agent处理问题的一部分共同协作覆盖更广泛的范围。但这里有个问题如果没有强大的推理能力团队领导者在处理任何细微问题时都会崩溃。根据我目前所见自主多Agent系统仍然无法可靠地工作。它们的成功率不到一半——这还不够好。话虽如此有些架构确实让协作变得更容易。例如Agno支持三种执行模式——协调、路由和协作——以及内置的记忆和上下文管理。你仍然需要精心设计但这些构建块让严肃的多Agent工作更可行。... 导入语句 web_agent Agent( name网页搜索Agent, role处理网页搜索请求, modelOpenAIChat(idgpt-4o-mini), tools[DuckDuckGoTools()], instructions始终包含来源, ) finance_agent Agent( name金融Agent, role处理金融数据请求, modelOpenAIChat(idgpt-4o-mini), tools[YFinanceTools()], instructions[ 你是金融数据专家。提供简洁准确的数据。, 使用表格展示股票价格、基本面数据市盈率、市值, ], ) team_leader Team( name推理金融团队领导者, modecoordinate, modelClaude(idclaude-3-7-sonnet-latest), members[web_agent, finance_agent], tools[ReasoningTools(add_instructionsTrue)], instructions[ 使用表格展示数据, 只输出最终答案不包含其他文本。, ], show_members_responsesTrue, enable_agentic_contextTrue, add_datetime_to_instructionsTrue, success_criteria团队已成功完成任务。, ) if __name__ __main__: team_leader.print_response( \ 分析最近美国关税对以下关键行业市场表现的影响 - 钢铁与铝业X、NUE、AA - 科技硬件业AAPL、DELL、HPQ 对于每个行业 1. 比较关税实施前后的股票表现 2. 确定供应链中断情况和成本影响百分比 3. 分析公司的战略应对回流、价格调整、供应商多元化, streamTrue, stream_intermediate_stepsTrue, show_full_reasoningTrue, )级别5Agent系统这是Agent从工具转变为基础设施的阶段。Agent系统是完整的API——接收用户请求启动异步工作流并在结果生成时流式返回。理论上听起来很简洁。但在实践中这非常困难。真的非常困难。当请求进来时你需要持久化状态启动后台任务跟踪进度并在输出生成时流式传输。WebSocket可能会有所帮助但它们的扩展和维护都很棘手。大多数团队都低估了这里的后端复杂性。这正是将Agent转化为真正产品所需要的。在这个级别你不是在构建一个功能——而是在构建一个系统。从演示失败到真正成功Agent设计的关键经验 构建AIAgent不在于追逐 hype 或堆砌功能——而在于把基础做好。从基本的工具使用到完全异步的Agent系统每个级别只有在底层架构合理的情况下才能增加价值。大多数失败并非源于缺少最新的框架而是源于忽视了基础清晰的边界、可靠的推理、有效的记忆以及知道何时该让人类接手。如果你从简单开始有目的地逐步构建不预先过度复杂化只在解决实际问题时才增加复杂性那么你构建的不仅是酷炫的东西——更是能真正发挥作用的东西。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发