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佛山网站建设首选,云南 旅游 网站建设,国外设计搜索网站,触摸屏互动网站建设案例最近在做数据分析时发现一个问题#xff0c;那就是智能体的能力确实很有限#xff0c;智能体也没有想象中的那么强大。 以数据分析为例#xff0c;之前在做数据分析时需要DBA根据业务需求对任务进行拆解#xff1b;然后编写SQL或其它分析语句#xff0c;最后统计出结果。而…最近在做数据分析时发现一个问题那就是智能体的能力确实很有限智能体也没有想象中的那么强大。以数据分析为例之前在做数据分析时需要DBA根据业务需求对任务进行拆解然后编写SQL或其它分析语句最后统计出结果。而现在由于大模型的出现因此想利用大模型的能力去做数据分析但理想很丰满现实很骨感。以我们平常开发为例不论是系统架构还是表结构都会随着业务的变迁或设计的缺陷进行不断的调整和完善因此有些时候设计的表结构和最初的设想已经面目全非甚至设计人员自己都弄不清楚其中的逻辑和关系。而基于智能体做数据分析由于智能体不知道系统迭代的过程只基于数据库做数据分析会存在很大的问题和难点比如说不知道表结构的字段是啥意思而且很多字段根据值的不同会有完全不同的含义而这对大模型来说是不可接受的。特别是对数据面板或大屏业务其展示的数据虽然看起来很简单但事实上都经过技术人员的精心设计以及复杂的业务逻辑处理而这种情况直接让大模型来做说句实话确实有点太为难它了。所以为了弥补这种缺陷最好的方式是结合人力与大模型的能力进行人机合一比如说在复杂的数据分析中可以由技术人员先对数据进行处理整合完毕之后再交由大模型去处理这样就可以避免由于大模型不理解业务需求导致其胡乱发挥。原因就在于在实际的业务场景中完全依靠SQL语句进行数据分析是很困难其中肯定会经过复杂的逻辑处理和代码实现而如果让大模型同时完成SQL语句和代码的处理相对难度较高效果也不太好。1️⃣ 为什么智能体能力有限即便当前大模型与智能体已可理解自然语言自动调用工具、执行 SQL、生成报表流式对话分解复杂问题但在复杂真实场景中常见的限制 理解边界无法完全理解项目上下文、历史背景、组织规则。无法准确揣测隐含业务逻辑和决策偏好。无法处理模糊需求和“半结构化”的现实场景。 工具调用限制需要结构化输入但用户常给出模糊描述。SQL生成、图表生成等可能因字段歧义、异常值导致错误。智能体很难在未知边界条件下做“正确推理”。 合规与安全自动执行可能造成不可逆后果如误删、误修改数据。涉及敏感财务、人事数据时需要人工二次校对。 上下文碎片化用户连续提问但无统一目标时智能体难以跟踪上下文。多轮决策需要根据外部人力实时反馈微调路径。2️⃣为什么需要人机协同智能体擅长✅ 快速执行规则化、可结构化、重复性、检索类任务✅ 快速生成 SQL/Pandas 分析草稿✅ 自动化报表、对账、周报、项目进度汇总✅ 数据问答、概括、初步建议人力擅长✅ 最终决策、责任兜底✅ 理解复杂业务流程、潜规则✅ 处理模糊问题、冲突和跨部门协调✅ 补充背景知识与灰度处理3️⃣ 人机协同的最佳实践✅ 分工模式任务类型智能体完成人力辅助数据结构化与分析初稿✅❌模糊需求澄清❌✅决策前提校验与合规检查❌✅周报/数据看板生成✅❌决策执行资金流转/项目调整❌✅简单查询/生成报表✅❌✅ 工作流面向你的开发/应用场景示例建设项目智能问数场景以 Vanna 或 LangGraph 问数智能体 人力1️⃣ 用户提出模糊问题“今年市政类项目进度慢的有哪些”2️⃣ 智能体理解并生成SQL → 查询 → 返回列表3️⃣ 用户在表格中二次筛选过滤某些不需要的项目4️⃣ 智能体根据用户筛选继续生成可视化图表5️⃣ 用户确认关键项目 → 决定是否下发督办6️⃣ 人力执行后结果反馈给智能体更新上下文。✅ 技术落地建议配置“二次确认”节点智能体生成SQL或报表先发送人审阅点击确认后再执行。设计“多轮对话澄清”机制对复杂问题分解提问澄清用户意图。使用“人机协作面板”在 NiceGUI、Notion AI、BI系统等中嵌入智能体交互结果同步到人工审批流程。分层权限控制智能体可查询、分析、标记但关键修改、删除需人工确认。持续反馈循环智能体记录“本次分析与最终执行差异”不断调整提示词与工具调用逻辑提升准确率。4️⃣ 结论✅智能体能力有限是事实它们并非接管一切而是“放大人力的生产力”。✅最优解是人机协同让智能体做“快速自动化处理”人力做“复杂判断和责任兜底”。✅落地到你的实际项目时在智能体做数据分析、问数、任务梳理等前台高效运行但在数据核对、异常处理、最终执行、跨组织协调上由人力介入形成“混合智能流水线”。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。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。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取