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公司建网站多少钱qcjxkd,北京微信网站建设报价单,网站建设与网页设计 视频教程,wordpress设计类今年开始LLM驱动的Agentic AI发展速度非常惊人。而我们现在面临一个实际问题#xff1a;到底是上全自主的AI智能体#xff0c;还是让人类继续参与决策#xff1f;从大量实际案例来看Agent-Assist#xff08;也就是Human-in-the-Loop系统#xff09;既能带来自动化的效率提…今年开始LLM驱动的Agentic AI发展速度非常惊人。而我们现在面临一个实际问题到底是上全自主的AI智能体还是让人类继续参与决策从大量实际案例来看Agent-Assist也就是Human-in-the-Loop系统既能带来自动化的效率提升又能有效规避那些可能造成重大损失的错误。而且如果系统设计得当的化还可以从人类每次纠正中学习持续积累组织自己的专业知识库。一、概念回顾Human-in-the-Loop (HITL)这个概念范围比较广一般指的是人类参与AI决策流程负责审查、纠正或引导AI的输出。在机器学习训练、内容审核、模型优化这些场景里很常见。Agent-Assist这是HITL的一种具体应用形式专注于实时操作支持。AI负责起草邮件、总结通话内容、提供背景信息或者写代码但最终决策和执行还是由人来完成。Agent-Assist是HITL原则在实际业务场景中的落地两者核心思路一致——人类保留决策权而AI充当辅助角色。这两个的主要区别在于Agent-Assist更强调实时的生产力提升帮知识工作者提高效率而HITL是个更宏观的框架还包含了训练、质控、系统改进等流程。所以一般讨论Agent-Assist时通常说的就是那些专门为提升知识工作者生产力而优化的HITL系统。二、2025年Agentic AI大爆发ChatGPT刚出来的时候大家觉得它能写邮件、解释概念已经很厉害了。而现在的AI智能体能做的事情完全不是一个量级Lindy和Operator可以自动帮你约会议读你的日历和邮件就行Cursor、Claude Code、Devin、GitHub Copilot Workspace这些工具能自主写代码并部署Sierra和Ada CX可以端到端处理客户支持Bloomberg GPT智能体在执行复杂金融交易Honeycomb的AI操作员在大规模管理云基础设施。Agentic AI系统能独立规划任务、执行多步骤操作、调用各种工具并根据结果动态调整策略远不止聊天机器人那么简单。核心能力包括LLM推理、工具使用API、数据库、代码执行、记忆系统、决策循环。所以问题就来了这些智能体该完全自主运行还是应该保持人类在关键决策环节三、两种方案的实际对比场景客户退款请求方案1完全自动化方案2Agent-Assist (Human-in-the-Loop)对比结果自主版本处理快但错失了维护VIP客户的战略机会。Agent-Assist版本虽然慢一点点但AI这次学到了要区别对待VIP客户下回会建议更合适的方案。四、核心优势持续学习能力Agent-Assist能创建一个持续学习循环而且不需要昂贵的模型重训。RAGRetrieval-Augmented Generation不用微调或重训LLM直接用RAG配合向量数据库来建立组织记忆。每个人类决策都存进向量数据库Pinecone、Weaviate、Qdrant、PgVector、Milvus等等记录包括上下文客户类型、具体情况、AI原始建议、人类最终决策、修改理由、执行结果。学习曲线假设场景第1个月AI建议人类批准或编辑60%的内容。系统开始收集真实决策数据学到客户说X时人类倾向选择Y、“VIP客户待遇不同”、“时机有讲究比如假期会更慷慨”。第6个月接受率升至80%。向量库已经有几千条人类决策记录了。每个新案例AI会检索5-10个最相似的历史决策。AI看到8/10的类似案例里人类都选了Z方案然后根据这些组织知识调整建议。人类编辑的时间少多了因为AI有了上下文记忆。第12个月接受率到90%。向量库存了3万多条决策这就是全面的组织记忆了。AI同时检索短期模式和长期经验初级员工通过RAG能获取到资深专家的决策智慧。系统改进靠的是知识库扩充不是模型重训。实际效果对比第1周空白状态第12周丰富记忆这些进步来自向量数据库的扩充跟重训LLM没关系。五、RAG为什么比微调更适合Agent-Assist不需要搞复杂的重训流程往向量库加数据就行新决策实时可用立即生效完全透明能看到哪些历史案例影响了当前建议随时编辑、删除坏例子或更新策略都很方便成本低不用GPU集群也不用重训算力可解释性强能说清基于这5个类似案例…多模态记忆决策、结果、上下文、用户反馈都存还能做版本控制跟踪组织知识怎么演化的。而工程复杂训练管道、GPU基础设施、费用高、迭代慢更新要好几天甚至几周、有灾难性遗忘风险新训练覆盖旧知识、黑盒操作不知道具体改了啥、需要ML/DL专业技能。六、系统如何从人类反馈中学习人类每次跟AI建议互动系统都会捕获这个决策存档。不同类型的反馈教会AI不同的东西1、直接批准“这次对了”人类不做任何修改就批准AI建议时系统记为成功模式。比如AI建议对损坏商品退款150美元人类点了批准系统就知道这个因素组合损坏类型、客户等级、订单金额适合150美元退款。学到的经验“这个模式有效类似情况继续用”。2、编辑修改“方向对了但具体操作要这样”价值最高人类修改AI建议时其实是在传授任何训练数据里都没有的公司特定知识。例子AI建议“尊敬的客户您的退款已处理。”人类改成“嗨Victor很抱歉你收到的订单有损坏。我已经处理了200美元退款另外给你下次购买提供20%折扣。退款会在3-5个工作日到账感谢你的耐心。”AI学到VIP客户要称呼名字、表达真诚歉意、说明时间线、附加补偿措施。下次类似情况AI会自动建议这种个性化处理。这是最有价值的信号因为它捕获了没法手动编程的专家经验。3、完全拒绝“这不是正确处理方式”人类拒绝AI建议并选择完全不同的方案时说明AI对情况的理解根本就错了。比如AI按标准政策建议退50美元人类拒绝后批准200美元加折扣码因为识别出这是个有流失风险的高价值VIP客户。AI学到“这类客户档案 这类情况 需要高级处理不能套标准政策”。以后遇到VIP损坏问题初始建议额度就会更高。4、结果追踪“决策效果如何”系统能跟踪决策后续客户满意吗有没有复购问题解决了吗例如那个200美元退款决策两周后的数据 客户满意度9.5/10、续订了年度订阅、又买了2000美元的东西、状态成功保留。AI学到“对VIP客户的慷慨策略能创造长期价值继续推荐这个方向”。时间长了AI会建立起基于实际结果的理解知道哪些方法真正有效而不只是看起来不错。七、什么情况适合完全自动化说了很多不适合自动化的场景我们再说说有些场景确实适合完全自主。高频低风险操作垃圾邮件过滤Gmail每天处理数十亿封出错可以容忍、内容推荐Netflix、Spotify、广告竞价毫秒级决策、易回退、日志聚合和基础监控。边界清晰的窄领域云基础设施自动扩容规则明确、可逆、基础客服FAQ事实性问答、低风险、数据验证格式化、常规代码检查和格式化。速度是硬性要求欺诈检测毫秒内必须拦截、DDoS防御等不了人工批准、高频交易虽然要有严格护栏。八、决策框架什么时候该用Agent-Assist满足以下任一条件就该用错误成本超过1000美元看具体组织风险承受度、影响客户资金/隐私/安全、有行业监管要求金融/医疗/法律、涉及模糊性或强上下文依赖、需要持续学习改进、经常遇到新情况、人类有值得保留的专业经验、错误难以回退。什么时候考虑完全自动化必须同时满足所有条件高频每小时1000决策、低风险单次错误成本100美元、易回退、规则明确、无人工审核的监管要求、完成充分测试影子模式90天、监控告警到位、验证过回滚机制。**建议**就算完全自动化看起来没问题也最好先从Agent-Assist开始收集训练数据并建立信心。九、总结LLM和Agentic AI能力在爆炸式增长完全自动化的诱惑确实很大。但真正能赢的公司是那些懂得增强人类智能而非取代人类的公司构建的系统能从团队每天的决策中不断变聪明。Agent-Assist不是要减慢创新速度恰恰相反它是为了构建这样的AI系统学习组织的独特专业知识、在错误造成损失前就拦截、自然符合监管要求、无需昂贵重训就能持续改进、让核心人才专注高价值工作。聪明的自动化策略是让AI处理速度和规模人类贡献判断和适应能力。工作的未来不是人类对抗AI而是人类与AI协作。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】