怎么向企业推销网站建设如何 做网站的推广

怎么向企业推销网站建设,如何 做网站的推广,网站项目进度,潍坊哪个网站建设公司好AI Agent工作原理基于五层架构#xff1a;Prompt提示词解析用户输入#xff0c;LLM大模型理解意图并选择动作#xff0c;Memory知识库存储上下文信息支持推理#xff0c;Planning任务规划将目标拆解为可执行步骤#xff0c;Action行动执行调用外部工具完成任务。这五个模块…AI Agent工作原理基于五层架构Prompt提示词解析用户输入LLM大模型理解意图并选择动作Memory知识库存储上下文信息支持推理Planning任务规划将目标拆解为可执行步骤Action行动执行调用外部工具完成任务。这五个模块协同工作形成闭环机制使Agent具备自主性、适应性和学习性。真正的AI Agent是系统工程需要设计清晰的任务边界、构建可靠的工具生态、确保系统的鲁棒性与安全性。从Prompt到Action真正的智能体是如何“思考”和“行动”的最近很多团队都在做AI Agent但当你问他们“它到底是怎么工作的”得到的回答往往是模型工具调用。这就像说汽车发动机轮子听起来没错却忽略了内部的传动结构与控制系统。今天我们用一张图带你拆解一个真正意义上的AI Agent是如何运转的——从用户一句话到自动完成复杂任务背后的五大核心模块是如何协同工作的。 图解AI Agent 的五层架构这张图展示了Agent的五大核心组件及其数据流动路径[ Prompt提示词 ] → [ LLM大模型 ] → [ Memory知识库 ] → [ Planning任务规划 ] → [ Action行动执行 ]下面我们逐层剖析。unsetunset 第一层Prompt提示词 —— “用户说了什么”unsetunset这是整个流程的起点。用户输入一句自然语言指令比如“帮我找一家杭州人气最高的火锅店离地铁站近人均150以内。”Agent的第一步是理解这句话中的范围杭州方式找火锅店约束条件人气高、靠近地铁、人均≤150产品设计关键点提示词不能只依赖“通用模板”需支持动态变量注入可通过意图识别槽位抽取技术提取关键要素需具备容错能力如用户说“附近”而非“地铁站”✅ 建议在产品中设置“需求澄清对话”避免直接执行错误任务。unsetunset 第二层LLM大模型 —— “我能做什么”unsetunsetLLM是Agent的“大脑”负责理解用户意图提取关键信息如地点、价格、品类选择下一步动作查地图调API还是继续追问例如当收到“找火锅店”请求时LLM会判断“这是一个地理搜索任务需要调用大众点评API参数包括城市、类别、距离、预算。”产品启示LLM不是万能的必须配合工具注册表才能准确决策若没有明确的工具描述LLM可能“乱选”或“胡编”推荐使用函数调用Function Calling或Tool-Calling API实现精准控制unsetunset 第三层Memory知识库 —— “我知道什么”unsetunset这不是简单的数据库而是Agent的记忆系统用于存储上下文信息如用户偏好、历史查询匹配已有知识如“杭州地铁站分布”、“热门商圈”支持推理如“西湖边的餐厅通常更贵”例如用户之前喜欢川味火锅 → 知识库记录“口味偏好麻辣”当前任务要求“靠近地铁” → 知识库提供“杭州地铁1号线沿线商圈列表”工程建议使用RAG检索增强生成提升知识获取效率结合向量数据库如Milvus实现语义匹配设置记忆生命周期避免过期信息干扰决策unsetunset 第四层Planning任务规划 —— “我该怎么干”unsetunset这是Agent的指挥中心。它将模糊目标拆解为可执行步骤并决定执行顺序和工具组合。以“找火锅店”为例规划模块可能输出如下计划1. 查询“杭州火锅店”列表调用大众点评API2. 过滤“人均≤150”的结果3. 按“评分”排序取前5家4. 查看每家是否靠近地铁站调用地图API5. 输出推荐列表 地址 电话产品价值规划能力决定了Agent能否处理多步骤、跨系统任务若无规划Agent只能做单次调用无法应对复杂场景推荐采用树状规划器或思维链Chain-of-Thought技术提升逻辑连贯性unsetunset 第五层Action行动执行 —— “我现在就做”unsetunset这是Agent的“手脚”负责调用外部工具API、RPA、浏览器自动化等执行具体操作点击按钮、填写表单、提交订单获取反馈并返回给上层例如调用search_restaurant()API → 返回JSON数据调用map_api()→ 获取位置坐标最终生成图文回复“推荐XX火锅评分4.8距地铁站300米”安全与稳定性设计所有操作应在沙箱环境中运行敏感操作如支付、删除文件需用户二次确认支持任务中断恢复机制如网络异常后重试unsetunset 全流程闭环从“说”到“做”的跃迁unsetunset这张图最核心的价值在于揭示了闭环机制用户输入 → Prompt解析 → LLM决策 → Memory补充 → Planning拆解 → Action执行 → 结果反馈 → 回到LLM进行反思与修正这个循环让Agent具备了自主性无需人工干预即可完成任务适应性可根据环境变化调整策略学习性积累经验优化未来表现 类比这就像一个“数字员工”不仅能听懂你的话还能自己去查资料、打电话、填表格。unsetunset 如何评估一个Agent是否“真智能”unsetunset我们可以用这张图作为评估框架问自己三个问题模块关键问题Prompt是否能准确解析模糊需求LLM是否能正确选择工具Memory是否能利用已有知识提升效率Planning是否能拆解复杂任务Action是否能稳定执行并处理异常 如果某个环节缺失或薄弱那它很可能只是一个“披着Agent外衣的Chatbot”。unsetunset 写在最后Agent不是魔法而是系统工程unsetunset它是五大模块协同作战的复杂系统。作为AI产品经理你的任务不是“堆模型”而是设计清晰的任务边界构建可靠的工具生态定义合理的交互流程监控系统的鲁棒性与安全性只有这样才能做出真正有价值的AI Agent产品。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档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。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、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。6. 大模型面试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们将提供精心整理的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。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(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。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】