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张小明 2026/1/2 17:31:44
国外采购网站有哪些,凡科h5登录入口,电子商务网站建设html,wordpress 备案简介 文章介绍了AI的三个进化层次#xff1a;生成式AI#xff08;问答但有知识截止#xff09;、AI Agent#xff08;能执行任务如订机票#xff09;和Agentic AI#xff08;协调多个AI协作完成复杂任务#xff09;。AI正从工具变成助手甚至生成式AI问答但有知识截止、AI Agent能执行任务如订机票和Agentic AI协调多个AI协作完成复杂任务。AI正从工具变成助手甚至同事这些技术已应用于员工入职系统、智能客服和内容创作等领域。理解这些概念有助于把握AI发展方向和应用价值。你以为AI只会聊天它已经能帮你订机票、办签证了最近和朋友聊天他兴奋地跟我说我用ChatGPT帮我写了一篇文案我笑着问那它能帮你直接把文案发布到公众号还能根据阅读数据自动调整推送时间吗他愣住了。这就是今天我们要聊的话题——你以为的AI和真正的AI可能差了好几个段位。当我们谈论AI时经常会听到三个让人头大的术语生成式AI、AI Agent和Agentic AI。别急着关闭文章我保证用最简单的大白话给你讲明白看完你就能在朋友面前装个专家了。第一层生成式AI——会说话的知识库想象一下你有个朋友特别博学上知天文下知地理你问他任何问题他都能给你一个详细的答案。这就是生成式AI的本质。打开ChatGPT问它什么是量子计算它会给你洋洋洒洒写一大段。问它帮我写首情诗它也能即兴创作。这背后的功臣是大型语言模型LLM比如GPT-4、Claude这些你可能听过的名字。这些模型就像一个超级学霸读过维基百科、Google图书、无数网页文章后学会了如何说人话。但问题来了——它的知识有个截止日期。你问它明天从北京飞上海的机票多少钱它会礼貌地告诉你抱歉我无法查询实时信息。这就像你的学霸朋友虽然博学但从不看新闻不知道今天发生了什么。简单总结生成式AI 超级聪明的问答机器人但只活在过去不知道现在。第二层AI Agent——拿着工具的行动派现在给那个学霸朋友一部手机、一张信用卡再教他怎么用携程APP情况就不一样了。AI Agent就是升级版的AI——它不仅能回答问题还能真正帮你做事。回到刚才的例子当你问AI Agent帮我订明天最便宜的机票从北京到上海。它会这么干调用携程API搜索明天所有航班比较价格找到最便宜的那班直接帮你下单前提是你授权了看到没它有了手和腿——这些工具就是各种API接口。如果说LLM是大脑那API就是它的锤子和扳手。更进一步假如你提出更复杂的需求“我要5月去新德里玩7天每天都要晴天机票预算1600美元以内不要转机。”这时AI Agent会调用天气API找到5月份连续7天晴天的日期在这些日期范围内搜索符合预算的直飞航班顺便推荐几家酒店和机场接送服务听起来是不是有点像你的私人旅行助理没错这就是AI Agent的魅力——它有自主决策能力能根据你的需求独立判断和行动。关键升级点生成式AI只会说AI Agent会说 会做 会自己想办法但这还不是终点。第三层Agentic AI——会开会的AI团队想象一下这个场景你要去印度旅游AI不仅帮你订了机票还突然提醒“等等你的印度签证过期了需要先办签证才能订票。”这时候系统里不止一个AI在工作了——订票AI Agent发现需要签证信息于是呼叫签证AI Agent签证Agent连接到你的OneDrive找到护照和签证记录检查签证有效期发现已过期查询签证办理流程告诉你需要准备的材料订票Agent等待签证办理完成后再继续订票流程这就是Agentic AI系统——不是一个人在战斗而是一群AI在协作。它们能多步推理知道先办签证再订票相互协作不同Agent负责不同任务自主规划整个流程不需要你一步步指挥就像一个公司订票部门和签证部门会自己沟通最终把事情办妥。本质区别AI Agent一个能干的员工Agentic AI一个能自我协调的团队三者能力对比从聊天到办事让我们用一张表格看清楚它们的区别能力维度生成式AIAI AgentAgentic AI基本功能问答对话执行任务复杂协作工具使用无有API等多工具多Agent自主决策无简单决策复杂推理和规划任务类型信息生成单一明确任务多步骤长期目标实时性知识截止日期可实时调用可实时协作举个更生动的例子生成式AI你问怎么做番茄炒蛋它给你配方AI Agent你说帮我买做番茄炒蛋的食材它去美团下单Agentic AI你说我今晚想吃中餐它查你冰箱有什么、推荐菜谱、下单缺失食材、预约厨师上门如果需要现实应用AI已经在这样工作了你可能会问“这些听起来很酷但真的存在吗”答案是已经在用了。员工入职系统当新员工加入公司Agentic AI能自动在HR系统添加信息、发送欢迎邮件、通知部门经理、安排培训——全程无需人工干预。智能客服系统不再是简单的机器人回复而是能查订单、处理退款、甚至主动联系物流解决问题的超级客服。内容创作助手不只是写文章还能自动配图、发布、分析数据、优化推送策略。这些系统背后都有像LangChain、N8N、Autogen这样的框架在支撑。值得一提的是生成式AI是Agentic AI的核心组件——就像发动机是汽车的一部分但汽车不仅仅是发动机。写在最后AI的进化才刚刚开始从只会聊天的ChatGPT到能订机票的AI Agent再到能协调多个任务的Agentic AI系统我们见证了AI从工具变成助手甚至变成同事的过程。但请记住这些定义不是绝对的。不同专家有不同分类方法有人把Agentic AI分为5个层级有人认为单一Agent也能完成复杂任务。重要的不是纠结术语而是理解背后的逻辑——生成式AI让机器学会表达AI Agent让机器学会行动Agentic AI让机器学会协作未来的AI可能真的会像科幻电影里那样成为我们的贾维斯或星期五。而现在这个未来正在一步步到来。下次当朋友跟你炫耀我用AI写了篇文章时你可以淡定地说“那挺好的。不过我的AI已经帮我订好下周的差旅、安排好会议室、还提醒我太太的生日了。”如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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