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做网站的公司图,做网站看,百度营销app,wordpress页面立体效果01 AutoGPT AutoGPT 是 AI Agent 领域的鼻祖级项目#xff0c;现在已经 18 万的 Star 了。 与聊天机器人不一样#xff0c;AutoGPT 能够自主地将一个大目标拆解为子任务#xff0c;并利用互联网搜索、本地文件等操作来一步步实现目标。 AutoGPT 具备强大的工具调用和环境…01AutoGPTAutoGPT 是 AI Agent 领域的鼻祖级项目现在已经 18 万的 Star 了。与聊天机器人不一样AutoGPT 能够自主地将一个大目标拆解为子任务并利用互联网搜索、本地文件等操作来一步步实现目标。AutoGPT 具备强大的工具调用和环境交互能力。它能够通过访问互联网搜索最新信息、管理本地文件的读写、执行代码以及保留长期和短期记忆来辅助决策。核心机制是一个思考-计划-行动的循环模型会评估当前状态制定下一步计划执行操作并根据反馈结果进行自我修正这使得它能够处理比单一对话更复杂、耗时更长的自动化工作流。AutoGPT 这个开源项目绝对是推动 AI Agent 领域的快速发展是研究自主智能体Autonomous Agents的必看项目。开源地址: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT02DifyDify 目前 12 万 的 Star 了。它不仅仅是 Agent 框架还是融合了 Backend-as-a-Service (BaaS) 和 LLMOps 理念的大模型应用开发平台。它提供了可视化的 Prompt 编排、运营管理、知识库 RAG 集成等功能。通过 Dify不需要从头编写后端代码即可快速将简单的 Prompt 转化为功能完备、可投入生产的 AI 应用。Dify 支持可视化编排拖拽节点来定义复杂的 Agent 逻辑和工具调用。并且内置了高质量的 RAG 引擎能够自动处理文档解析、分段和向量化轻松构建企业级知识库。它提供了可视化的 Prompt 编排、运营管理、知识库 RAG 集成等功能。关于它和 Dify、n8n、Coze 的区别让 Nano Banana Pro 画了一个图开源地址: https://github.com/langgenius/dify03LangChain虽然 LangChain 是一个通用的 LLM 开发框架但它目前是构建 Agent 的事实标准基础设施之一。对于初学者来说它的学习曲线还是很陡峭的一旦掌握了会发现它确实是构建复杂逻辑最稳健的地基。它有很多高度模块化的组件包括链 Chains、代理 Agents 和记忆 Memory。开发者可以像搭积木一样将提示词管理、文档加载、向量检索以及模型调用串联成一个完整的工作流。特别是其强大的 Agent 机制大模型充当推理引擎动态决定调用哪些外部工具比如 Google 搜索、计算器或 API 啥的来解决问题。特别是其子项目 LangGraph专门用于构建有状态的、多角色的 Agent 应用。它提供了高度可控的循环计算能力让开发者能够精细地控制 Agent 的决策流程是 Python 开发者构建复杂 Agent 的首选底层框架。开源地址https://github.com/langchain-ai/langchain04MetaGPTMetaGPT 现在在 GitHub 上有 6 万多 Star 了。如果想研究多智能体协作这个开源项目可以说是最重要的框架之一。它模拟了一个虚拟的软件公司内部包含产品经理、架构师、项目经理和工程师等不同角色的 Agent。只要输入一句话需求这些 Agent 就会协同工作输出用户故事、竞品分析、设计图甚至可运行的代码。适合对多智能体协作Multi-Agent Collaboration感兴趣的开发者特别适合那种流程固定、对输出稳定性要求高的场景。开源地址: https://github.com/geekan/MetaGPT05Microsoft AutoGen微软开源的框架之前也介绍过现在已经 的 Star 了。它专注于多智能体对话。可以定义多个可以相互对话的 Agent可以是 LLM、人类或工具它们通过对话来协作解决任务。该框架高度抽象和灵活支持多种对话模式是目前工业界和学术界探索多智能体系统Multi-Agent Systems最主流的框架之一。开源地址: https://github.com/microsoft/autogen06FlowiseFlowise 是一个低代码/无代码的 UI 可视化工具现在 48k 的 Star 了。如果你被 LangChain 晦涩的文档劝退了不妨先试试 Flowise。通过拖拽的方式构建大模型应用它底层基于 LangChain用户可以通过连接不同的节点比如 PDF 加载器、OpenAI 模型、Agent执行器等来构建自定义的逻辑流。对于不擅长写代码但想快速搭建 Agent 原型的用户来说这是一个非常友好的平台。开源地址: https://github.com/FlowiseAI/Flowise07CrewAICrewAI 是近年来异军突起的 Python 框架它主打角色扮演Role-Playing的编排 现在已经 42k 的 Star 了。这个开源项目不像 AutoGen 那么抽象写 CrewAI 的代码感觉就像是在给员工写任务书非常清晰易懂是 Python 开发者上手多智能体的首选它让开发者可以轻松定义具有特定角色、目标和背景故事的 Agent并将它们组成一个团队来按顺序或层级执行任务。它的设计非常直观不仅易于上手而且能很好地与 LangChain 工具生态集成。开源地址: https://github.com/crewAIInc/crewAI08ChatDev这个 28K 星星的开源项目是清华大学团队 OpenBMB 开源。类似于 MetaGPTChatDev 也是打造了一个虚拟的软件开发公司。它通过聊天链的方式让不同角色的智能体CEO、CTO、程序员、测试员在如设计、编码、测试、文档等环节进行深度协作。其特点是过程可视化强像是在玩一个模拟经营游戏一样看着软件被开发出来。看着一个个小人儿协作写代码确实很治愈它为我们展示了未来软件开发的终极形态非常有启发性。开源地址: https://github.com/OpenBMB/ChatDev09SuperAGI这个自主 AI 智能体框架现在已经 15K 的 Star 了。对于需要长期稳定运行、监控多个 Agent 的企业级场景来说这个开源项目基建非常必要。它有一套完整的基础设施开发者用它可以构建、管理和运行自主 Agent。它拥有图形化界面、Agent 市场、Tools、并发代理运行等功能旨在解决 AutoGPT 在生产环境中使用难的问题是一个功能比较完备的 Agent 管理平台。而且还能通过可视化的仪表盘同时运行和监控多个 Agent查看其思维链Chain of Thought和执行日志。开发者可以将自己开发的自定义工具包、智能体模板发布到市场中供社区复用。开源地址: https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI10Letta大模型最让人头疼的就是聊着聊着就忘了Letta 恰好切中了这个痛点。如果你想开发一个能陪伴用户几个月、甚至几年的伴侣型应用一定要看看这个可以构建有状态StatefulAI 智能体的开源框架。它也是著名的 MemGPT 项目的继任者和正式化版本。Letta 通过引入类似操作系统的内存管理机制让 AI 智能体能够拥有持久化的长期记忆并在不同的会话和时间跨度中保持一致的身份和知识。Letta 延续并强化了大模型即操作系统的理念。它通过一种分层内存结构将信息在当前上下文窗口和外部数据库之间动态调度。智能体具备自我编辑记忆的能力能够自主决定何时将关键信息写入长期存储或从历史记录中检索数据从而在不增加 Token 消耗的前提下实现了理论上无限的上下文窗口。开源地址https://github.com/letta-ai/letta如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】