AI智能体学习阶梯，助你系统掌握从入门到高级的AI智能体技术！ ylc3000 2025-11-08 0 浏览 0 点赞 长文 【基础篇】 - 大型语言模型（LLMs）：掌握GPT、Claude、Gemini、LLaMA等生成类人响应的模型。 - 向量数据库与嵌入技术：理解如何存储与检索语义信息，如Pinecone、Weaviate、FAISS。 - 提示工程：设计优化提示，提升AI回答的准确性和相关性。 - API与外部数据接入：熟悉通过OpenAI API、Hugging Face、LangChain等接口连接外部数据源。 【中级篇】 - 上下文管理：处理长对话、会话历史和用户交互，典型工具如LangChain的Memory模块和RAG技术。 - 记忆与检索机制：实现短期与长期记忆（如Retrieval-Augmented Generation，Chromadb）。 - 函数调用与工具使用：允许AI调用外部工具和执行动作，比如OpenAI Functions和AutoGen。 - 多步推理：将复杂任务拆解为多个可执行的小步骤，应用链式思考（Chain-of-Thought Prompting）。 - 智能体框架：掌握多智能体协同与编排工具，如LangChain Agents、AutoGen、CrewAI。 【高级篇】 - 多智能体协作：AI智能体间的互动、任务分配与团队协作（例如CrewAI、MetaGPT）。 - 智能工作流：结构化工作流使智能体能自主决策与执行（AutoGPT、BabyAGI）。 - 自主规划与决策：基于用户目标独立做出决策，代表项目如Reflexion、Ada Planner。 - 强化学习与微调：通过RLHF、LoRA、PEFT等技术定制AI行为。 - 自我学习智能体：AI通过反馈和过往经验持续改进（如Adaptive AI、AutoRL）。 - 完全自主智能体：在最小人工干预下执行真实世界任务（如Devin AI、OpenDevin）。 这条阶梯式路线图清晰展示了AI智能体的成长路径，帮助你稳步突破，从基础概念到打造具备自我学习和自主决策能力的智能体。 网闻录 AI智能体学习阶梯，助你系统掌握从入门到高级的AI智能体技术！
