LLM&AI Agnet（大模型和智能体）技术原理与实战

Part 1：大模型核心学识从理论到实践

大模型核心学识点（上）

核心概念（从资料集到预训练环节涉及的概念和办法）

贯穿从资料集构筑到基模形成涉及的所有概念原理以及现实进程解说，预期对大模型认知达成“掌握第 一性原理”水平。

概念比如：何为资料集？比起算法/算力有什么差异？资料集稀缺在哪？为何会出现Transformer？自注意力制度（self-attention）为何？预训练是在训练什么？……

大模型核心学识点（下）

核心概念（重点讲“垂类模型”训练涉及的概念和办法）

备注：下午开始多一些交流，运用学到的大模型概念、原理、办法等等术语开展一些开放式交流。探讨领域内大咖的看法、商业未来展望、各个业界布局、大模型队伍定位价值交付展望……

Part 2：业界实践和交流碰头

大模型集成和智能体规划入门

何为AI Agent

1. 智能体的通俗定义，属性、分类

感知环境并借助执行行动来达成标的

属性：自主、标的导向、感知、主动

分类：简单反射型、模型反射、基于标的、基于效用、研习型

2. 智能体的通用架构

AI Agent=大模型+记忆+规划+抓手

智能体开发基程轮廓

1. 选开发平台：互联网平台，本地化部署

2. 选模型：基于专精属性、资料属性、多模态属性等等

3. 服务编排：提示词工程，单Agent/多Agent、组件调用等等

4. 核心本领开发：事务流、记忆、学识、对话体验等等

5. 发布和维护

构筑智能体进程的提示词运用

1. 领会差事的提示词

差事分解、差事定义、示例的引入

2. 差事规划和执行

差事链规划、多轮差事执行、执行反馈调整

3. 匹配资讯检索

限定资讯源、多层次检索和动态检索

4. 用户交互规划

多模态、上下文

典型智能体开发平台实战

1.

一，字节Coze（扣子）智能体开发平台

Coze 是一个智能体开发平台，支持零代码或者低代码开发，降低 AI 运用开发门槛。

1. 技艺特性

(1)

长短记忆

长期记忆功能模仿人类大脑形成对用户的个人记忆，基于这些记忆能够提供个性化回复，拉升用户体验。

(2)

插件（抓手调用）

插件是一个抓手集，一个插件内能够包含一个或者多个抓手（API）。

(3)

事务流

事务流是一系列可执行指令的集合，用于达成业务推演或者完成特定差事。

(4)

学识库

学识本领能够破解大模型幻觉、专精领域学识不足的问题，拉升大模型回复的准确率。

1. 开发上手

第 一步：新建事务流

第二步：增加节点，调用API

第三步：增加节点，从实践看，封装人机

交互语言

第四步：连接节点调整输入

第五步：发布运行

1.

二，字节Coze（扣子）智能体开发平台实战

1. 完整的智能体开发流程

1. 从创建智能体、到选项大模型、配置提示词、调测智能体、发布智能体，具体来看，完整环节实操，掌握智能体开发完整流程

1. 智能体+学识库实战

1. 开发金融问答小助手、开发智能客服、开发人力资本数字顾问。

1. 智能体+本领实战

1. 研习智能体运用本领开发招数，选取采用本领实战，如采用资讯检索本领获取业界资讯、采用图片生成本领创建海报、创建公司运用本领达成和公司业务系统的交互。

1. 智能体+事务流实战

输入一个主题或者核心诉求->生产视频创作文案->生产符合主题的1-5分钟视频，从实践看，并且视频带有声音旁白。

1.

三、其他平台智能体熟稔

1. 腾讯元宝智能体开发平台引见

第 一步：账号注册和设置

第二步：学识关联和提示词

第三步：发布智能体

第四步：接入微信公众号

第五步：运行和持续精进

1.

1. 阿里百炼智能体开发平台引见

1. 智能体运用开发

2. 事务流运用开发

3.

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10.

1. Dify智能体开发平台引见

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收束和答疑

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