RAG,彻底爆发了!!
2025年开年,AI技术火热改变程序员职业。阿里云等企业开放招聘与AI相关的岗位,传统开发框架不再金钥匙。知乎知学堂推出实战训练营,传授AI大模型原理、应用技术和项目实操经验,学员有望转岗高薪AI相关职位。
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文章介绍了智能体的复杂性和不可控性,并提出了多智能体架构来解决这些问题。但同时也指出多智能体之间的通讯问题以及业务流程中可能需要其它业务处理或人工参与的情况。
智能体应用是大模型应用的一个重点方式,而如何让大模型根据指令完成任务成为热议话题。近期爆火的MCP协议提供了一个统一标准,通过C-S架构简化了大模型使用外部工具的过程。
最近 MOP 火得不行,但不少人对其理解仍停留在似懂非懂阶段。本文将梳理清楚 MCP、Function Call 和 Agent 三者之间的关系,并解释其区别和联系。
梳理了大模型体系构成和应用关系,介绍了神经网络作为机器学习的一种深度学习方式的基本原理及其在自然语言处理、计算机视觉等领域的结合应用,并阐述了不同架构如Transformer、RNN的工作机制,强调了神经网络并非万能及需要具体任务场景来发挥作用。
随着AI技术的发展,程序员的职业命运正在发生改变。阿里云等多家公司已全面接入Agent体系,并要求员工具备大模型开发能力。未来企业更看重能使用AI技术重构业务流程的技术人才。AI相关岗位需求旺盛,薪资涨幅高达150%,年薪可达到70-100万。掌握AI大模型原理、应用技术和项目经验已成为就业新趋势。知学堂推出免费的「大模型应用开发实战训练营」课程,助力开发者快速转型为大模型应用开发工程师。
DeepSeek R1 最近上线支持 Function Call 版本。通过标准化接口调用外部工具和服务,扩展大模型能力边界。特工们发现扣子上线了这一功能,并基于 Claude 生成演示动画解释 Function Call 原理及其价值。Function Call 对 LLM 来说有三大价值:认知基座、外部信息补充和规约。特工小鹏提到清华系开源智能体框架 Eko在 Function Call 上的应用灵活性,强调 R1 在类似框架下具备强能力潜力。模型可以自主判断是否调用插件以及调用哪个插件,并能处理复杂需求。不过,存在偶发问题需要改进。
支付宝接入DeepSeek平台,支持多种模型和功能。通过百宝箱平台,用户可以快速搭建专业智能体,并进行联网搜索工作流开发。介绍了一款基于DeepSeek R1的智能体应用实例。