2026/1/11 12:18:53
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但是大部分的现实情况都是#xff0c;大家接到需求后#xff0c;兴致勃勃的上手各种新兴的技术和框架#xff1a;RAG、MCP、ReAct、LangChain 等等#xff0c;很快就实现了一个非常 Fancy 的 Demo#xff0c;演示效果非…谈到大模型几乎人人都在讨论 AI Agent。但是大部分的现实情况都是大家接到需求后兴致勃勃的上手各种新兴的技术和框架RAG、MCP、ReAct、LangChain 等等很快就实现了一个非常 Fancy 的 Demo演示效果非常好。但投入生产之后在初期会有一些用户很好奇会尝试使用流量还不错但之后就是用户不断流失直到无人问津。本文将从作者两年多参与智能助手开发过程中总结的一些经验向大家介绍如何打造真正有用的 Agent 或者 AI 应用上的一些个人经验避免大家踩坑。01找到真正的用户痛点并且是当前大模型能做到的需求当前大模型不是万能的在很多场景的表现下都不尽如人意不是所有问题都能用大模型解决。大模型擅长的是自然语言理解非结构化数据处理。模型不像传统程序做不到预设情况下的 100% 正确最好效果他可能可以正确解答预设问题域的 85% 的问题在业务设计之初就需要考虑到这一点就像一个再靠谱的人也会犯错模型也是。但能做到 85% 仍然是非常有用的关键是要看我们怎么用。同样大模型擅长的内容也不一定是当前业务场景下需要的并不是所有场景都是需要一个智能客服。02正确的需求 用户真实痛点 大模型能力擅长找到正确需求一是需要对当前业务有深刻的理解知道传统应用技术下有哪些问题无法解决或者解决的不够好。二是需要对大模型技术有深刻理解知道什么能做什么不能做如果能做该用什么技术方案能做到什么程度。如今大模型应用开发已经有很多技术范式和框架如RAGPrompt 工程Agent 等等做好 Agent 开发需要深刻理解每种工具的使用场景。他们就像一个工具箱需要知道什么问题需要用什么工具解决。当前 AI Agent 落地效果最好的场景就是 Vibe CodingAI 辅助编程了像 Cursor 年收入已经有 5 亿美金MAU 超过 100 万用户已经完全验证 Agent 在商业上的价值。除了满足上述的用户痛点和大模型擅长以外还有一部分原因 Agent 的开发人员本身也是 Agent 的用户所以程序员在理解业务和把握用户痛点上非常准确的同时又是最了解大模型技术的所以能迅速反馈迭代自己是最懂自己的痛点的。再举一个反例最早我们在做一个 Text2SQL 的项目开始想象的很好让大模型理解用户的自然语言然后生成 sql 语句查询数据库。这样用户可以很方便的查询各种数据不需要再找数据人员提数也不需要再去做各种数据报表灵活性拉满。努力了很久除了刚上线推广那会儿有一波人试用后面用户不断流失。总结下来还是上面两点的问题。需求把握不准用户确实有大量的取数用数的需求但这里是工作场景用户对数据的准确性是 100% 的不是一个参考值不然用户还是要重新从表里找数据核对那模型给的结果就毫无意义。开始也想过把 SQL 给用户展示这样用户就可以对结果做快速验证但经过讨论业务人员并不懂 SQL也只能作罢。对模型能力的理解还是不够深简单单表查询场景下确实有不错的准确率但是绝大多数情况都是需要联表查询即便是最好的模型准确率也并不是很好同时不同表也需要维护大量的上下文信息。如果能找对需求个人觉得 Agent 就成功了一半。不像传统的互联网技术已经覆盖我们社会的方方面面AI 技术的应用还有太多场景和需求值得我们探索。03不要做一个通用的 Agent一定要找到一个清晰且具体的问题不要一上来就希望做一个通用的大而全的 Agent。一个清晰具体的问题是更容易被测试和验证有效性的同时优化起来也会更有方向性。我也见过有些开发朋友在做传统开发时工程能力就很强一开始就花了大量时间设计了一个很复杂的 Agent 架构希望一招鲜吃遍天拿着这个框架在各个场景下都能适用。但实际用到业务场景里会发现效果并不好还是需要在个性化的场景下不断优化很多通用设计也不得不被打破。个人理解现在 AI Agent 还是蛮荒时代一定是小步快跑找到适合的场景用最简单的方案快速上线验证不要一开始就考虑通用性反而会限制你在实际场景下落地效率和效果。受传统开发的影响现在大家开发大模型时候也希望找一个类似 Spring 那样的框架能支撑自己快速开发。对应到大模型现在最流行的开发框架就是 Langchain大家开发时很自然就会想用照着官网的 Demo 很快就能跑通但是一旦遇到问题你就会感觉无从下手。Langchain 做了很多抽象框架背后到底做了啥他给模型输入了啥如果对框架不了解完全不受控制想要迭代改进就非常困难严重影响应用的快速落地。在大多数具体的业务场景下你根本就不需要任何大模型框架只有当你的系统变得足够复杂发现如果不做代码的抽象难以管理复杂度再去考虑 Langchain 这样的框架来管理系统复杂度开发到这时候其实也已经验证了场景的有效性已经产生了业务价值值的投入更多精力实现一个更复杂的架构个人经验只有在开发循环调用中自动调用工具的 Agent 时需要上成熟的大模型框架。举一个我遇到的一个应用场景在一个数据库管理平台上当你要做 SQL 变更时每次都要提交变更原因之前都是自己手打现在有了大模型它通过读变更 SQL 直接生成变更内容比自己以前写的要详细很多。实现类似的需求并不需要太复杂的架构直接一条 Prompt 调用大模型 API 就可以虽然技术实现并不复杂但非常实用我会一直用。总结找到具体可衡量的问题先做个简陋版本出来验证需求的有效性和可行性再快速迭代。04持续运营、回检最有效的数据就是用户的留存一个月、三个月以后还有多少用户坚持主动使用或者采纳你的 AI 功能。你的准确率不高、响应不快但是有用户坚持用就代表 Agent 一定是解决了用户某方面问题需求方向没问题剩下的就是快速迭代优化准确率、响应速度、UI 交互等进一步提高用户体验。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事02适学人群应届毕业生无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发