核心内容摘要
“涩漫”
最近在落地大模型应用开发的过程中我越发觉得再强大的单 Agent本质上就是 “一个人在战斗”面对稍复杂的业务场景就容易掉链子。
就像让一个程序员独立搞定从需求分析、编码、测试到部署的全流程 —— 哪怕他能力再强也迟早会精力透支、效率下滑。
现实中我们靠团队分工协作提升效率AI 领域何尝不是如此今天这篇文章我会带着大家从 “为什么需要多智能体” 讲起用 LangGraph 手把手搭建可落地的多智能体系统全程贴可直接运行的代码、拆解核心逻辑哪怕你是刚接触大模型的小白跟着敲代码也能跑通。
咱们的目标很明确从只能简单对话的单 Agent升级到能分工协作、解决复杂任务的 “AI 团队”。
为什么单Agent总卡壳多智能体来救场
1 Agent到底算啥定义还在打架业内对Agent的定义现在还挺乱的。
宽松点说只要接入大模型能聊两句就算严格派则觉得必须像人一样思考、决策、搞定复杂活儿才行。
OpenAI的路线图挺靠谱的参考Stage 1聊天机器人像ChatGPT纯对话。
Stage 2推理者o1-preview那种能简单解决问题。
Stage 3Agent能替你自主干活——这就是咱们今天的主角。
Stage 4创新者帮助发明新东西。
Stage 5组织级AI包揽整个团队的工作。
我个人觉得Agent不是终点而是起点。
单干太累得多Agent组队才行。
2 单Agent的三大“痛点”你中招了吗给一个Agent塞二三十个工具让它处理业务时常碰壁痛点1工具选不过来想象下工具列表长这样tools [ 数据库查询, 数据库插入, 数据库更新, 数据库删除, 发送邮件, 生成报表, 数据分析, 图表绘制, 文件读取, 文件写入, API调用, 网页抓取, # ... 还有一堆 ]Agent傻眼了我该挑哪个结果乱用一通效率低下。
痛点2上下文塞爆Agent的“脑子”里塞满东西context { 用户历史对话: [...], # 100条消息 数据库查询结果: {...}, # 1000行数据 中间计算结果: [...], # 各种临时数据 工具调用记录: [...], # 20次工具调用 }它一头雾水我刚才在忙啥痛点3角色迷失一个Agent得当全能选手system_prompt 你既是数据分析专家又是代码工程师 还是产品经理同时是UI设计师... Agent崩溃我是谁我在干嘛
3 团队协作像公司分工一样解锁效率单Agent像一个人扛活儿多Agent则是团队协作。
代码上对比下单Agent模式累死人class SuperAgent: def init (self): self.skills [分析, 编码, 设计, 测试, 部署] def work(self, task): # 累死了... pass多Agent模式各司其职class DataAnalyst: def analyze(self, data): return analysis_result class CodeEngineer: def generate_code(self, requirements): return code class Tester: def test(self, code): return test_result分工明确协作顺畅——这就是多智能体的魅力。
多智能体系统的“入门课”
1 啥是多智能体系统简单说就是拆分协作Multi-Agent Systems (MAS)把大应用拆成小Agent让它们分工合作。
三大好处专业化每个Agent专攻一域不再全能尴尬。
模块化独立开发、测试、维护像乐高积木。
可控性通信方式自己定不乱套。
2 LangGraph里的四种玩法选一个上手LangGraph是LangChain的扩展专治图状工作流。
常见架构
Network网络模式Agent间自由通信类似网状拓扑。
每个Agent都可以直接与其他Agent通信。
Supervisor主管模式所有Agent都通过一个中心Supervisor进行通信Agent之间不直接通信。
Supervisor (tool-calling) 模式Supervisor通过工具调用来调度Agent工具作为中间层。
Hierarchical分层模式分层管理结构顶层Supervisor管理子Supervisor子Supervisor再管理Agent。
Subgraphs实战——让Agent“对话”起来在具体实践各个不同多代理架构下的具体应用方法之前我们需要结合LangGraph构建图的机制去思考一个问题通过State可以让一个图中的所有节点共享全局的信息那么在多代理架构中当每一个图变成了一个节点那么不同图之间的状态应该怎么传递
1 Subgraphs是啥子图当节点用核心Subgraph是可复用的“图块”父图里塞进去就能共享状态。
简单比喻parent_graph Graph() # 爸 child_graph Graph() # 儿子 parent_graph.add_node(child, child_graph) # 儿子进爸的家状态共享父子聊天无障碍。
2 案例建个评分系统父子共享状态键咱们做一个用户问问题 → 生成答案 → 子图摘要评分。
3.
1 环境搭好pip install langchain langchain-openai langgraph langchain-ollama导入from typing import TypedDict from langgraph.graph import START, StateGraph, END from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage import getpass import os
3.
2 模型选一个云or本地云端GPTfrom langchain_openai import ChatOpenAI os.environ[OPENAI_API_KEY] getpass.getpass(Enter your OpenAI API key: ) llm ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature
print(llm.invoke(你好请介绍一下你自己).content)本地Ollama推荐新手免费先装OllamamacOS:curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh拉模型ollama pull qwen
5:72b启动ollama serve。
from langchain_ollama import ChatOllama llm ChatOllama(base_urlhttp://localhost:11434, modelqwen
5:72b, temperature
print(llm.invoke(你好请介绍一下你自己).content)
3.
3 父图状态class ParentState(TypedDict): user_input: str # 用户问题 final_answer: str # 最终响应共享给子图
3.
4 父图节点def parent_node(state: ParentState): response llm.invoke(state[user_input]) return {final_answer: response} # 测试 test_state {user_input: 什么是机器学习} result parent_node(test_state) print(result[final_answer].content)
3.
5 子图状态class SubgraphState(TypedDict): final_answer: str # 共享父图响应 summary_answer: str # 独享摘要
3.
6 子图节点摘要节点def subgraph_node_1(state: SubgraphState): system_prompt 请将你收到的内容
总结为50字以内的摘要。
要求简洁、准确、保留核心信息。
messages [ SystemMessage(contentsystem_prompt), HumanMessage(contentstate[final_answer].content) ] response llm.invoke(messages) return {summary_answer: response}评分节点def subgraph_node_2(state: SubgraphState): messages f 你现在是一个专业的内容评审专家。
【完整内容】 {state[final_answer].content} 【摘要内容】 {state[summary_answer].content} 【评分任务】 请从以下维度评估
摘要是否准确反映了原文核心内容40分
摘要是否简洁明了30分
摘要的可读性30分 请给出
的综合评分只返回数字。
response llm.invoke([HumanMessage(contentmessages)]) return {final_answer: response.content} # 更新共享键
3.
7 组子图subgraph_builder StateGraph(SubgraphState) subgraph_builder.add_node(subgraph_node_1, subgraph_node_
subgraph_builder.add_node(subgraph_node_2, subgraph_node_
subgraph_builder.add_edge(START, subgraph_node_
subgraph_builder.add_edge(subgraph_node_1, subgraph_node_
subgraph subgraph_builder.compile() # 测试 test_input {final_answer: HumanMessage(content人工智能是计算机科学的一个分支...)} result subgraph.invoke(test_input) print(result[final_answer])
3.
8 组父图嵌子图builder StateGraph(ParentState) builder.add_node(node_1, parent_node) builder.add_node(node_2, subgraph) # 子图当节点 builder.add_edge(START, node_
builder.add_edge(node_1, node_
graph builder.compile()
3.
9 可视化from IPython.display import Image, display display(Image(graph.get_graph(xrayTrue).draw_mermaid_png()))
3.
10 跑测试result graph.invoke({user_input: 我现在想学习大模型应该关注哪些技术}) print(result[final_answer])流式看过程import asyncio async def stream_test(): async for chunk in graph.astream({user_input: 如何理解RAG技术}, stream_modevalues): print(chunk) await stream_test()子图测试async def subgraph_test(): async for chunk in graph.astream({user_input: 什么是Transformer架构}, stream_modevalues, subgraphsTrue): print(chunk) await subgraph_test()
3 无共享键加个“翻译官”父子状态键不同时用中间节点转换。
子图状态class SubgraphState(TypedDict): response_answer: str # 独立键 summary_answer: str score: str翻译官节点def parent_node_2(state: ParentState): # 父→子 subgraph_input {response_answer: state[final_answer]} subgraph_result subgraph.invoke(subgraph_input) # 子→父 return {final_answer: subgraph_result[score]}父图组装builder.add_node(node_1, parent_node_
# 原父节点 builder.add_node(node_2, parent_node_
# 翻译官 builder.add_edge(START, node_
builder.add_edge(node_1, node_
graph builder.compile()测试result graph.invoke({user_input: 什么是深度学习}) print(result[final_answer])关键转换就是桥状态不匹配时手动桥接。
Network架构实战——BI数据分析系统
1 整体设计用户意图 → DB操作 → 代码生成 → 可视化用户说“上月销售额Top5” → DBAdmin查数据 → CodeAnalyst写SQL/代码 → Visualizer出图。
2 环境数据库依赖pip install -U langchain langchain_openai langsmith pandas langchain_experimental matplotlib langgraph langchain_core sqlalchemy pymysql faker langchain_ollamaMySQLDockerdocker run --name mysql-test -e MYSQL_ROOT_PASSWORDyour_password -e MYSQL_DATABASElanggraph_agent -p 3306:3306 -d mysql:
0模型from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_ollama import ChatOllama db_llm ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature
# DB用 coder_llm ChatOllama(base_urlhttp://localhost:11434, modelqwen
5-coder:32b, temperature
# 代码用
3 建表from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float, ForeignKey from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base Base declarative_base() class SalesData(Base): __tablename__ sales_data sales_id Column(Integer, primary_keyTrue, autoincrementTrue) product_id Column(Integer, ForeignKey(product_information.product_id)) employee_id Column(Integer) customer_id Column(Integer, ForeignKey(customer_information.customer_id)) sale_date Column(String(
) quantity Column(Integer) amount Column(Float) discount Column(Float) # 其他表CustomerInformation, ProductInformation, CompetitorAnalysis类似略 DATABASE_URI mysqlpymysql://root:your_passwordlocalhost:3306/langgraph_agent?charsetutf8mb4 engine create_engine(DATABASE_URI, echoTrue) Base.metadata.create_all(engine) Session sessionmaker(bindengine)
4 造测试数据from faker import Faker import random fake Faker(zh_CN) session Session() # 客户50条 for i in range(
: customer CustomerInformation(customer_namefake.name(), contact_infofake.phone_number(), regionfake.province(), customer_typerandom.choice([零售, 批发])) session.add(customer) session.commit() # 产品20条、对手10条、销售100条类似略 session.close()
5 工具箱DB CRUD 报表参数SchemaPydanticfrom pydantic import BaseModel, Field from langchain_core.tools import tool class AddSaleSchema(BaseModel): product_id: int Field(description产品ID) # ... 其他字段 tool(args_schemaAddSaleSchema) def add_sale(product_id: int, employee_id: int, customer_id: int, sale_date: str, quantity: int, amount: float, discount: float): session get_session() try: sale SalesData(product_idproduct_id, employee_idemployee_id, customer_idcustomer_id, sale_datesale_date, quantityquantity, amountamount, discountdiscount) session.add(sale) session.commit() return f✓ 添加成功sales_id{sale.sales_id} except Exception as e: session.rollback() return f✗ 添加失败: {e} finally: session.close() #delete_sale, update_sale 类似 class QuerySalesListSchema(BaseModel): offset: int Field(
limit: int Field(
region: str Field(None) product_name: str Field(None) tool(args_schemaQuerySalesListSchema) def query_sales_list(offset0, limit50, regionNone, product_nameNone): session get_session() try: q session.query(SalesData.sales_id, SalesData.sale_date, SalesData.quantity, SalesData.amount, SalesData.discount, ProductInformation.product_name, CustomerInformation.customer_name, CustomerInformation.region ).join(ProductInformation).join(CustomerInformation) if region: q q.filter(CustomerInformation.region region) if product_name: q q.filter(ProductInformation.product_name.like(f%{product_name}%)) q q.offset(offset).limit(limit) rows q.all() result [{sales_id: r.sales_id, sale_date: r.sale_date, quantity: r.quantity, amount: float(r.amount), discount: float(r.discount), product_name: r.product_name, customer_name: r.customer_name, region: r.region} for r in rows] return result except Exception as e: return {error: str(e)} finally: session.close() class SalesReportSchema(BaseModel): group_by: str Field(region) top_n: int Field(
start_date: str Field(None) end_date: str Field(None) tool(args_schemaSalesReportSchema) def generate_sales_report(group_byregion, top_n10, start_dateNone, end_dateNone): session get_session() try: if group_by region: group_col CustomerInformation.region labels region # ... 其他group_by q session.query(group_col.label(group_val), func.sum(SalesData.amount).label(total_amount), func.sum(SalesData.quantity).label(total_quantity) ).join(ProductInformation).join(CustomerInformation) if start_date: q q.filter(SalesData.sale_date start_date) if end_date: q q.filter(SalesData.sale_date end_date) q q.group_by(group_col).order_by(func.sum(SalesData.amount).desc()).limit(top_n) rows q.all() df pd.DataFrame([{group: r.group_val, total_amount: float(r.total_amount), total_quantity: int(r.total_quantity)} for r in rows]) # 画图 fig, ax plt.subplots(figsize(8,
) ax.bar(df[group].astype(str), df[total_amount]) ax.set_title(fSales by {group_by}) ax.set_ylabel(total_amount) ax.set_xlabel(group_by) plt.xticks(rotation45, haright) plt.tight_layout() buf io.BytesIO() fig.savefig(buf, formatpng) buf.seek(
chart_bytes buf.read() buf.close() plt.close(fig) return {table: df.to_dict(orientrecords), chart_bytes: chart_bytes} except Exception as e: return {error: str(e)} finally: session.close()
组队Network多Agent实现
1 每个Agent一个子图DBAdmin子图class DBAdminState(TypedDict): query_intent: str sql: str query_result: list def dbadmin_node_parse_intent(state: DBAdminState): prompt f把这个用户意图翻译成 SQLMySQL: {state[query_intent]}\n只返回 SQL不要带解释。
resp db_llm.invoke(prompt) return {sql: resp.content.strip()} def dbadmin_node_exec_sql(state: DBAdminState): sql state[sql].strip().lower() if not sql.startswith(select): return {query_result: [{error: 仅允许 SELECT 查询。
}]} session get_session() try: res session.execute(sql).fetchall() cols res[0].keys() if res else [] rows [dict(zip(cols, r)) for r in res] return {query_result: rows} except Exception as e: return {query_result: [{error: str(e)}]} finally: session.close() dbadmin_builder StateGraph(DBAdminState) dbadmin_builder.add_node(parse_intent, dbadmin_node_parse_intent) dbadmin_builder.add_node(exec_sql, dbadmin_node_exec_sql) dbadmin_builder.add_edge(START, parse_intent) dbadmin_builder.add_edge(parse_intent, exec_sql) dbadmin dbadmin_builder.compile()CodeAnalyst子图class CodeAnalystState(TypedDict): requirement: str sql: str code: str def codeanalyst_generate_sql(state: CodeAnalystState): prompt f 你是一个 SQL 与 数据分析专家。
根据需求生成一条安全的 MySQL SELECT 语句只返回 SQL 需求{state[requirement]} 数据库表结构sales_data(product_id, sale_date, quantity, amount, customer_id ...), product_information(product_id, product_name), customer_information(customer_id, region) resp coder_llm.invoke(prompt) return {sql: resp.content.strip()} def codeanalyst_generate_code(state: CodeAnalystState): prompt f根据 SQL {state[sql]} 写一段 Python (pandas) 代码读取查询结果的 JSON 转成 DataFrame 并画图。
只返回代码不要解释。
resp coder_llm.invoke(prompt) return {code: resp.content} codeanalyst_builder StateGraph(CodeAnalystState) codeanalyst_builder.add_node(gen_sql, codeanalyst_generate_sql) codeanalyst_builder.add_node(gen_code, codeanalyst_generate_code) codeanalyst_builder.add_edge(START, gen_sql) codeanalyst_builder.add_edge(gen_sql, gen_code) codeanalyst codeanalyst_builder.compile()Visualizer子图class VisualizerState(TypedDict): table: list chart_bytes: bytes output_path: str def visualizer_save_chart(state: VisualizerState): path state.get(output_path, output_chart.png) if state.get(chart_bytes): with open(path, wb) as f: f.write(state[chart_bytes]) return {output_path: path} else: df pd.DataFrame(state[table]) fig, ax plt.subplots(figsize(8,
) if group in df.columns and total_amount in df.columns: ax.bar(df[group].astype(str), df[total_amount]) plt.xticks(rotation45, haright) plt.tight_layout() fig.savefig(path) plt.close(fig) return {output_path: path} visualizer_builder StateGraph(VisualizerState) visualizer_builder.add_node(save_chart, visualizer_save_chart) visualizer_builder.add_edge(START, save_chart) visualizer visualizer_builder.compile()
2 父图Orchestrator串联Networkclass ParentStateNetwork(TypedDict): user_input: str generated_sql: str query_result: list generated_code: str report_path: str def parent_node_receive_input(state: ParentStateNetwork): return {generated_sql: None, query_result: None, generated_code: None, report_path: None} def parent_node_call_codeanalyst(state: ParentStateNetwork): sub_in {requirement: state[user_input]} sub_out codeanalyst.invoke(sub_in) return {generated_sql: sub_out.get(sql), generated_code: sub_out.get(code)} def parent_node_call_dbadmin(state: ParentStateNetwork): sub_in {query_intent: state[generated_sql]} sub_out dbadmin.invoke(sub_in) return {query_result: sub_out.get(query_result, [])} def parent_node_call_visualizer(state: ParentStateNetwork): report generate_sales_report(group_byproduct_name, top_n
chart_bytes report.get(chart_bytes) if chart_bytes: path report_by_product.png with open(path, wb) as f: f.write(chart_bytes) return {report_path: path} return {report_path: None} parent_builder StateGraph(ParentStateNetwork) parent_builder.add_node(start, parent_node_receive_input) parent_builder.add_node(call_codeanalyst, parent_node_call_codeanalyst) parent_builder.add_node(call_dbadmin, parent_node_call_dbadmin) parent_builder.add_node(call_visualizer, parent_node_call_visualizer) parent_builder.add_edge(START, start) parent_builder.add_edge(start, call_codeanalyst) parent_builder.add_edge(call_codeanalyst, call_dbadmin) parent_builder.add_edge(call_dbadmin, call_visualizer) parent_graph parent_builder.compile()
3 跑起来input_state {user_input: 请给我上个月每个地区销售额前5名的产品和金额。
} result parent_graph.invoke(input_state) print(生成的 SQL:, result.get(generated_sql)) print(查询结果样例:, result.get(query_result)[:3]) print(报告路径:, result.get(report_path))Agent间通过状态传递“聊天”Network就这么活了。
测试调试别让小Bug毁了大局
1 单元测试建议把每个工具add_sale、query_sales_list 等写成可独立测试的函数使用 SQLite 内存库sqlite:///:memory:做 CI 测试。
对 LLM 输出解析写 mock 测试把 llm.invoke 替换成固定返回值确保 pipeline 在不依赖模型时也能跑通。
2 本地调试技巧在 测试 中使用graph.astream(..., stream_modevalues, subgraphsTrue)来观察每一步的中间状态前文已演示。
打开 SQLAlchemy 的echoTrue观察生成的 SQL确认没有注入或语法问题。
对所有外部输入user_input, generated_sql做白名单与正则校验避免 accidentally destructive queries例如不允许delete|drop|update。
3 常见错误及解决错误llm.invoke返回对象不是字符串 - 解决统一处理.content或.text字段。
错误子图返回结构不符合父图预期 - 解决在父图调用前加一个“适配器”节点翻译官模式做字段名转换与类型校验。
错误并发写 DB 导致锁 - 解决Session scope 改成短生命周期、或者使用连接池参数、对写操作加重试策略。
上线前 checklist——生产化别马虎权限与隔离只有 DBAdminAgent 才有写权限CodeAnalyst/Visualizer 应只拥有只读或无 DB 权限。
把危险 SQL 过滤在网关层禁止drop|truncate|delete等。
可观测性每个 Agent 的调用都打 trace请求 id并且记录输入摘要、输出摘要、耗时、调用的工具名。
使用 Prometheus Grafana 监控延迟、错误率、模型调用成本。
成本控制对每个 LLM 调用设置超时与 token 上限。
对复合任务拆成多步并缓存中间结果重复查询复用结果避免重复消费模型 token。
重试与幂等工具尤其是写操作需要幂等设计或乐观锁机制。
对外部 API 抽象出重试策略指数回退。
安全审计所有生成的 SQL/代码都应被记录方便审计。
对生成代码设置沙箱执行例如 Docker 容器限制网络/文件权限。
灰度与回滚首次启用新 Agent 或新能力时做灰度比如 5% 流量。
监控用户行为与 KPI一旦异常即可回滚。
扩展与演进后面持续分享引入 Supervisor 模式当 Agent 数量与责任边界增多时把 Orchestrator 升级为 Supervisor负责权限分配、任务拆分、失败补偿Agent 专注执行。
能力发现Capability Registry为每个 Agent 注册能力标签例如sql_read,sql_write,chart_png。
Supervisor 根据任务需要动态路由到最合适 Agent。
多模型协同把不同能力绑定到不同模型db_llm 用对话模型coder_llm 用 code 模型另用 smaller LLM 做校验与评分通过能力矩阵选择模型。
强化学习/在线学习对 Agent 的决策策略做在线评估A/B并逐步调整生成 SQL 或提示词以提高准确率。
如何避免智能体提桶跑路
Agent 会随意执行 DROP/DELETE 吗写操作只能通过限定工具如add_sale完成并受权限控制。
如何避免 LLM “幻觉”生成错误 SQL采用多重校验CodeAnalyst 生成 SQL → SQL 静态解析器AST校验 → DBAdmin 执行前再做规则检测禁止子句/函数等。
模型调用太慢怎么优化缓存常见 prompt 的响应分层模型策略先用小模型做意图解析再用大模型做结果生成减少不必要的往返调用合并请求。
部署前10问自查模型 Key 与服务地址已妥善管理不要放在代码里。
DB 用户权限最小化读/写分离。
工具入参已做严格 Pydantic 校验。
所有 LLM 输出统一走 parse 验证流程防注入/幻觉。
超时、重试、熔断策略已配置。
日志trace id与监控已接入。
单元测试覆盖工具函数尤其是 DB 写入。
灰度发布与回滚流程已设计。
隐私/合规检查若涉及用户数据。
文档与运行手册完备让运维/产品能读懂。
十一、
总结多智能体并不是把“所有工作拆成更多模型调用”而是设计清晰的职责边界、可靠的通信协议、以及可观测的运行平台。
LangGraph 提供了把子图当作节点复用与组合的能力让我们能把复杂业务以工程化的方式分层落地。
如何学习大模型 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。
我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。
那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。
我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。
正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。
这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。
④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。
以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有
年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。
风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。
本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。
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