学习路径: 成为基于Agent的创造者

学习路径: 成为基于Agent的创造者 学习路径: 成为基于Agent的创造者 🍰 结合我们“一人公司”的愿景, 我们需要大量的智能体(数字员工)替我们打工. 而未来的AI数字员工, 会以大语言模型为大脑, 串联所有已有的工具和新造的AI工具. @罗文: 数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP) 创造者的学习也依照这个方向, 用大模型和Agent模式把工具串起来, 着重关注在创造能落地AI的agent应用. 大模型的开发研究和演进, 就交给学术界和大厂吧. 😄 Agent工程 (基础版) ⛱️ 如同传统的软件工程学, Agent工程也有一个迭代的范式: 1. 梳理流程: 梳理工作流程SOP, 并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」. 2. 「任务」工具化: 自动化每一个「任务」, 形成一系列的小工具, 让机器能完成每一个单一任务. 3. 建立规划: 串联工具, 基于agent框架让bot来规划「任务执行流程」. 4. 迭代优化: 不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划, 造就能应对实际场景的Agent. Unable to load the board. Please refresh and try again.Copy ErrorRefresh Nothing on the board yet 数字员工“进化论” 🦄 itao: 《从copilot 到 Agent, 从实习到转正, 从副驾到主驾》 到底是固化流程, 还是让AI自主思考, 需要在对AI能力基础上作出妥协和平衡. 🍰 结合我们“一人公司”的愿景, 我们需要大量的智能体(数字员工)替我们打工. 而未来的AI数字员工, 会以大语言模型为大脑, 串联所有已有的工具和新造的AI工具. @罗文: 数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP) 创造者的学习也依照这个方向, 用大模型和Agent模式把工具串起来, 着重关注在创造能落地AI的agent应用. 大模型的开发研究和演进, 就交给学术界和大厂吧. 😄 结合我们“一人公司”的愿景, 我们需要大量的智能体(数字员工)替我们打工. 而未来的AI数字员工, 会以大语言模型为大脑, 串联所有已有的工具和新造的AI工具. @罗文: 数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP) 创造者的学习也依照这个方向, 用大模型和Agent模式把工具串起来, 着重关注在创造能落地AI的agent应用. 大模型的开发研究和演进, 就交给学术界和大厂吧. 😄 Agent工程 (基础版) ⛱️ 如同传统的软件工程学, Agent工程也有一个迭代的范式: 1. 梳理流程: 梳理工作流程SOP, 并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」. 2. 「任务」工具化: 自动化每一个「任务」, 形成一系列的小工具, 让机器能完成每一个单一任务. 3. 建立规划: 串联工具, 基于agent框架让bot来规划「任务执行流程」. 4. 迭代优化: 不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划, 造就能应对实际场景的Agent. 如同传统的软件工程学, Agent工程也有一个迭代的范式: 1. 梳理流程: 梳理工作流程SOP, 并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」. 2. 「任务」工具化: 自动化每一个「任务」, 形成一系列的小工具, 让机器能完成每一个单一任务. 3. 建立规划: 串联工具, 基于agent框架让bot来规划「任务执行流程」. 4. 迭代优化: 不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划, 造就能应对实际场景的Agent. Unable to load the board. Please refresh and try again.Copy ErrorRefresh Nothing on the board yet 数字员工“进化论” 🦄 itao: 《从copilot 到 Agent, 从实习到转正, 从副驾到主驾》 到底是固化流程, 还是让AI自主思考, 需要在对AI能力基础上作出妥协和平衡. itao: 《从copilot 到 Agent, 从实习到转正, 从副驾到主驾》 到底是固化流程, 还是让AI自主思考, 需要在对AI能力基础上作出妥协和平衡.