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⭐ AI 的未来究竟是什么
接下来的一段时间呢会定期的更新 AI Agent系列的文章帮助大家能够有所提升具备能够自洽的智能化能力。自我介绍就不在这里浪费过多的篇幅了有心者不用教无心者教不会爱咋咋滴
现在只要提到人工智能也就是AI大部分人想到的就是 ChatGPT 这样的聊天机器人。这些机器人通过对指令的理解生成自然语言可以为我们提供一些信息也可以做一些绘图或者是娱乐相关的动作。但是大家不妨思考一个问题像 ChatGPT 这样的聊天机器人就是 AI 的最终形式吗 在前段时间比尔盖茨在他的个人博客中有说道。「现有的软件形式相当的笨拙软件的未来是智能代理也就是 “AI Agent” 。」他认为五年之内每一个人都将拥有自己的人工智能助理。现有的所有软件都值得用 AI Agent 重构一遍。甚至在文中提到「人工智能代理 AI Agent 不仅能够改变每个人和计算机的交互方式还会颠覆软件带来自我们从键入命令到点击图标以来最大的计算革命。想象一下如果你不需要使用不同的软件或单独的软件来起草文档、制作电子表格或者是发送邮件。如果你可以用任何语言告诉你的设备你想做什么这就是接下来5年里软件所能做到的这种类型的软件就是 “代理” 。」
作为AI领域的一部分AI Agent 指的就是能够执行特定任务服务或者是代表用户执行操作的智能系统。这些 Agent 可以是聊天机器人、智能助手或者是以自动化软件的形式出现。我们在日常使用 “类ChatGPT软件” 的时候也会发现目前似乎除了聊天之外在面向 ToB 的企业场景的业务当中能做的事情比较少。也碰到过很多关注 AI 领域的企业负责人或者是技术负责人对于AI可以为他们做什么感到比较困惑。这里就是 AI Agent 可以大有作为的地方如果你是一家商业资讯公司的负责人每天有大量的数据表格要处理不仅要对原始数据做清洗还要抽取关键数据做成表格再从表格中做统计分析最后得到一些商业洞察。这种时候类ChatGPT软件是无法满足的。
最理想的方式就是使用AI的能力构建属于自己业务的 ChatBot 或者代理机器人把数据库链接到 Agent 输入最终想要洞察的问题不一会儿报告就出来了。甚至可以更进一步连接上我们的电子邮件直接就将报告用电子邮件发送出去了。听起来比较的科幻但是确是一个比较确定的未来了。可以说Agent 是AI领域的下一个形态让 AI 从仅仅 “说” 某些东西进化到可以为我们 “做” 什么样的事情。这将是一个跨越时代额变化也是一个重大的创新的机遇。
⭐ AI Agent 能够做什么 AI Agent 的发展正在向着更加人性化、更加智能化的方向迅速演进。Agent 不仅能够理解复杂的自然语言指令还能够根据环境变化作出自主决策就比如斯坦福大学研发的 “群体AI Agent” 这个项目叫斯坦福小镇 。通过将不同的角色性格属性赋予了斯坦福小镇的各个 AI Agent 角色在一个共同的环境中自行的发展实现了群体之间的协同工作。 像是国内清华团队开发的 ChatDEV 采取的就是类似的方法把软件开发的全流程进行了虚拟化在虚拟的生产流程中通过 AI群体协同 达到了比单一智能体更加强大的效果。目前这种 Agent 广泛的应用于软件开发领域。使得通过简单的口头指令便携代码成为可能。
在客户服务领域基于大模型的 AI Agent 能够有效的处理我们客户咨询并且提供个性化支持提升用户的满意度。在银行、电商平台等各个行业都是可以广泛应用的可以有效提高客户互动的质量和效率同时在数据可视化领域 **Agnet ** 能够将原始数据转化为交互图表和图形让数据分析变的更加有效和直观这对于类似像市场分析、健康数据追踪等领域尤为重要为理解大量的复杂信息提供了新的方式。 不同于传统的人工智能工具仅限于特定的应用程序而且只能接受特定指令才会有响应的情况。AI Agent 的区别在于具备更高的人工智能更加的主动可以在用户提出请求之前主动的提出建议。比如说做一些跨应用程序的执行任务而且随着交互时间的推移可以改进自己的对话方式、改进与用户的相处方式这是因为 Agnet 能够记住用户的活动识别用户的行为意图和模式并基于这些信息提供认为用户需要的内容。尽管最终的决策权在用户手里但 Agent 是可以提供决策的。
这里我们可以想象一下我们正在计划一次旅行。如果存在这样的 Agent 它不仅知道你的旅行时间还会基于对你的需求的深入了解提供旅游地点的建议。比如说是倾向于心的旅行目的地还是曾经去过的旅行目的地。还会根据兴趣爱好制定一些让人无法拒绝的活动、预定符合个人口味的餐厅等等。这种深度个性化的旅行规划过去可能需要付费给旅行社、私人导游才能够享受到的服务现在只需要连接到定制的 AI Agent 就可以实现岂不是美滋滋的 随着使用自然语言进行交互形成了软件的一个标配据预测在未来的五年内几乎我们所有的软件都需要重新的设计这将催生出一个巨大的市场。对于我们软件开发的工程师来说这是一个非常大的需求也为用户带来了前所未有的便捷、个性化的体验。
⭐ AI Agent 是新星赛道
AI Agent 目前在行业内还没有形成统一的定义但是它的发展轨迹和 AIGC 极为相似正在经历一个迅速的、迅猛的发展。根据grandviewresearch的研究报告显示2022年的自主AI与自主 Agent 的市场规模已经达到了 39亿美元 预计2023年至2030年期间这个市场将会以 46.2% 负荷率去增长。另一份报告也显示自主 AI Agent 市场将从2023年的 50亿美元增长至2028年的290亿美元 负荷增长率涨到了 43% 。 这种显著的增长趋势不仅体现了市场对于 Agent 技术的强烈需求也反映了它在各个行业中能够广泛应用的潜力。在全球范围内中国与美国将已经成为 AI发展领先的国家涌现了众多的项目和人才当前掌握 Agent技术 的重要性堪比PC时代学习 WEB开发技术、移动时代掌握APP开发技术一样的关键。 特别是像 AutoGPT 、LangChain 等 AI Agent 生态项目开源之后出现了爆炸式的增长趋势。比如说 AutoGPT 自从开源以来在 Github 上的关注数成倍的激增成为了一个明星项目。这个增长趋势清晰的表明了开发者和社区对于 Agent 的浓厚兴趣不仅仅是技术层面上得到了重大的进展在市场需求和应用潜力上面也有非常好的前景。预计在未来Agent 会在很多领域发挥关键的作用。
⭐ AI Agent 的快速发展
为什么说现在选择学习 AI Agent 开发 是一个非常棒的选择呢首先AI 方向现在非常的火爆每天都会有各种各样的新鲜事物冒出来。虽然大家每天听到的最多的是 ChatGPT 和 OpenAI 但实际上整个 AIGC 领域都在快速的迭代和进步无论是 文生图、图生文、还是声音转换 等等各种新技术和项目到处都是机会。 现在学习 AI Agent 开发就像是当年学习 IOS、大数据一样市场上的 Agent 相关岗位的薪水起步都是非常高的。从目前的趋势来看未来的几年肯定是会爆发的。现在大家的关注点都在围绕着大模型和算力当这些基础工作做的差不多的时候应用层面也就是 Agent将彻底改变软件行业人才的需求将会呈现出爆炸式的增长。
大家都知道现在传统的软件行业竞争是非常的激烈的都知道未来是AI的时代但是很多小伙伴却都很困惑 究竟应该如何 拥抱AI时代是学一堆AI工具怎么用吗还是练好提示词如何写作其实这些都是一些表象的东西。如果大家真的愿意投身到AI这个风口、行业我觉的 Agent 是可以为大家提供一个可能的。尤其是对一些拥有丰富场景能力拥有一定行业数据的公司和个人来说学习 Agent 结合自己的业务和长处去开发各种 Agent 实现业务的倍增。
随着这个专业的发展对专业人才的需求也在不断的倍增。根据行业报告显示现在 AI 相关职位的平均年薪比传统的技术岗位要高出30%涉及到 AI Agent 的岗位尤其突出也就是掌握了 AI Agent 的相关技能很容易打开高薪就业的大门。而且 AI 的应用范围正在从一个传统的互联网服务扩展到制造业、医疗健康、金融、服务业各个领域。 据市场统计预计到25年全球的 AI 市场规模将达到 1908亿美元 其中 AI Agent 将占据很大一个比例。也就是说现在学习 AI Agent 开发能够在当前市场中找到一袭之地还能够在未来的跨行业转型当中提供技术支持。总之现在学习 Agent 开发不仅能够带来即时的职场优势还能够为长期的职业发展奠定一个坚实的基础。掌握这项技术就意味着走在AI时代、技术变革的最前沿拥有无限的可能性。
⭐ AI Agent 的学习困难
现在直接学习 AI Agent 存在这那些困难呢 中文学习资源比较匮乏 因为这个方向还算是很新的尤其是中文的资料非常的少。即便是英文的资料更新换代的也比较快。有过这样的一份调查就是超过60%的初学者都认为自己找不到高质量的、最新的学习资料这是他们面临的头号难题。 知识点过于的庞大广泛 AI 整个涉及到的知识是非常的广泛的从大模型到工具使用再到向量数据库、AI工程化这些内容呢分散在各个领域。因为行业也在起步阶段所以几句很缺少那种系统性总结尤其是中文版的资料。这样一来想要建立一个完整的知识体系就变得尤为困难。 市场上的课程过于浅显 目前市面上大多数的课程都是讲工具怎么用或者是如何用AI实现一些商业模式之类的。比较适合初学者和那些想要提高工作效率的人对那些真正想要深入到 AI领域 想要做一些 AI应用产品、做AI开发的人来说帮助有限。很多课程也都是缺少理论和实际编码的内容一多半的人都认为市面上现有的课程满足不了自己的需求。除了学习资源的问题之外实践也是一个很大的问题。由于 AI Agent 的技术还比较新能提供实操的项目不多想要找到一个合适的实践机会很难所以想要验证理论知识就更加的难了。 ⭐ AI Agent 的实践宝典
针对上面这些困难和问题正在准备的这个 AI Agent 系列呢专门做了优化。 关于内容 考虑到很多小伙伴的英文比较有限特意的收集了大量的英文文献资料进行翻译尽量用接地气的产品开发的语言来表达。主要采用的 “LangChain框架” 相关代码也是严格参考官方确保内容的丰富性和实用性。 关于实践 利用一个从0开始构建的 Agent 做一个虚拟项目通过这个项目将实践和理论操作紧密的结合起来每个知识点都会有一个可以运行的 Demo 代码确保大家能够深入理解。这个项目涵盖了从产品设计、需求分析、架构设计再到代码实现和工程化的方法可以说实践完成之后完全可以上手开发了。 关于是否内容太过于专业不接地气的问题其实大家完全不用担心昂。不论是过去写的博客还是在很多开发者大会做演讲我都是力求以一种接地气的方式将每个关键知识点讲清楚。
为了降低学习曲线还会系统性的串联了 Agent 核心领域的知识点加入一些扩展性的知识比如即时通信的集成基本的一个智能数字人的实现还有语音TTS等让大家能够一次性的学会多种技能。最后所有的演示的Demo、虚拟项目都是可以直接运行的还会根据需要使用一些相关的工具平台确保能够实战操作。
整个系列氛围三大部分涵盖了行业、产业、职业、框架、工具、理论、代码、实际项目开发等多个部分。 第一部分AIGC 与 AI应用 大模型基础认知从大模型的基础使用类似 Hugging face 这样的平台介绍主流的大模型讨论他们的不足然后会引入 微调和 LangChain 的解决方案。还会去拆解 AIGC 行业从论文到算法、再到应用帮助大家去理解一些行业术语。对于想要转型的前后端开发者会通过虚拟项目进行需求分析、技术选型揭开后续的内容。 第二部分深入 LangChain 框架 基础认知与核心组件通过学习 LangChain 的七大板块会系统的理解 Agent 的开发基础理论。会从它的背景介绍到能力再到实际应用还有关键的模块都有涉及。其中包括 在本地环境如何运行LangChain理解 Model IO 、掌握 Chains 模版的应用还会带领大家去构建大模型外脑知识库做增强检索、文本切割、下拉数据库等等这样的内容。 第三部分动手实践的虚拟项目 通过一个完整的虚拟项目将前面学到的知识付诸实践从项目准备、产品分析、架构设计到开始实现的过程一步一步的来。在后续还有扩展部分比如说数字人、智能语音等等特别的适合对 Agent 感兴趣的小伙伴。 无论是想做产品提升企业竞争力还是想提升个人的技术栈这个 AI Agent 系列都能够帮到你。整个系列是使用 Python 进行代码融合的所以如果大家有 Python基础 的话会更好。如果实在是没有相关经验也是没关系的跟者步骤一步一步来就行。这个系列不单单是教大家使用各种工具更多的是教大家进行一个思考。相信大家完整的流程做下来在 AI Agent 的产品设计、应用开发上相信会有一个很大的进展收获的绝对是满满的干货。包括但不限于下方介绍的这些 AI Agent 全新智能化解决方案与实战从0到1定制多领域业务场景智能应用掌握企业级 AI Agent 标准与开发全流程学会 AI 定制化开发火爆框架 LangChain运用 AI 倍数提升个人与团队的开发效率掌握先进的技术领先他人成为企业的抢手人才 和市面上那些教单纯工具应用或者是单纯调用 API 的课程不同这里更注重的是实操和工程化可以有效的帮助大家去将业务场景揉入到AI比较好的去完成应用开发的过程。
如果你是 应用开发者、对AI应用感兴趣的小伙伴、甚至是包括AI方向的产品经理、或者是想要通过AI商业场景下创新的创业者真的不应该错过这个 AI Agent 智能应用实践宝典 。如果说是传统的 前后端开发 想要转型进入到AI领域同样适合。包括说对技术比较好奇想要通过AI学习之后让自己的工作流程提升的职场人士都可以学习。
总之不管你是AI领域的新手还是老手只要你对 AI Agent方向感兴趣都可以在这个专栏有所收获。
