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建网站与建网页的区别,wordpress 取消重定向,电商网站获取流量的方法,重庆城市管理学院网站文章介绍了研究代理#xff08;Agent#xff09;作为AI重要应用的发展#xff0c;分享了构建先进研究代理的技术和经验。内容包括#xff1a;代理框架设计需考虑模型演进#xff0c;避免过度优化#xff1b;工具开发应支持代理框架#xff1b;上下文工程是关键#xff…文章介绍了研究代理Agent作为AI重要应用的发展分享了构建先进研究代理的技术和经验。内容包括代理框架设计需考虑模型演进避免过度优化工具开发应支持代理框架上下文工程是关键通过精简上下文减少66%令牌消耗人机交互建模应模拟人类研究方式生产化需处理非确定性和选择精简工具集评估应关注实用性而非仅分数。这些方法使代理在保持高质量的同时提高了效率和可靠性。研究代理Agent正迅速成为人工智能最重要的应用之一。研究是一项基础性的知识工作收集、阅读和综合信息是写作、决策乃至编程等一切活动的基础。然而人类驱动的研究受到记忆力、阅读速度和时间的限制。相比之下人工智能研究代理可以处理海量信息即时综合洞见并轻松扩展。正因如此研究代理正成为当今人工智能的热门应用案例并将很快成为内容生成、编程、销售等更广泛的代理工作流程的核心子组件。在本文中我们将分享我们在构建最先进的研究代理过程中所汲取的技术和理念经验以及我们对该领域未来发展方向的展望。建设未来代理构建代理框架[1]的任务是创建一个软件层通过上下文管理、工具调用、循环控制、编排和错误处理来增强模型的运行时执行。然而在快速改进的模型之上构建应用程序是当今工程领域的一项挑战。我们如何才能设计出能够吸收未来模型版本性能提升的软件呢这需要预测模型将如何演变对其进展保持乐观限制假设并避免手工优化。七个月前我们为此付出了惨痛的代价。当时我们不得不放弃第一次深度研究的尝试从头开始重建整个系统。最初的架构复杂而精密我们当时认为这是好事但当新一代模型出现时它的假设却成了瓶颈。模型过去七个月模型能力悄然但意义重大地发展尤其是在工具调用能力方面。这种单一的优化方向促使我们从工作流转向智能体。我们相信未来的模型将致力于解决智能体开发者当前面临的痛点。每个模型最终都会被一个框架所使用因此模型的发展应服务于该框架。我们希望看到模型在提高召回率用于上下文压缩、增强工具调用可靠性以及提升代码简洁性方面得到改进。工具同样工具也应该不断发展以支持 LLM 和广泛采用的代理框架。优秀的工具应该在工具端进行一些上下文工程使其与代理隔离。它们应该只返回最相关的数据而不是将大量令牌倾倒到上下文窗口中。作为工具提供商我们投入巨资开发了高级搜索[2]功能该功能内置了上下文工程。这反过来又降低了下游代理进程的延迟和信息丢失。要点总结为了构建能够随着时间推移而不断改进的智能体我们遵循了一些指导原则简化编排逻辑增强自主性。密切关注哪些模型和工具正在被优化并利用它们正在涌现的功能。重点关注上下文工程下一节将详细介绍。上下文工程—实践长期研究任务揭示了当前智能体设计的一个根本挑战如何长期维护一个清晰、优化的上下文窗口。如果工程师不重视上下文的管理智能体几乎注定会失败。以下概述了我们在深度研究领域中围绕这一概念的思考。上下文管理型网络检索使用 Tavily 的高级搜索功能是克服这一挑战的自然第一步因为它能够抽象化原始网页内容的处理过程仅返回每个来源中最相关的内容片段。通过利用此功能我们让 Tavily 搜索承担繁重的搜索工作而 Tavily 研究则从中受益以低延迟的方式收集最有价值的内容。确保代理不会过度拟合单一研究方向是构建高效上下文收集流程的下一步。在这方面全局状态持久化和源数据去重至关重要在我们的案例中它有三重帮助它确保代理人只能接触到最新信息。它使工程师能够识别信息范围何时缩小并提示代理探索尚未开发的相关领域。它有助于在生成过程的后续阶段进行有效的来源归属。在 Tavily与网络互动是我们的核心业务。构建一个专为深度研究而设计的精细化网络检索系统是我们整体深度研究代理设计的基础组成部分。人机交互建模人类的研究方式本质上是非结构化的、迭代式的。我们首先定义任务我们想要达成什么目标需要哪些信息。接下来我们从各种来源收集数据提取关键信息并将其存储在短期记忆中让这些提炼出的思路指导我们后续的行动。这个循环不断重复收集信息、提炼信息、决定下一步行动。只有当我们积累了足够的信息来产出最终成果时我们才会回到原始资料来源将其作为参考来构建最终产品。我们认为深度研究代理的设计方式应该类似即工具的输出应该提炼成反思并且只有过去的反思才能作为工具调用者的上下文。与人类类似只有当代理开始准备最终交付成果时才需要提供原始信息作为上下文以确保不会丢失任何信息。以更少的资源做更多的事情这种方法与基于 ReAct 代理架构中的传统上下文结构有所不同。通常工具调用和输出会通过工具调用循环进行传播先前检索/生成的令牌会在每次后续迭代中持久化到上下文窗口中。这种模式可以在LangChain 的 Open Deep Research[3]代理实现中看到从令牌消耗的角度来看它可以用以下二次级数建模其中_n_是每次工具调用迭代中调用工具调用模型时所使用的令牌数量m是工具调用迭代次数。n2_n_3_n_⋯mnn⋅2_m_(m1)相反我们提出的上下文工程方法消除了这种标记传播因为知识蒸馏即使聚合起来与从网络上收集的标记数量相比也微不足道并且可以通过以下线性级数建模。nnn⋯nnm比较这两种方法每个代理节省的令牌数量是原来的几倍2_m_1并且当将此推及多智能体系统并大规模消费时所节省令牌的绝对价值就显得更加重要了。通过这种方法我们能够将令牌消耗量减少 66%与 Open Deep Research 相比同时在DeepResearch Bench[4]上达到 SOTA——质量和效率的完美结合。代理的生产化——一项持续的挑战构建生产级代理是一项需要权衡的挑战。我们注重自主性以最大限度地提高性能和质量同时还要满足对延迟、成本和可靠性的严格要求。非确定性工程LLM本质上是非确定性的我们发现赋予它们一定的推理和迭代自由度但需加以约束能够产生最佳结果。自主性一旦失灵就会导致智能体的行为偏离轨道。工具调用可能错误LLM可能过度拟合某个子主题预期的推理模式也可能失效。没有任何单一的保障措施能够解决所有这些问题。工程思维需要转变将故障模式视为核心设计考量因素而非事后补救。诸如工具调用重试或模型级联之类的简单防护措施固然有所帮助但主动预测异常情况、强化提示机制中的正确模式以及进行边缘案例测试才是实现生产级、长时间运行的智能体的关键所在。最佳工具选择——少即是多根据我们的经验向代理提供一套精简而必要的工具集比提供一套庞大而复杂的工具集要好得多。我们曾试图过度设计添加许多理论上看似有用的工具但实际上这反而会造成新的故障模式并使生命周期管理LLM更难持续选择合适的工具并进行有效的迭代。评价我们利用评估结果来指导开发过程但也意识到它们的不足之处。以LLM作为评判标准的评估结果难以令人信服现有模型缺乏确定性其推理过程难以解释并且可能成为瓶颈尤其对于运行时间较长的智能体而言一次实验可能需要数天才能完成。我们没有追求基准测试分数而是追求方向性反馈。核心问题始终是这项改动是否让代理在实践中更可靠、更有用评估成为验证这一方向的工具而非优化目标。直觉和细致的代理跟踪监控始终能提供比任何单一评估分数都更有价值、更直接的反馈。总而言之最佳结果很少是最高的数值分数。对于生产系统而言诸如减少令牌使用量、提高可靠性、降低延迟和减少故障等改进比评估分数上的1分提升更有价值。如何学习AI大模型 “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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。1.大模型入门学习思维导图要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个大的方向学习准没问题。全套教程文末领取哈2.AGI大模型配套视频很多朋友都不喜欢晦涩的文字我也为大家准备了视频教程每个章节都是当前板块的精华浓缩。3.大模型实际应用报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。全套教程文末领取哈4.大模型实战项目项目源码光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战项目来学习。全套教程文末领取哈5.大模型经典学习电子书随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。全套教程文末领取哈6.大模型面试题答案截至目前大模型已经超过200个在大模型纵横的时代不仅大模型技术越来越卷就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道我总结了大模型常考的面试题。全套教程文末领取哈为什么分享这些资料?只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿分享给你学习我国在这方面的相关人才比较紧缺大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。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这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击