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我拿coze来做Agent开发模拟面试 转行 Agent 开发,你需要构建三层能力: 1.后端与系统功底(基础) Agent 系统本质是复杂的分布式服务。你需要理解高并发、高可用系统设计,熟悉云原生架构(如 Kubernetes)。 2.Agent 核心技术(重点) 混合 Agent 架构:单 Agent vs 多 Agent 协同 工具编排:Tool 设计、Function Calling、工具调用管理 记忆与个性化:Memory 设计(何时存储、如何召回、长对话处理),掌握 Mem0、Zep 等框架 任务规划:Orchestration、Workflow、多 Agent 协同策略 RAG 集成:知识库检索、向量索引、信息检索优化 评估体系:如何证明 Agent 比人工更好?如何量化优化效果? 3.模型理解 了解主流模型的选择策略(Qwen/Llama),掌握微调工具调用能力,了解 Agent RL、DPO 等强化学习方法。 如何准备一个 "真实" 的项目? ❌ 避免玩具项目:只用 LangChain 跑个 demo。。 ✅ 打造真实项目: 1. 选择具体业务场景比如:智能报告分析助手(处理 PDF 财报)、自动化 RPA 系统(处理 5000 + 重复工单)。 2.完整技术栈 复杂数据处理:PDF 解析、表格提取、图片 OCR(使用 MinerU、PaddleOCR) 高级 RAG 策略:GraphRAG、Multi-Query、多模态RAG Agentic 逻辑:ReAct 循环、Tool Use、多 Agent 协同(使用 LangGraph、AutoGen) 向量检索:Milvus、Faiss 5. 量化评估体系 ⭐构建评估集,使用 Ragas 等框架评估 faithfulness 和 answer_relevancy,持续追踪优化效果。 没有评估,一切优化都是玄学。 4. 生产化考虑 成本控制:缓存策略、小模型替代(一个设计不好的 Agent 可能一次请求调用 LLM 十几次) 性能优化:延迟 < 500ms、并发处理、批处理 可观测性:LangSmith、W&B 追踪每次调用 稳定性:异常重试、容错机制、监控告警 #coze #agent#大厂面试 #我要上热门🔥 #ai新星计划
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设计师vlog|用Lovart一口气完成电商设计 👋欢迎收看一个平面设计师在ai方面的探索实践! 罗永浩在前几天的播客里提到:Lovart会取代设计师…? 但它确实是我在2025年最惊喜的一个ai工具,建议职场人新的一年一定要学会! 毕竟,摸鱼时间越多,时薪相当于变相提高了~ 📌先说结论:Lovart 是一个真正意义上的“设计 Agent”。 你只需要给它一句指令,它就像调动了一个完整的设计团队——从构思、执行到延展,一条龙帮你完成。不管是 LOGO、IP、插图,还是 品牌 VI、视觉系统延展,它都能直接上手,而且完成度相当高。 📌今天我想重点分享的是:如何以 Lovart 为核心,配合多个 AI 工具协作,快速、批量生成电商常用的产品海报以及一整套品牌手册 PPT。 👉第一步:在大语言模型中「反推提示词」 先别急着画图。我会把对标品牌的视觉手册,直接丢进 豆包、DeepSeek、GPT 或 Gemini 这样的大语言模型里,然后输入这样一段提示词: “帮我总结【我提供的品牌手册】中设计风格的共性——空间与构图、光线与氛围、色彩与质感、限制与规则,并根据所总结的品牌手册的风格生成【我提供的产品参考图】的10张产品图的提示词。” 👉第二步:用 AIGC 生成图片 进入设计方向的AI Agent,我选择Lovart 平台,模型勾选 Nano Banana Pro。把刚刚反推出来的提示词直接丢进去,就可以开始批量生成高一致性的产品图。 👉第三步:编辑与延展 更方便的是,Lovart 支持直接在图片上编辑文字内容,再加上无限画布模式,做品牌延展、海报组合、版式测试都非常顺手。从单张图,到一整套视觉系统,几乎可以在一个平台里完成闭环。 今天的分享就到这里~如果你也是设计师,或者正在被高频产出的平面设计物料折磨——真的可以去试试我的这一套流程☺️我们下次见~ #平面设计 #lovart #AI生成 #电商设计 #vlog
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