1. 题目分析这是一道典型的经验拷打问题三个子问题层层递进用过什么→怎么选的→怎么评判好坏。面试官不是在考你能列出多少框架名字而是在判断你有没有真正在生产项目中经历过从选型到落地到评估的完整闭环。很多候选人能把框架功能背得滚瓜烂熟但一问为什么在你的场景中选了这个而不是那个就卡壳了——因为他没真选过。所以这道题的核心是用真实的项目经验把选型决策过程和评估体系讲通展示出你做过、踩过坑、有自己的判断标准。1.1 主流 Agent 框架速览在回答用过什么之前先建立一个全局视角——当前 Agent 框架生态长什么样每个框架的核心定位是什么。只有知道全局才能说清楚我为什么选了这几个。当前主流的 Agent 框架大致可以分为三个阵营通用编排类是最大的一个阵营。LangChain 是这个领域的先行者通过 Chain 和 Agent 的概念把 LLM 应用的构建流程化了但它真正推荐用于生产的是LangGraph把线性的 Chain 升级为有向图编排支持条件分支、循环、人机审批等复杂流程控制。LlamaIndex虽然以数据索引起家但它的 Workflows 也在做通用编排的事。Spring AI以及 Spring AI Alibaba是 Java 生态的选择它把 Agent 能力整合进了 Spring 框架对企业级 Java 项目非常友好。多 Agent 协作类是第二个阵营营。CrewAI用角色扮演的方式定义 Agent 团队Sequential 和 Hierarchical 两种协作模式开箱即用上手极快。AutoGen微软侧重多 Agent 对话和群聊模式。这类框架的核心价值是让多个 Agent 分工协作变得简单。低代码/平台类是第三个阵营。Dify和Coze提供了可视化的 Agent 搭建界面拖拽式编排适合快速原型验证或非开发人员使用。1.2 框架选型方法论框架选型不是比谁功能多、谁 Star 数高而是要基于你的具体场景需求来做匹配。我在实际项目中形成了一套选型决策方法核心是沿着几个关键维度逐一排除最终收敛到 1-2 个候选。第一个维度技术栈约束。这往往是最先排除一大批框架的硬性条件。如果你的团队和项目是 Java 技术栈LangChain、CrewAI 这些纯 Python 框架基本就排除了Spring AI 成了首选。如果是 Python 技术栈选择面就宽得多。这一步不需要做技术对比纯粹是工程现实决定的。第二个维度任务复杂度。你的 Agent 需要处理的是简单的问答工具调用任务还是涉及多步推理、条件分支、人工审批的复杂流程如果是前者一个简单的 ReAct Agent 就够了LangChain 的基础 Agent 甚至直接用模型的 Function Calling 就能搞定不需要上 LangGraph 这种重量级编排框架。如果是后者LangGraph 的图编排能力就非常必要了。过度选型和选型不足一样有害——用 LangGraph 来做一个简单的问答 Agent是杀鸡用牛刀增加了不必要的复杂度。第三个维度是否需要多 Agent 协作。如果任务确实复杂到需要多个角色分工协作那就要考虑 CrewAI、AutoGen 或 LangGraph 的多 Agent 能力。如果角色分工明确、协作模式固定流水线或层级CrewAI 是最快的选择如果协作流程高度定制、有复杂的条件路由LangGraph 更灵活。第四个维度生态成熟度和社区活跃度。这在实际项目中非常重要但容易被忽视。框架的文档质量、社区活跃度、Issue 响应速度、版本迭代频率直接影响你遇到问题时能不能快速解决。LangChain/LangGraph 在这方面有绝对优势——文档最全、社区最大、第三方集成最多。而一些较新的框架虽然设计理念很好但文档缺失、社区小众踩坑时可能得靠自己读源码。第五个维度可观测性和调试支持。Agent 的调试是出了名的难框架有没有配套的 Trace 和调试工具直接影响开发效率。LangChain 有 LangSmithLlamaIndex 有 PhoenixArize这些配套工具能大幅降低调试成本。没有配套可观测性工具的框架意味着你要自己建设这部分能力。1.3 Agent 场景的评价指标这是这道题中最体现深度的部分。很多人做 Agent 做到能跑了就觉得完事了但真正生产级的 Agent 必须有一套明确的量化评价指标来衡量跑得好不好。Agent 的评价指标可以分为效果指标和工程指标两大类。效果指标衡量的是 Agent 做得对不对、好不好任务完成率Task Completion Rate是最核心的效果指标。给定一批测试任务Agent 能正确完成多少这里正确完成的定义需要结合具体场景——对于问答场景是答案准确率对于操作场景是操作结果的正确率。实际项目中我们通常会构建一个黄金测试集Golden Test Set包含几百条有标准答案的测试用例定期跑评估。工具调用准确率Tool Selection Accuracy衡量 Agent 是否选对了工具、参数是否正确。这个指标拆得比任务完成率更细——即使最终结果是错的通过分析工具调用准确率可以定位到底是选错了工具还是用对了工具但参数错了还是工具返回结果后的推理出了问题。幻觉率Hallucination Rate衡量 Agent 输出中包含虚假信息的比例。特别是在 RAG 场景中这个指标非常关键——Agent 是忠实于检索到的文档内容还是自己编造了不存在的信息通常用忠实度Faithfulness来衡量Agent 的回答中有多少内容能在源文档中找到依据。LLM-as-Judge 评分是一种越来越流行的自动化评估方法。用一个独立的 LLM通常用最强的模型如 GPT-4来对 Agent 的输出做多维度打分——准确性、完整性、相关性、有用性、安全性等。虽然不如人工评估精确但成本低、可大规模运行适合做日常的回归评估。工程指标衡量的是 Agent 跑得快不快、贵不贵端到端延迟E2E Latency是从用户发出请求到收到最终回答的总时长。这包括了所有 LLM 调用耗时、工具调用耗时、以及中间的处理时间。用户能接受的延迟因场景而异——客服场景可能 10 秒以内后台分析任务可能几分钟都行。平均 LLM 调用次数和总 Token 消耗直接决定了成本。一个 Agent 完成一次任务平均调用几次 LLM总共消耗多少 token乘以单价就是每次任务的成本。这个指标需要和任务完成率一起看——如果降低调用次数会导致任务完成率大幅下降那就说明当前的调用次数是必要的。平均推理步数衡量 Agent 完成任务需要多少步 Thought-Action-Observation 循环。步数太多说明 Agent 的规划效率不高可能在兜圈子步数太少可能说明 Agent 跳过了必要的推理步骤。1.4 评估实践有了指标定义还不够还需要知道怎么落地评估。实际项目中的评估流程通常是这样的首先是构建评估数据集。根据业务场景收集或构造一批有代表性的测试用例每条用例包含输入用户问题/任务描述和期望输出标准答案或期望的操作序列。数据集需要覆盖正常场景、边界场景和异常场景。这个数据集需要持续维护和扩展——每次发现线上的 bad case 都应该加入数据集。然后是自动化评估流水线。把评估数据集、Agent 执行、结果收集、指标计算、报告生成串成一条自动化流水线可以一键运行。每次改动 Prompt、工具定义、框架版本后都跑一遍评估确保没有回归。LangSmith、Ragas、Phoenix 等工具都支持这种自动化评估流水线。最后是人工抽检作为兜底。自动化指标覆盖不到的质量维度比如回答的语气是否合适、建议是否具有可操作性需要定期做人工抽检。通常按比例抽取线上真实请求做人工评估形成一个人工评估报告和自动化指标一起作为 Agent 质量的全面评判。2. 参考回答我在实际项目中主要用过LangGraph和Spring AI Alibaba这两个框架另外对 CrewAI 和 LlamaIndex 做过技术调研和 POC 验证。选型的过程。第一步是看技术栈约束我们的核心系统是 Java 微服务架构所以 Spring AI Alibaba 是企业级场景的首选它把 Agent、Function Calling、RAG 等能力整合进了 Spring 生态和现有系统集成成本最低。但部分 AI 密集型的子模块我们用 Python 实现这里选了 LangGraph——因为我们的 Agent 流程涉及多步推理、条件分支和人工审批节点LangGraph 的有向图编排能力可以精确控制每一步的流转逻辑这是 CrewAI 这种固定模式框架做不到的。第二步看生态成熟度LangGraph 配套的 LangSmith 在链路追踪和评估方面帮助很大省了我们自建可观测性平台的工作。至于评价指标我们分效果和工程两个维度来建。效果维度最核心的是任务完成率我们构建了一个包含 500 条用例的黄金测试集覆盖正常、边界和异常场景每次改动都跑回归。更细粒度的指标包括工具调用准确率——拆开看是选错了工具还是参数错了还是后续推理出了问题这对定位瓶颈非常有帮助。在 RAG 场景下我们重点关注忠实度和幻觉率用 Ragas 做自动化评估。同时用 LLM-as-Judge 做多维度打分准确性、完整性、安全性作为日常回归评估。工程维度主要看端到端延迟、平均 LLM 调用次数和总 Token 消耗这些直接决定用户体验和成本。最终选型和优化都是在效果和成本之间找平衡——不是追求指标越高越好而是在业务可接受的成本范围内把效果做到最优。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
小红书二面：你用过哪些 Agent 框架？选型是如何选的？你最终场景的评价指标是什么？
发布时间：2026/5/22 21:21:12
1. 题目分析这是一道典型的经验拷打问题三个子问题层层递进用过什么→怎么选的→怎么评判好坏。面试官不是在考你能列出多少框架名字而是在判断你有没有真正在生产项目中经历过从选型到落地到评估的完整闭环。很多候选人能把框架功能背得滚瓜烂熟但一问为什么在你的场景中选了这个而不是那个就卡壳了——因为他没真选过。所以这道题的核心是用真实的项目经验把选型决策过程和评估体系讲通展示出你做过、踩过坑、有自己的判断标准。1.1 主流 Agent 框架速览在回答用过什么之前先建立一个全局视角——当前 Agent 框架生态长什么样每个框架的核心定位是什么。只有知道全局才能说清楚我为什么选了这几个。当前主流的 Agent 框架大致可以分为三个阵营通用编排类是最大的一个阵营。LangChain 是这个领域的先行者通过 Chain 和 Agent 的概念把 LLM 应用的构建流程化了但它真正推荐用于生产的是LangGraph把线性的 Chain 升级为有向图编排支持条件分支、循环、人机审批等复杂流程控制。LlamaIndex虽然以数据索引起家但它的 Workflows 也在做通用编排的事。Spring AI以及 Spring AI Alibaba是 Java 生态的选择它把 Agent 能力整合进了 Spring 框架对企业级 Java 项目非常友好。多 Agent 协作类是第二个阵营营。CrewAI用角色扮演的方式定义 Agent 团队Sequential 和 Hierarchical 两种协作模式开箱即用上手极快。AutoGen微软侧重多 Agent 对话和群聊模式。这类框架的核心价值是让多个 Agent 分工协作变得简单。低代码/平台类是第三个阵营。Dify和Coze提供了可视化的 Agent 搭建界面拖拽式编排适合快速原型验证或非开发人员使用。1.2 框架选型方法论框架选型不是比谁功能多、谁 Star 数高而是要基于你的具体场景需求来做匹配。我在实际项目中形成了一套选型决策方法核心是沿着几个关键维度逐一排除最终收敛到 1-2 个候选。第一个维度技术栈约束。这往往是最先排除一大批框架的硬性条件。如果你的团队和项目是 Java 技术栈LangChain、CrewAI 这些纯 Python 框架基本就排除了Spring AI 成了首选。如果是 Python 技术栈选择面就宽得多。这一步不需要做技术对比纯粹是工程现实决定的。第二个维度任务复杂度。你的 Agent 需要处理的是简单的问答工具调用任务还是涉及多步推理、条件分支、人工审批的复杂流程如果是前者一个简单的 ReAct Agent 就够了LangChain 的基础 Agent 甚至直接用模型的 Function Calling 就能搞定不需要上 LangGraph 这种重量级编排框架。如果是后者LangGraph 的图编排能力就非常必要了。过度选型和选型不足一样有害——用 LangGraph 来做一个简单的问答 Agent是杀鸡用牛刀增加了不必要的复杂度。第三个维度是否需要多 Agent 协作。如果任务确实复杂到需要多个角色分工协作那就要考虑 CrewAI、AutoGen 或 LangGraph 的多 Agent 能力。如果角色分工明确、协作模式固定流水线或层级CrewAI 是最快的选择如果协作流程高度定制、有复杂的条件路由LangGraph 更灵活。第四个维度生态成熟度和社区活跃度。这在实际项目中非常重要但容易被忽视。框架的文档质量、社区活跃度、Issue 响应速度、版本迭代频率直接影响你遇到问题时能不能快速解决。LangChain/LangGraph 在这方面有绝对优势——文档最全、社区最大、第三方集成最多。而一些较新的框架虽然设计理念很好但文档缺失、社区小众踩坑时可能得靠自己读源码。第五个维度可观测性和调试支持。Agent 的调试是出了名的难框架有没有配套的 Trace 和调试工具直接影响开发效率。LangChain 有 LangSmithLlamaIndex 有 PhoenixArize这些配套工具能大幅降低调试成本。没有配套可观测性工具的框架意味着你要自己建设这部分能力。1.3 Agent 场景的评价指标这是这道题中最体现深度的部分。很多人做 Agent 做到能跑了就觉得完事了但真正生产级的 Agent 必须有一套明确的量化评价指标来衡量跑得好不好。Agent 的评价指标可以分为效果指标和工程指标两大类。效果指标衡量的是 Agent 做得对不对、好不好任务完成率Task Completion Rate是最核心的效果指标。给定一批测试任务Agent 能正确完成多少这里正确完成的定义需要结合具体场景——对于问答场景是答案准确率对于操作场景是操作结果的正确率。实际项目中我们通常会构建一个黄金测试集Golden Test Set包含几百条有标准答案的测试用例定期跑评估。工具调用准确率Tool Selection Accuracy衡量 Agent 是否选对了工具、参数是否正确。这个指标拆得比任务完成率更细——即使最终结果是错的通过分析工具调用准确率可以定位到底是选错了工具还是用对了工具但参数错了还是工具返回结果后的推理出了问题。幻觉率Hallucination Rate衡量 Agent 输出中包含虚假信息的比例。特别是在 RAG 场景中这个指标非常关键——Agent 是忠实于检索到的文档内容还是自己编造了不存在的信息通常用忠实度Faithfulness来衡量Agent 的回答中有多少内容能在源文档中找到依据。LLM-as-Judge 评分是一种越来越流行的自动化评估方法。用一个独立的 LLM通常用最强的模型如 GPT-4来对 Agent 的输出做多维度打分——准确性、完整性、相关性、有用性、安全性等。虽然不如人工评估精确但成本低、可大规模运行适合做日常的回归评估。工程指标衡量的是 Agent 跑得快不快、贵不贵端到端延迟E2E Latency是从用户发出请求到收到最终回答的总时长。这包括了所有 LLM 调用耗时、工具调用耗时、以及中间的处理时间。用户能接受的延迟因场景而异——客服场景可能 10 秒以内后台分析任务可能几分钟都行。平均 LLM 调用次数和总 Token 消耗直接决定了成本。一个 Agent 完成一次任务平均调用几次 LLM总共消耗多少 token乘以单价就是每次任务的成本。这个指标需要和任务完成率一起看——如果降低调用次数会导致任务完成率大幅下降那就说明当前的调用次数是必要的。平均推理步数衡量 Agent 完成任务需要多少步 Thought-Action-Observation 循环。步数太多说明 Agent 的规划效率不高可能在兜圈子步数太少可能说明 Agent 跳过了必要的推理步骤。1.4 评估实践有了指标定义还不够还需要知道怎么落地评估。实际项目中的评估流程通常是这样的首先是构建评估数据集。根据业务场景收集或构造一批有代表性的测试用例每条用例包含输入用户问题/任务描述和期望输出标准答案或期望的操作序列。数据集需要覆盖正常场景、边界场景和异常场景。这个数据集需要持续维护和扩展——每次发现线上的 bad case 都应该加入数据集。然后是自动化评估流水线。把评估数据集、Agent 执行、结果收集、指标计算、报告生成串成一条自动化流水线可以一键运行。每次改动 Prompt、工具定义、框架版本后都跑一遍评估确保没有回归。LangSmith、Ragas、Phoenix 等工具都支持这种自动化评估流水线。最后是人工抽检作为兜底。自动化指标覆盖不到的质量维度比如回答的语气是否合适、建议是否具有可操作性需要定期做人工抽检。通常按比例抽取线上真实请求做人工评估形成一个人工评估报告和自动化指标一起作为 Agent 质量的全面评判。2. 参考回答我在实际项目中主要用过LangGraph和Spring AI Alibaba这两个框架另外对 CrewAI 和 LlamaIndex 做过技术调研和 POC 验证。选型的过程。第一步是看技术栈约束我们的核心系统是 Java 微服务架构所以 Spring AI Alibaba 是企业级场景的首选它把 Agent、Function Calling、RAG 等能力整合进了 Spring 生态和现有系统集成成本最低。但部分 AI 密集型的子模块我们用 Python 实现这里选了 LangGraph——因为我们的 Agent 流程涉及多步推理、条件分支和人工审批节点LangGraph 的有向图编排能力可以精确控制每一步的流转逻辑这是 CrewAI 这种固定模式框架做不到的。第二步看生态成熟度LangGraph 配套的 LangSmith 在链路追踪和评估方面帮助很大省了我们自建可观测性平台的工作。至于评价指标我们分效果和工程两个维度来建。效果维度最核心的是任务完成率我们构建了一个包含 500 条用例的黄金测试集覆盖正常、边界和异常场景每次改动都跑回归。更细粒度的指标包括工具调用准确率——拆开看是选错了工具还是参数错了还是后续推理出了问题这对定位瓶颈非常有帮助。在 RAG 场景下我们重点关注忠实度和幻觉率用 Ragas 做自动化评估。同时用 LLM-as-Judge 做多维度打分准确性、完整性、安全性作为日常回归评估。工程维度主要看端到端延迟、平均 LLM 调用次数和总 Token 消耗这些直接决定用户体验和成本。最终选型和优化都是在效果和成本之间找平衡——不是追求指标越高越好而是在业务可接受的成本范围内把效果做到最优。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
