AI大模型搭建实战指南

一、核心概念与适用场景

1. 智能体(Agent)定义：区别于传统软件，智能体能高度自主代表用户完成整个工作流程（如客户服务、代码提交等），需具备LLM控制流程、动态工具选择和主动纠错能力

2. 适用场景：适合传统规则引擎难以处理的复杂任务（如支付欺诈分析中需要上下文评估的案例）

二、开发流程框架

1. 基础准备

2. 数据工程

3. 模型选择

三、关键技术实践

1. Transformer架构：通过自注意力机制并行处理序列数据

2. 预训练+微调：先在大规模无监督数据预训练，再针对任务微调

3. Prompt Engineering：通过提示词控制模型输出，无需修改模型结构

四、进阶开发路径

1. 学习路线

2. 工具推荐

五、典型项目案例

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