aigc智能体技能提升 ，需要掌握哪些知识

千人千面，仅代表个人的学习实践，仅供参考启发。[heading2]澄清内容，方便大家参考[heading3]学习前状态[content]不理解什么是AI，什么是提示词工程，但是不影响使用的一个蛮干的状态个人是个文科生，不懂代码，英语也非常差；在学习AGI之前的状态是，注册尝试各种AI工具，走了不少弯路对ChatGPT的认识，仅限于日常问答，SQL学习交互，能够支持工作数据提取[heading3]学习后现状[content]终于可以搓多Agent的智能体，但是需要进修python搓更多智能体营销文案demo，SQL代码进阶学习应用创建了3个图像流智能体，2个Agent智能体玩具?在公司中实践智能客服从创建到应用的过程，实现企业微信机器人问答的基本功能学习Dr.kown的尝试实践图像流的尝试企业智能体实践，智能客服[heading2]在AGI的学习路径[content]关键词：#少就是多#先有个初识#目录索引推荐#兴趣最重要#先动手学习路径，主线+支线的游戏通关～最后，个人感受真的学不完，找到适合自己的就好学以致用，通过学习-分享-不断填补知识的缝隙，成长的一种路径。[heading2]关于我[content]大家好～我是yoyo??坐标北京，铲屎官一枚?AIGC的小白，持续进阶成长，打造一个自己的智能体☕️以上期待能够给到各位一点启发感谢家属带我在“[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)”打开新世界，接触有趣的事情，结识有趣的人

[推荐]Milvus：https://milvus.io/docs/integrate_with_langchain.mdPinecone:https://www.pinecone.io/一个企业级的开源向量数据库，集成了Langchain和Llama_index等开发文档，目前行业里无非就是就是Pinecone和Milvus等方案，还是推荐Milvus吧，虽然重了一些，没有Pinecone那么快上手，但是Milvus开源免费啊！Pinecone闭源付费，虽然有免费套餐可以个人产品临时使用，但是为了之后你可能有需求或者公司有需求，你可以提前封装自己的一个方案出来，必要的时候也会用上。[heading3]4、Flask/FastAPI框架[content][推荐]FastAPI：https://fastapi.tiangolo.com/zh/Flask:https://flask.palletsprojects.com/en/2.3.x/Python的Web框架，这是必不可少的，需要和前端或者业务后端做接口对接，例如Java主要做业务，而Python来外包AI服务。这里推荐FastAPI，因为它足够轻量，而且社区成长也比较快，当然还是得看你的具体场景，如果你的其他框架兼容Flask多一些，那你是用Flask也可以，或者你可以选择Django哈哈哈。其实主要是要掌握流传输那一块，怎么把ChatGPT一个一个字往前端传，前端如何接收等等，还有负载限流等等。

链接：https://quail.ink/lyric/p/great-wizards-usually-act-alone“如果一个人的领域知识广度足以覆盖整个行业，而深度恰好多于「能够评价任务执行的好坏与否」的程度，就可以比较好地操纵AI去完成那些本来需要好几个不同职责的人去完成的事情。”“知识就在那，但是需要你念出咒语才能让它显形。”[heading2]Logan Kilpatrick Open AI开发者关系主管的专访[content]链接：https://www.youtube.com/watch?v=XkMbkWG2ca4Logan Kilpatrick Open AI开发者关系主管的专访，几个关于他们的招聘理念和Open AI以及ChatGPT的发展的部分可以关注一下：OpenAI之所以能迅速推进项目并交付高品质的产品，关键在于聘请那些具备强烈的自主驱动力和紧迫感的人才。这种做法让OpenAI能够超越常规流程，培养出一种文化氛围，员工在这里可以迅速洞察并主动解决问题，而无需长时间等待审批或达成共识。要想从ChatGPT那里获得更精准的答案，关键是要提出具体问题，并为问题提供更多背景信息。不是简单地提问，而是像与人交谈一样提供详细信息。由于AI本身不具备背景知识，因此通过详细的问题指引它是非常关键的。这种做法不仅能提升即时的回答质量，也有助于随着时间推移逐渐培养出更智能的AI系统。GPT的出现开启了一个“智能体未来”的可能性，在这个未来中，我们可以将复杂的任务交由AI工具来完成。目前，我们向GPT提出问题，得到快速回应后就结束互动。随着GPT技术的发展，我们将能够让它们承担更加复杂和细致的任务，并在任务完成后向我们汇报。例如，我们可能会让AI智能体花费数小时撰写一篇引用了众多参考文献和案例研究的详尽博客文章，并详细说明在撰写过程中所做的权衡选择。