大模型开发

今天咱们就把 Prompt 扒得明明白白：从 “什么是提示词（重点拆 3 大组件 + 3 类角色优先级）”，到 “5 个技巧写好 Prompt”，再到 “3 个维度评估效果”，全程大白话 + 职场

哈喽～ 最近好多朋友问我 “大模型到底是个啥”“为啥它能听懂人话还会写东西”？ 别急！从今天起，我开一个「大模型入门系列」，不讲晦涩公式，只用大白话带你吃透大模型的核心逻辑～

在这样的大背景下，想要深入了解大语言模型的理论基础、核心算法以及工程实践方法，就需要一本专业且全面的书籍作为指引，而《大规模语言模型：从理论到实践（第 2 版）》正是这样一本不可多得的佳作。

今天，我们要介绍的《从零构建大模型》正是这样一本“硬核”实践指南。它不要求你已是AI专家，而是邀请你踏上一段激动人心的旅程：从第一行代码开始，一步步搭建一个真正可运行的类GPT大语言模型。

这份由 O'Reilly 出版的《大语言模型实战》书籍及其官方配套代码库，以其独特的可视化教学方式，获得了包括吴恩达（Andrew Ng） 在内的众多业界大咖的高度赞誉。

深度智能体是基于 LangGraph 构建的，LangGraph 是一个专门为创建能够处理复杂任务的智能体而设计的库。

想象一下，你只需要说一句话，AI就能帮你完成手机上所有的操作——打开微信、搜索内容、保存笔记、甚至帮你订机票。这不是科幻电影，而是阿里巴巴通义实验室刚刚开源的Mobile-Agent！

AI Agent 在执行任务时可能并不可靠，有时需要人类的输入才能成功完成任务。同样，对于某些敏感或关键操作，我们可能希望在执行前获得人工批准，以确保一切按预期进行。

在之前的教程中，我们的 Chatbot 已经学会了如何使用工具 (Tools)来回答用户的问题。然而，它仍然缺少一个关键能力：记忆。它无法记住之前的交互内容，这使得它难以进行连贯、有上下文的多轮对话。