AI大模型

无论是刚入门的大模型应用开发者，还是工程化的团队，只要掌握了Agent底层原理和方法论，结合合适的工具和框架，都能轻松、高效开发出基于大模型的应用。

本篇做一个具有两个角色的应用，一个角色擅长解数学题，另一个角色专注于化学知识解答，那推而广之，我们就可以做一个所有学科都优秀的Agent应用了。

本讲的内容是一个做数字题的Agent，只有20多行程序，但会涉及大模型、工具调用、Function-Calling、ReAct Agent等知识，是一个完整的Agent案例。

今天我们讲第一个AI Agent例子：用CrewAI配置一个软件虚拟团队。实际上，这个需要有69行代码，那为什么不叫开发而叫配置呢？因为代码中几乎没有程序化的内容，基本上就是配置信息。

从今天开始，作者介绍一系列AI Agent（智能体）的开发或部署。需要的基础只是要对Python有个大概的了解，几乎是从0开始实践。涉及到的代码都会比较简单，一般不会超过50行。

本文精选了十个高质量的GitHub开源项目，涵盖从基础理论到实践应用的全方位学习路径，为AI开发者提供系统性的技术资源。

今天，我们将通过一份2025年AI Agent开发路线图，全面解析Agent开发领域的核心技术栈和发展路径。

本文提出动态混合稀疏微调框架（DySparse），通过结构感知参数选择、梯度稀疏化压缩、神经路径蒸馏三大核心技术，在Llama3-405B模型实现调显存占用下降89% （8xA100可微调）、多任务遗

AI 正以前所未有的速度发展，新的机遇不断涌现，如果你希望：与技术专家、产品经理和创业者深度交流，一起探索 AI如何改变各行各业。