在人工智能快速发展的今天,系统学习AI知识变得尤为重要。本文针对初学者,详细介绍了从基础到进阶的学习路径,涵盖智能体(Agent)的设计与实现、提示词工程的应用、检索增强生成(RAG)技术等关键领域。文章对比分析了LangChain和Semantic Kernel等主流框架的特点和适用场景,帮助读者选择合适的工具。此外,还提供了丰富的学习资源和实践建议,旨在帮助读者高效掌握AI开发技能,适应技术前沿的变化。通过系统化的学习,读者可以构建扎实的AI知识体系,为未来在人工智能领域的深入发展奠定基础。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。