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掼蛋网站建设大连网络公司联系方式

news 2025/11/2 17:53:05

掼蛋网站建设,大连网络公司联系方式,电器网站建设,剪辑教学课程前面 2 篇文章#xff0c;我们使用文生文、文生图和文生音频三个大模型共同实现了图文并茂的儿童绘本故事和绘本故事音频需求#xff1a; 第一篇根据主题生成儿童绘本故事#xff1a;GLM-4-Flash 大模型 API 免费了#xff0c;手把手构建“儿童绘本”应用实战#xff08…前面 2 篇文章我们使用文生文、文生图和文生音频三个大模型共同实现了图文并茂的儿童绘本故事和绘本故事音频需求第一篇根据主题生成儿童绘本故事GLM-4-Flash 大模型 API 免费了手把手构建“儿童绘本”应用实战附源码第二篇根据儿童绘本故事生成长音频ChatTTS 长音频合成和本地部署 2 种方式让你的“儿童绘本”发声的实战教程文末有福利友情提示第二篇有送书活动活动还在继续欢迎大家参与~ 我们可以看出儿童绘本故事的整个流程如下在整个流程中其实我们核心就做了 2 件事设定主题明确需求、编排整个流程让应用跑起来。而其他的包括构思文案、故事内容、图片生成、长音频合并等其实都是围绕大模型不同阶段的交付物构思和故事内容进一步的交付物即我们的需求目标。假如我们有一个基于大模型的程序它能准确地理解我们的需求内涵然后进一步把需求拆分成小任务最终组织整个任务的流程和依赖并执行达成我们的需求目标。那么这个应用就是我们常说的大模型Agent或者叫智能体大模型 Agent 是基于大语音模型LLM之上构建的、具备环境感知、自主理解、决策制定和执行能力的智能体。大模型 Agent 能够模拟独立思考过程、调用各类工具逐步达成我们的需求目标。从我们应用架构设计上讲大模型 Agent 从原来面向过程的架构如儿童绘本应用转变为面向目标的架构提交需求后静待结果它可以实现复杂的目标任务。一般来说大模型 Agent 主要由四个部分组成规划、记忆、工具和行动分别负责任务拆解与策略评估、信息存储与回忆、环境感知与决策辅助、和将思维转换为实际行动。我们还是以儿童绘本故事应用来举例规划Planning我们通过儿童绘本故事主题期望大模型给我们生成一本儿童绘本故事那么大模型 Agent 需要准确识别我们的意图然后进行任务拆分包括构思、故事内容、插图、音频等制定整个处理流程。记录Memory包括我们的主题、构思、故事等内容分为短期记忆和长期记忆短期记忆主要是上下文信息包括多轮对话如绘本故事是面向多大年龄、插入风格等长期记忆可能包括用户特征需要使用特征数据库存储。工具Tools包括 API 调用、图片存储等是 Agent 执行决策的辅助手段。行动Action将规划、记忆转化为具体输出过程在这个过程中可能需要使用到不同的工具与外部环境交互。接下来老牛同学和大家看看一些常见的大模型 Agent 框架和应用 Agent 框架简单介绍目前开源和闭源大模型 Agent 可谓是百家争鸣、百花齐放https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents 根据业务需求复杂度和大模型 Agent 的实现方式的差异目前 Agent 框架可以简单分为单 Agent 和多 Agent 框架。单 Agent 框架包括如BabyAGI 和 AutoGPT 等。接下来老牛同学主要介绍一个多 Agent 框架MetaGPT它是一个国内研发开源的多 Agent 框架https://github.com/geekan/MetaGPT MetaGPT以软件公司方式组成多个 Agent实现了一个软件公司的全过程与精心调配的标准流程它的目的是根据老板的一句话需求完成一个软件研发整体流程包括用户故事、竞品分析、需求、数据结构 API 等内部多个 Agent 划分为多个角色包括产品经理、架构师、项目经理、研发工程师等他们按照标准流程实现业务需求。 MetaGPT 多智能体框架应用接下来我们来当一回老板我们输入一句话需求让MetaGPT实现我们的目标。【第一步MetaGPT环境准备】工欲善其事必先利其器我们通过Miniconda管理 Python 虚拟环境Miniconda的安装和使用可以参考老牛同学之前的文章大模型应用研发基础环境配置Miniconda、Python、Jupyter Lab、Ollama 等 # Python虚拟环境名MetaGPT版本号3.10 conda create --name MetaGPT python3.10 -y# 激活虚拟环境 conda activate MetaGPT【第二步安装MetaGPT依赖】我们可以安装MetaGPT的稳定版本和最新的研发版本老牛同学使用的是稳定版本稳定版本pip install metagpt研发版本pip install --upgrade githttps://github.com/geekan/MetaGPT.git 如果我们想保留MetaGPT画的设计图如类图、序列图等那么还需要安装 Node.js 包sudo npm install -g mermaid-js/mermaid-cli 【第三步配置MetaGPT大模型】前面已经介绍大模型 Agent 是基于大模型的因此我们需要配置一下MetaGPT的大语言模型。我们可以通过命令初始化配置文件metagpt --init-config 默认情况下MetaGPT自动创建默认配置文件~/.metapgt/config2.yaml 我们修改这个配置文件配置我们自己的大语言模型信息老牛同学使用的是 Ollama其它的配置类同 llm:api_type: ollamamodel: qwen2:7bbase_url: http://127.0.0.1:11434/apiapi_key: EMPTY有关 Ollama 详细介绍和使用参见老牛同学之前的文章本文不在赘述Ollama 完整教程本地 LLM 管理、WebUI 对话、Python/Java 客户端 API 应用【第四步当老板提供一句话需求静候结果】老牛同学之前使用大模型一步一步通过 Prompt 提示词完成了消消乐小游戏研发AI 已来我与 AI 一起用 Python 编写了一个消消乐小游戏今天老牛同学想玩一玩贪吃蛇小游戏体验一下当老板的乐趣需求就一句话write a cli snake game (MetaGPT) $ metagpt write a cli snake game接下来我们就开始等待了在MetaGPT实现需求的标准流程中我们也可以看到它的每一步的输出首先名为 Alice 的产品经理登场他根据老板的需求产出产品需求文档有了 PRD接下来是名为 Bob 的架构师来了他根据需求文档完成产品架构设计接下来名为 Eve 的项目经理上场他根据架构设计整理研发任务有了研发任务进行排期锁定资源研发工程师开始研发了代码研发完成就需要进行代码 Review 了其它研发的截图老牛同学就省略了。经过多轮的研发任务和 CR终于完成了整个需求可以把代码、文件等存档最后我们就可以看到最终的产出物了代码源文件目录./workspace/cli_snake_game/cli_snake_game (MetaGPT) $ tree ├── food.py ├── game.py ├── main.py └── snake.py项目实现文档目录./workspace/cli_snake_game/docs项目实现资源目录./workspace/cli_snake_game/resources 我们运行一下小游戏python main.py 可以看到还真能跑起来了可是有 Bug如蛇吃食物自动退出蛇撞墙异常退出至此MetaGPT按照标准流程确实帮我们完成了项目可是我们当老板的并没有享受到什么乐趣因为我们还得去改 Bug 最后(多)大模型 Agent 到底能解决什么问题上面MetaGPT帮我们写了一个有 Bug 的程序这肯定不是我们所期望的分析其背后原因其实也并不是大模型 Agent 的错我们可以查看MetaGPT源代码https://github.com/geekan/MetaGPT/tree/main/metagpt/roles 期核心逻辑都在role.py文件中https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/metagpt/roles/role.py 它的核心还是通过 Prompt 提示词和大模型进行交互大模型产出质量的好坏决定了需求结构的优劣那么大模型 Agent 到底在什么场景能更有优势呢首先能肯定的是那些底层大模型擅长的领域复杂问题场景大模型的初衷就是用来解决复杂问题的需要多角色交互场景如游戏故事生成、素材生成内容生成部分工作提效如项目代码框架等 vLLM CPU 和 GPU 模式署和推理 Qwen2 等大语言模型详细教程基于 Qwen2/Lllama3 等大模型部署团队私有化 RAG 知识库系统的详细教程DockerAnythingLLM 使用 Llama3/Qwen2 等开源大模型部署团队私有化 Code Copilot 和使用教程基于 Qwen2 大模型微调技术详细教程LoRA 参数高效微调和 SwanLab 可视化监控 MiniCPM-V 2.6 面壁“小钢炮”多图、视频理解多模态模型部署和推理实战教程
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