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别再构建AI智能体了！

2025-07-03
别再构建AI智能体了！

本文作者Hugo，一位指导Netflix、Meta和美国空军等团队构建大型语言模型(LLM)系统的专家，指出许多团队在构建LLM系统时过早地转向构建AI智能体，导致系统复杂且难以调试。他认为，在大多数情况下，更简单的流程，例如链式调用、并行处理、路由和协调器-工作器模式，比复杂的AI智能体更有效。只有在需要记忆、委托和规划的动态工作流程中，AI智能体才是合适的工具。作者还分享了五个LLM工作流程模式，并强调了构建可观察且易于控制的系统的必要性。

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(decodingml.substack.com)
开发 LLM工作流程

线上线下机器学习管道的差异与规模化AI的关键

2025-05-13
线上线下机器学习管道的差异与规模化AI的关键

本文探讨了在线和离线机器学习管道在构建可扩展AI系统中的关键区别。离线管道用于批量处理，例如数据收集、ETL和模型训练，而在线管道则实时或近实时地为用户提供预测。文章强调了将这两个管道分离的重要性，并以一个用于微调总结SLM的特征管道为例，阐述了如何利用ZenML等MLOps框架构建一个可重复、可跟踪和可扩展的数据集生成流程，该流程从MongoDB提取数据，经过一系列处理后，最终发布到Hugging Face。理解这种分离对于构建强大的生产级AI系统至关重要。

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(decodingml.substack.com)
开发