还在为AI智能体性能不达标发愁吗？

传统智能体优化需要重构代码、重写逻辑。

时间成本高。

技术门槛更高。

痛点直击

现有智能体训练方案要么需要大量代码重构，要么锁定特定框架。

开发者在灵活性和性能之间艰难抉择。

零代码改动。

是的，你没看错。

什么是Agent Lightning？

什么意思？

这是一个能让你用强化学习等方法优化任何AI智能体的训练器。

为什么会这样？

因为它在不改动你现有代码的基础上，通过轻量级的追踪和事件机制，收集智能体的运行数据，然后用算法进行优化。

框架无关的智能体训练革命。

核心特性

零代码改动优化

你的智能体代码保持不变。只需要插入轻量的agl.emit_xxx()辅助函数。

或者让追踪器自动收集每个提示、工具调用和奖励。

全框架兼容

LangChain、OpenAI Agent SDK、AutoGen、CrewAI、微软Agent框架…

甚至没有框架的原生Python OpenAI代码。

统统支持。

选择性优化

在多智能体系统中，可以选择性地优化其中一个或多个智能体。

精准打击。

不必全盘重来。

多样化算法

强化学习、自动提示优化、监督微调…

算法丰富。

持续扩展。

架构设计

架构极简。

你的智能体照常运行。事件变成结构化的span，流入LightningStore。

算法读取span，从中学习，发布更新资源。

Trainer串联一切。

清晰明了。

安装使用

pip install agentlightning

几行代码。

立竿见影。

实际案例

DeepWerewolf项目使用AgentScope和Agent Lightning，对中国狼人杀游戏进行智能体强化学习训练。

AgentFlow结合规划器、执行器、验证器智能体，使用Flow-GRPO算法解决长周期稀疏奖励任务。

从初次部署到持续改进的清晰路径。

技术原理

传统智能体优化为什么困难？

因为需要重写核心逻辑。

Agent Lightning怎么解决？

通过非侵入式的事件收集和资源更新机制。

你的代码保持原样。

优化在后台自动进行。

社区生态

研究论文已发布在arXiv。

vLLM博客详细技术解析。

Reddit社区热烈讨论。

开源项目不断涌现。

如何高效转型Al大模型领域？

作为一名在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知持续学习和进步的重要性，尤其是在复杂且深入的Al大模型开发领域。为什么精准学习如此关键？

• 系统的技术路线图：帮助你从入门到精通，明确所需掌握的知识点。
• 高效有序的学习路径：避免无效学习，节省时间，提升效率。
• 完整的知识体系：建立系统的知识框架，为职业发展打下坚实基础。

AI大模型从业者的核心竞争力

• 持续学习能力：Al技术日新月异，保持学习是关键。
• 跨领域思维：Al大模型需要结合业务场景，具备跨领域思考能力的从业者更受欢迎。
• 解决问题的能力：AI大模型的应用需要解决实际问题，你的编程经验将大放异彩。

以前总有人问我说：老师能不能帮我预测预测将来的风口在哪里？

现在没什么可说了，一定是Al；我们国家已经提出来：算力即国力！

未来已来，大模型在未来必然走向人类的生活中，无论你是前端，后端还是数据分析，都可以在这个领域上来，我还是那句话，在大语言AI模型时代，只要你有想法，你就有结果！只要你愿意去学习，你就能卷动的过别人！

现在，你需要的只是一份清晰的转型计划和一群志同道合的伙伴。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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