Coze的Agent主要面向大部分用户，是通过RAG、工具调用、workflow调用来扩展大模型的能力边界，来实现agent的效果。
其中的问题是这些机制的prompt和逻辑都是封闭的，🚫用户无权修改。对于需要追求定制化/复杂解决方案的情况，显然会不够方便。
如果需要构建一个包含复杂逻辑的Agent，✔️可能的情况中包含与内置的prompt产生冲突。这样的情况下，调用时机、生成的查询query、返回的信息在prompt里的位置等，都可能不能符合业务的具体需求。
⭕️举个例子：做一个客服问答产品
1、Coze作为一个基础设施平台，提供了构建此类系统的工具和服务。开发者使用Coze整合不同的工具和服务，如对接检索服务、对接商品价格知识库、对接大模型等。
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2、Agent扮演核心角色，负责协调和执行整个客服处理过程。
①做出规划：用户问了一个问题“5斤特大号苹果加3斤中号苹果，一共多少钱”，Agent调用大语言模型进行规划：
- 大语言模型将这个过程分成2步，第一步查询特大号苹果单价、中号苹果单价，第二步计算5斤特大号苹果+3斤中号苹果的总价。
- 第一步需要调用RAG工具，第二步需要调用计算器工具。
②调用工具：RAG工具首先通过检索模块从商品价格知识库中查找相关信息，找出最相关的条目，之后，Agent将这些条目传递给计算工具，计算工具计算出总价。
③执行动作：大模型基于总价生成客服文案。
如何学习AI大模型？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高
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学习路线
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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