临汾市网站建设_网站建设公司_页面权重_seo优化

“智能体开发过程中存在很多问题，但由于其执行过程是个黑盒，因此其调试存在更多的困难。”

最近一段时间一直在搞智能体方面的开发，主要方向是数据分析智能体；采用的框架是langchain家族的Langgraph框架；原因就在于Langgraph有很强的定制功能。

但是，在实际开发的过程中却一步一步坎，面临着各种各样的问题；比如说数据分析结果不准确，找不到数据或文件，在多链路的过程中，智能体只能处理一般的需求，另一半需求被忽视。

但不能因为开发过程中存在问题，就不管不问了，毕竟功能还是要做；因此我们需要思考的是怎么解决问题，所以这里就记录一下解决问题的思路。

智能体开发过程中问题解决的思路

在智能体开发过程中最大的问题最大的问题就是不确定性，原因在于大模型完全不可控；再加上智能体是以大模型为核心的功能模块，而大模型的执行过程又是一个黑盒，虽然可以使用一些工具监控大模型的执行过程，比如说Langsmith但整体上来说，智能体的运行过程还存在很多的不可控因素。

目前我们的需求是基于pandas对excel，csv，数据库等结构化数据，使用大模型做数据分析，比如说统计；给大模型提供一个Python运行环境，并给出数据结构，让大模型根据自己的理解去生成pandas代码去执行，然后获取结果。

之后，再根据统计结果，对数据进行可视化，也就是生成图表，比如说echart表，柱状图，折线图等等。

而经过几天的demo测试，发现大模型调用pandas进行数据分析出现很多不可控的因素；比如说有时候大模型会虚构一个文件路径，导致找不到数据文件；其次，大模型生成结果不稳定，比如会生成一些和数据完全无关的内容，或者仅仅只给出一个解决问题的思路，但却不自动执行。

然后，在对数据进行统计分析之后，无法调用图表生成工具生成图表；只执行到数据分析就结束了；再有就是调用了图表生成工具，生成的结果是错误的或者无法正常生成；更有甚者，大模型会连续调用所有的工具，即使这个工具和目前的业务没什么关联。

所以，遇到这种问题应该怎么处理？

其实类似于这种问题，考验的是我们解决问题的能力，简单来说就是解决问题的方法；而不仅仅只是考验我们的技术。

对应用开发者来说，大家做开发基本上都是基于第三方的开源框架或工具；而且很多功能都已经封装好了，我们只需要会使用即可；而遇到这种问题，我们又不可能一点一点的去翻源码，而且时间上也不允许；毕竟公司招你来是解决问题的，不是让你来学习的。

因此，这时我们首先需要定位问题，然后拆解问题；比如说这个数据分析的功能，需要调用Pandas进行数据分析，然后使用图表工具生成图表。

这时如果出现问题，我们首先需要做的并不是把整个流程串起来跑；而是要学会定位问题，然后拆分问题。比如说无法生成图表是因为图表工具有问题，还是说根本没有调用图表工具；或者是第一步的数据分析就有问题，导致分析结果有问题，然后无法生成图表。

因此，这时我们应该把整个链路给拆开，先确认数据分析的结果是否有问题，是否稳定；因此我们就可以把图表生成工具给拿掉，然后只进行数据分析；如果数据分析有问题，到底是因为模型的原因，还是数据的原因，亦或者你数据分析的流程本身就有问题。

而这时我们就需要使用替换法，比如说更换模型，更换一个能力更强的模型；看看是否能够进行准确的数据分析，如果测试结果是模型有问题，那么就非常简单换一个模型就行了；而如果测试结果不是模型的问题，那么可能就是你开发的功能有问题，这时就需要去分析你的代码和逻辑是否有问题。

但我们很多人会因为嫌麻烦或就是单纯的懒，就像一次把功能给跑通；在哪里像无头苍蝇一样，到处乱转，然后偶尔还会嘀咕刚刚还好好的，然后什么都没动，为什么现在就不行了呢。

总之，遇到这种问题最好的方式就是使用调试工具或者根据自己的经验，先大概定位问题的位置，然后把影响因素控制到最小，然后再进行测试；这样才能更加准确地定位问题。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？