导读：AI Agent开发，悄然正在改变软件开发的格局，方向与未来。

简介

2024 年下半年，AI 代理出现——它的英文称为：AI Agent，因为Agent的意义并非只有代理一个意思，使用英文或更为贴切。

AI 代理正在彻底改变软件开发格局，业界对 AI 代理开发者的需求正在飙升。然而，成为 AI 代理开发者的道路也充满着不确定性。

本篇文章将揭开这一角色的神秘面纱，为您提供分步路线图，并帮助您踏上这条令人兴奋的新型职业道路。

何为 AI 代理？

AI代理与人工智能代理是相同的意思，它是介于员工和自动化系统之间的动态系统。

AI 代理拥有记忆，有工具访问权限以及反思自身行为的能力。与自动化系统不同，人工智能代理拥有更大的自主权，但没有员工的完全独立性。

AI 代理开发者的重要性

AI 代理开发人员的主要职责是确保代理拥有执行指定任务所需的资源、工具和知识。这涉及到：

• 进行彻底的商业研究

• 识别和创建工具

• 收集利益相关者的反馈

• 将代理部署到客户企业

AI代理开发者的基本技能

基本技能包括软技能与硬技能，如下。

软技能：

• 沟通：实现有效的利益相关者互动

• 渴望学习：适应AI快速发展的格局

硬技能：

• 轻量后端开发

• 人工智能技术

如何成为 AI 代理开发者

只要方法正确，任何人都可以成为 AI 代理开发人员。程序编码必不可少，但并不需要高级算法。

AI 编码工具使这一过程比以往任何时候都更容易实现。

分步路线图

1.寻找合适的项目：

选择一个符合你的兴趣并利用人工智能的项目。现实世界的应用将提供宝贵的学习环境。

2.设置您的开发环境：

选择 IDE、安装 Python、配置包管理并识别 AI 开发工具。考虑使用 GitHub Copilot 和其它 AI 辅助编码工具。

3.学习基础知识：

掌握高水平的编程概念。使用教程、书籍或 GitHub 存储库创建自定义 GPT 代理。

4.学习Git：

掌握 Git 进行版本控制和协作。利用 GitHub Copilot CLI 和在线教程。

5. 踏上现代版人工智能开发之路：

探索 LLM，特别是 OpenAI 的 API。使用商业模型从头开始创建代理。了解开源模型的部署与微调。

6.函数调用：

将 LLM 连接到外部函数，使代理能够与世界互动。探索讲师库及其文档。

7.多代理框架：

利用 Autogen Crew Ai 和 Agency swarm 等框架来处理基于代理的系统的底层细节。

8.部署：

学习轻量级后端 API 开发，以便在生产中部署代理。包括部署到其它云服务平台上。

结语

是的，要想成为 AI 代理开发者，也需要过程。

第一需要我们致力于学习、适应能力以及弥合软件工程与人工智能之间差距的能力。第二通过遵循以上分步路线图，您就可以释放自己的潜力，并能够 AI 代理的变革力量做出贡献～！

作者：洛逸