转型去 AI Agent 相关的公司，需要哪些技术栈？

[AichiB7A]

今天体验了一下 dify ，感觉功能非常强大，而且想像力空间很广，同时我也注意到 AI agent 的趋势。不知道有没有已经在做 AI agent 相关领域的前辈，请教一下这方便需要哪些技术背景？

我大概知道的范围:

• Python
• langchain
• prompt engineering

还有其他的吗？

[wangritian]

RAG 吧，知识库检索优化

[AichiB7A]

嗯，还有 RAG ，之前对着公开教程学过 RAG+embedding+langchain 做一个简单的 demo

[sr0miao]

AI Agent 应该还是趋势，有推荐的学习资料么

[AichiB7A]

@sr0miao 直接看 langchain 文档比较直接，或者 https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook

[TimePPT]

AI Agent 还在很早期的阶段，基本上都是 demo 一搭就通，生产环境一用就崩。
问题就在于大量的 corner case 需要解决，没有那么简单的。

[v2lf]

入场体验下 几个月就换工作的感觉

[fizzmst]

在做 agent 相关的，现在的开源很完备了，基本上几行代码就能部署 [推荐看看 langgraph 、llamaindex 、和 https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents]

但是最难的是有没有应用场景，目前看到的就是客服一类的场景天生适合 agent ，但是其他场景就想象空间很大，但是实用/落地很难

[ospider]

首先排除 langchain ，在用 langchain 的公司也不建议去

[AichiB7A]

@ospider 为啥？能解释一下吗

[ospider]

@AichiB7A #9 你自己用一下 langchain 就知道了

[maemual]

不需要准备啥技术栈，正经公司也不会线上用 langchain 跑的，都是写写 demo 用的。

[kelvin_fly]

自己多跑下 agent ，rag 这些感觉就差不多了

[rexyan]

直接看 dify 源码，虽然手搓了很多轮子，但其实还是不错的，至少流程和方法可以通用