18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制(CNS428)
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点,而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
Matthew Berman. 视频逐步讲解LMSYS的RouteLLM论文和代码:在强弱模型组合前放置一个小型分类器,由它决定调用哪个模型,最终仅用一小部分成本达到强模型约95%的质量。观看次数低于通常的100k门槛,但对于“展示真实模型路由,而不仅仅比较模型”这一具体需求,它是YouTube上最清晰的讲解,也与文章中的质量/成本权衡章节直接对应。
模型名称、定价和能力变化很快。请学习其中的决策模式,并在采用前核实模型当前的实际表现。
在增加编排复杂度前,评估模型路由在质量、成本和可靠性方面的权衡。
能够阅读Python并调用模型API;首选视频中的模型层级地图会有所帮助。
最后审核:2026年5月18日
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这是从“我在浏览器标签页中使用ChatGPT”进阶到“我的AI在我睡觉时处理收件箱”的最清晰路径。这套围绕Zapier构建的专项课程包含三门课程,无需Python。学完后,你将能构建智能体,让它们汇总电子邮件、更新电子表格,并在满足条件时触发工作流。
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MCP正在悄然取代AI工具生态中为单一用途开发的工具集成。请直接向标准的创建者学习。学完后,你将构建并部署自己的MCP服务器,把一个LLM客户端连接到该服务器,并理解为何这项标准堪称该领域最接近USB-C的方案。
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