第1章AGI與軟件工程融合演進(jìn)"AGI解放的不僅是生產(chǎn)力，更是創(chuàng)造者的時(shí)間與心智空間。未來，我們將從代碼實(shí)現(xiàn)者進(jìn)化為AI協(xié)作架構(gòu)師。"——邁向AGI時(shí)代學(xué)習(xí)目標(biāo)理解概念：

掌握AGI定義及其與傳統(tǒng)AI的本質(zhì)區(qū)別。洞察職業(yè)：

分析AGI時(shí)代軟件工程師的能力模型變化。掌握技能：

熟悉Prompt驅(qū)動編程，提升開發(fā)效率。知識圖譜：1AGI技術(shù)演進(jìn)與特征2軟件工程崗位重塑3開發(fā)模式與效率躍遷目錄CONTENTS4挑戰(zhàn)與總結(jié)

1AGI技術(shù)演進(jìn)與特征什么是AGI？

定義：

通用人工智能（AGI）是一種具備類似人類智能水平的系統(tǒng)，能理解、學(xué)習(xí)并應(yīng)用知識解決各種復(fù)雜任務(wù)。

五大核心特征：自主的學(xué)習(xí)：

擺脫大量人工標(biāo)注，通過經(jīng)驗(yàn)自我優(yōu)化。跨領(lǐng)域能力：

知識遷移，從“寫代碼”到“寫文檔”通吃。。推理與理解：

處理模糊信息，進(jìn)行邏輯推演。自我的改進(jìn)：

識別不足，主動尋找優(yōu)化方法。情感與社交：

理解意圖，進(jìn)行自然流暢的人機(jī)交互。

技術(shù)演進(jìn)：195020102020艾倫·圖靈提出“圖靈測試”，為機(jī)器智能確立了判定標(biāo)準(zhǔn)，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興，在圖像識別（ImageNet）與自然語言處理領(lǐng)域取得突破，但仍局限于特定任務(wù)。ChatGPT/GPT-4等模型展現(xiàn)出跨領(lǐng)域的理解與推理能力，從“數(shù)據(jù)擬合”轉(zhuǎn)向“認(rèn)知智能”，初現(xiàn)AGI雛形。AGI與傳統(tǒng)AI的區(qū)別維度傳統(tǒng)AI(WeakAI)通用人工智能(AGI)能力范圍窄域：

針對特定任務(wù)優(yōu)化（如圖像分類）廣域：

處理廣泛任務(wù)，跨學(xué)科知識遷移學(xué)習(xí)方式被動：

依賴大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練主動：

預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)，利用Agent自主拓展知識庫適應(yīng)性弱：

換一個(gè)新任務(wù)通常需要重新訓(xùn)練強(qiáng)：

在新環(huán)境/新任務(wù)中迅速適應(yīng)（Zero-shot）智能水平規(guī)則/統(tǒng)計(jì)：

只能處理預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的問題推理/創(chuàng)造：

接近人類，具備創(chuàng)造性思維與邏輯推理AGI的出現(xiàn)打破了軟件工程漸進(jìn)式發(fā)展的軌跡，帶來了顛覆性的“認(rèn)知智能”革命

2軟件工程崗位重塑

軟件工程崗位的現(xiàn)狀與沖擊崗位需求變化：從“棧專家”到“全棧協(xié)同者”傳統(tǒng)開發(fā)者：代碼生產(chǎn)者精通特定框架(React,Spring)職責(zé)是手寫高質(zhì)量代碼價(jià)值體現(xiàn)在編碼速度與深度AGI時(shí)代開發(fā)者：AI協(xié)作架構(gòu)師精通Prompt工程與模型微調(diào)定義需求、審查代碼、把控質(zhì)量價(jià)值體現(xiàn)在系統(tǒng)思維與跨學(xué)科溝通軟件工程崗位的現(xiàn)狀與沖擊新興能力模型：雙輪驅(qū)動AGI時(shí)代工程師需“技術(shù)深度”與“業(yè)務(wù)高度”并重，由四項(xiàng)新技能驅(qū)動。Prompt工程決定AI輸出質(zhì)量的關(guān)鍵。模型微調(diào)解決領(lǐng)域精準(zhǔn)度問題。RAG檢索增強(qiáng)讓模型理解企業(yè)私有數(shù)據(jù)。知識圖譜構(gòu)建抽象行業(yè)場景需求。

3開發(fā)模式與效率躍遷AI提示驅(qū)動編程：從搜索到對話的躍遷

傳統(tǒng)編程：問題檢索驅(qū)動1.問題分解2.碎片檢索3.經(jīng)驗(yàn)拼接4.反復(fù)調(diào)試耗時(shí)：數(shù)小時(shí)AI提示編程：自然語言驅(qū)動1.自然語言描述2.模型生成代碼3.人工審查優(yōu)化耗時(shí)：數(shù)分鐘開發(fā)效率的革命維度問題檢索驅(qū)動編程(Google/StackOverflow)AI提示詞驅(qū)動編程(ChatGPT/Copilot)設(shè)計(jì)人工構(gòu)思AI輔助/主導(dǎo)撰寫人工編寫，復(fù)制粘貼AI生成完整代碼塊概念碎片化知識點(diǎn)拼湊導(dǎo)圖式、系統(tǒng)化生成邏輯人工梳理排查AI解釋、延伸、自動Debug效率低（反復(fù)試錯(cuò)）高（所見即所得）

4挑戰(zhàn)與總結(jié)面臨的挑戰(zhàn)“幻覺”現(xiàn)象：

一本正經(jīng)胡說八道，需要人工校驗(yàn)（Human-in-the-loop）。高昂成本：

訓(xùn)練和微調(diào)大模型耗資巨大（如Llama3.1訓(xùn)練成本約120億）。數(shù)據(jù)隱私與倫理：

代碼泄露風(fēng)險(xiǎn)、算法偏見。落地難度：

跨領(lǐng)域集成難度高。總結(jié)AGI的本質(zhì)：

通用性、自主學(xué)習(xí)、跨領(lǐng)域。崗位新要求：

懂模型、懂業(yè)務(wù)、會Prompt、能協(xié)作。開發(fā)新范式：

從“搜索+手寫”轉(zhuǎn)向“Prompt+審核”。核心理念：

人機(jī)協(xié)同，人是決策者，AI是執(zhí)行者。課后練習(xí)

以下哪項(xiàng)不是

AGI的特征？（）

A.依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練

B.自主學(xué)習(xí)

C.跨領(lǐng)域能力

D.自我改進(jìn)2

相較于問題檢索驅(qū)動編程，AI提示詞驅(qū)動編程的優(yōu)勢不包括（）。

A.由AI撰寫代碼

B.概念呈導(dǎo)圖式

C.邏輯由人工梳理排查

D.高效準(zhǔn)確3AGI技術(shù)的復(fù)雜性要求軟件工程師掌握大模型的Fine-tuning、應(yīng)用開發(fā)以及與AGI相關(guān)的______和架構(gòu)知識。4簡述

AGI與傳統(tǒng)AI在適應(yīng)性方面的區(qū)別。5說明

AGI對提升軟件開發(fā)效率的具體表現(xiàn)。謝謝觀看19/19第二章AGI全棧開發(fā)理論框架"編程不僅是邏輯的堆砌，更是碳基生命啟動硅基生命的口令。AGI全棧開發(fā)，是對軟件工程理念的深刻重塑。"學(xué)習(xí)目標(biāo)理解概念：

掌握AGI全棧開發(fā)的定義、性質(zhì)，及其與SE、AI、DevOps的相互關(guān)系。夯實(shí)基礎(chǔ)：

建立包含軟件工程、網(wǎng)絡(luò)模型、系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫理論的完整知識體系。演進(jìn)路徑：

辨析半自動化、自動化、智能化三個(gè)階段的特征，掌握靈活運(yùn)用的能力知識圖譜：1AGI全棧開發(fā)概述2七大理論基石3系統(tǒng)論視角下的開發(fā)

目錄CONTENTS4全棧演進(jìn)三階段

5總結(jié)

1AGI全棧開發(fā)概述編程方式的百年變遷1960年

打孔編程硬件交互，效率極低2000年碼字編程IDE輔助，邏輯手寫2010年代碼段編程搜索+復(fù)制粘貼2025年+AGI編程自然語言驅(qū)動，人機(jī)協(xié)同AGI編程將成為主流，通過智能化手段提升軟件質(zhì)量。什么是AGI全棧開發(fā)？軟件工程師與AGI緊密協(xié)作，覆蓋從需求分析到部署的全生命周期，是新質(zhì)生產(chǎn)力。五大核心性質(zhì)協(xié)作性人設(shè)計(jì)架構(gòu)，AI執(zhí)行智能化自動識別問題，優(yōu)化代碼靈活性快速切換技術(shù)棧自動化代碼生成、測試自動化可持續(xù)性減少技術(shù)債務(wù)，通過AI審查優(yōu)化

2七大理論基石

基石一：軟件工程與網(wǎng)絡(luò)軟件工程(Methodology)為開發(fā)過程提供規(guī)范化指導(dǎo)，是AGI輔助重構(gòu)的關(guān)鍵依據(jù)。模型:瀑布->迭代->敏捷(Scrum/Kanban)。原則:模塊化、高內(nèi)聚低耦合。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)(Infrastructure)AGI可自動優(yōu)化分布式系統(tǒng)傳輸效率。7層模型:物理層->應(yīng)用層。AGI應(yīng)用:自動選擇最佳協(xié)議/數(shù)據(jù)格式?；篈I理論與DevOpsAI/ML理論AGI自我改進(jìn)的智能核心?；A(chǔ):監(jiān)督/無監(jiān)督/強(qiáng)化學(xué)習(xí)。進(jìn)階:深度學(xué)習(xí)(Transformer)。DevOps(CI/CD)AGI驅(qū)動的高效交付流。CI:AGI自動構(gòu)建、測試代碼。CD:AGI監(jiān)控部署，自動調(diào)節(jié)負(fù)載?；杭軜?gòu)、數(shù)據(jù)與交互系統(tǒng)架構(gòu)AGI輔助劃分服務(wù)邊界，支持微服務(wù)、事件驅(qū)動、Serverless等架構(gòu)。數(shù)據(jù)庫理論AGI核心：使用向量數(shù)據(jù)庫(pgvector)構(gòu)建RAG(檢索增強(qiáng)生成)系統(tǒng)。人機(jī)交互AGI基于用戶行為數(shù)據(jù)自適應(yīng)調(diào)整UI，優(yōu)化可用性原則。

3系統(tǒng)論視角下的開發(fā)宏觀視角：作為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)

整體性與協(xié)同性各理論領(lǐng)域非孤島，是相互依賴的有機(jī)整體。動態(tài)性與自適應(yīng)AGI動態(tài)調(diào)整流程和資源以適應(yīng)變化。反饋與優(yōu)化機(jī)制開發(fā)態(tài)與運(yùn)行態(tài)反饋形成閉環(huán)優(yōu)化。生態(tài)化包含開發(fā)者、云廠商、開源社區(qū)的共生關(guān)系。

4全棧演進(jìn)三階段AGI全棧開發(fā)的三階段

半自動化人主導(dǎo)，AI輔助自動化AI承擔(dān)核心，人監(jiān)督智能化AI自主優(yōu)化，人規(guī)劃環(huán)節(jié)半自動化階段自動化階段智能化階段需求設(shè)計(jì)AGI輔助梳理，人主導(dǎo)AGI生成初稿，人審核AGI自主完成，預(yù)測變更代碼實(shí)現(xiàn)生成片段生成大部分代碼，自動優(yōu)化生成完整代碼，深度學(xué)習(xí)優(yōu)化測試驗(yàn)證生成部分用例自動運(yùn)行測試，修復(fù)已知問題自動修復(fù)缺陷，優(yōu)化策略工程師角色開發(fā)者(Developer)監(jiān)督者(Supervisor)戰(zhàn)略規(guī)劃者(Strategist)

5總結(jié)總結(jié)核心定義：AGI全棧開發(fā)是人機(jī)深度協(xié)作的新型生產(chǎn)力，具備協(xié)作性、智能化、自動化。理論支撐：

融合了軟件工程、RAG數(shù)據(jù)庫、DevOps、系統(tǒng)論等多學(xué)科知識。演進(jìn)路徑：

從“半自動化”向“智能化”演進(jìn)，工程師角色從“執(zhí)行”轉(zhuǎn)向“決策”。核心價(jià)值：

提升效率，降低成本，應(yīng)對復(fù)雜性，推動技術(shù)創(chuàng)新。課后練習(xí)AGI全棧開發(fā)的核心性質(zhì)不包括以下哪一項(xiàng)？（）A．協(xié)作性 B．智能化

C．單一性 D．自動化2從系統(tǒng)論的角度來看，AGI全棧開發(fā)不具備的特性是（）。A．系統(tǒng)的整體性 B．系統(tǒng)的動態(tài)性C．系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)性 D．系統(tǒng)的開放性3AGI全棧開發(fā)的3個(gè)發(fā)展階段分別是________、________和________。4簡述AGI全棧開發(fā)與傳統(tǒng)全棧開發(fā)的主要區(qū)別。5

列舉AGI全棧開發(fā)的3個(gè)關(guān)鍵性質(zhì)，并說明它們?nèi)绾翁嵘浖_發(fā)的效率和質(zhì)量。謝謝觀看39/19第3章AGI全棧開發(fā)通用方法"AGI全棧開發(fā)中，人為決策貫穿始終。人類負(fù)責(zé)精準(zhǔn)洞察、思維引導(dǎo)與批判質(zhì)疑，AGI負(fù)責(zé)高效執(zhí)行與海量生成。"學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握方法：

熟悉“三段式”任務(wù)制定法及復(fù)雜任務(wù)拆解流程。洞察邊界：

理解AGI在前后端、DB、測試等環(huán)節(jié)的優(yōu)勢與能力天花板。進(jìn)階技能：

掌握模型微調(diào)(Fine-Tuning)策略，包括LoRA、指令微調(diào)等核心技術(shù)。知識圖譜：目錄CONTENTS1人為決策與協(xié)作核心2全棧開發(fā)通用步驟3全棧環(huán)節(jié)適應(yīng)性分析

4模型訓(xùn)練與微調(diào)實(shí)戰(zhàn)

5總結(jié)

1人為決策與協(xié)作核心AGI時(shí)代，開發(fā)者做什么？需求洞察力像《黑客帝國》中的墨菲斯，精準(zhǔn)定義問題，而非模糊提問。設(shè)計(jì)審美力彌補(bǔ)AGI在UI/UX上的“機(jī)械感”，注入品牌與情感。思維創(chuàng)造性引導(dǎo)AGI跳出框架，如：提示AGI使用思維導(dǎo)圖展示任務(wù)。批判性思維質(zhì)疑AGI生成的代碼邏輯（Security/PerformanceCheck）。提示詞工程的本質(zhì)是“溝通”反面教材：模糊的指令《2001太空漫游》哈爾9000：“我很抱歉，戴夫，我無法那樣做。你沒有給出明確的指令?！狈疵娼滩模喝狈Φ男枨蟆冻荜憫?zhàn)隊(duì)》大白：“你要我做什么？我只知道我需要你。那我也不知道該怎么做?！苯Y(jié)論：AGI不僅需要指令，更需要背景、約束和目標(biāo)(Context,Constraints,Goal)。

2全棧開發(fā)通用步驟

核心方法：“三段式”任務(wù)制定1需求描述(Input)清晰描述功能邏輯、參數(shù)。例:"為PostgreSQL的Order表添加用戶唯一性約束..."2角色設(shè)定(Role)設(shè)定AGI的專家身份。例:"你是一名專業(yè)的數(shù)據(jù)庫工程師..."3結(jié)果期望(Output)規(guī)定語言、格式、設(shè)計(jì)模式。例:"請用雙引號處理大小寫敏感，輸出具體SQL語句。"化繁為簡：復(fù)雜任務(wù)拆解復(fù)雜任務(wù)集(如:開發(fā)AIGC會話頁面)拆解策略因AGI上下文窗口限制原子化簡單任務(wù)(需求->模塊->前端->API)示例：開發(fā)AIGC會話頁面，可拆解為需求文檔→模塊劃分→前端HTML結(jié)構(gòu)→CSS樣式→API交互邏輯。

3全棧環(huán)節(jié)適應(yīng)性分析

AGI賦能

產(chǎn)品與前端后端與數(shù)據(jù)產(chǎn)品策劃AGI優(yōu)勢(Pros):快速生成PRD、競品分析、創(chuàng)意發(fā)散。AGI限制(Cons):缺乏情感洞察，難以理解復(fù)雜業(yè)務(wù)背景。前端開發(fā)AGI優(yōu)勢(Pros):秒級生成HTML/CSS布局，組件化開發(fā)。AGI限制(Cons):復(fù)雜JS交互邏輯易出錯(cuò)，審美缺乏創(chuàng)新。數(shù)據(jù)庫&后端AGI優(yōu)勢:快速生成復(fù)雜SQL/API，優(yōu)化索引建議。AGI限制:無法完全理解業(yè)務(wù)實(shí)體關(guān)系，安全性考慮不足。算法&測試AGI優(yōu)勢:自動生成Mock數(shù)據(jù)，優(yōu)化算法參數(shù)。AGI限制:復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯測試覆蓋不全。

4模型訓(xùn)練與微調(diào)實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練策略：微調(diào)vs從頭訓(xùn)練

微調(diào)(Fine-Tuning)“站在巨人的肩膀上”適用:數(shù)據(jù)少、資源受限、特定任務(wù)優(yōu)化。成本:低(幾小時(shí)~幾天)。從頭訓(xùn)練(Scratch)“從零開始培養(yǎng)”適用:數(shù)據(jù)量大(萬億Token)、全新領(lǐng)域、完全定制。成本:極高(算力/時(shí)間/數(shù)據(jù))。降低門檻：參數(shù)高效微調(diào)(PEFT)

全微調(diào)(FullFT):更新所有參數(shù)，成本高。LoRA(Low-RankAdaptation):推薦。凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，只訓(xùn)練低秩矩陣，顯存占用極低。QLoRA:量化版LoRA，進(jìn)一步降低硬件門檻(單卡4090可跑)。指令微調(diào):適合編程任務(wù)，讓模型聽懂“寫一個(gè)Python函數(shù)...”。借力開源生態(tài)

代碼庫GitHub,StackOverflow數(shù)據(jù)集HuggingFace,Kaggle開源模型Llama3,GPT-Neo數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)注模型訓(xùn)練評估部署關(guān)鍵步驟：

5總結(jié)總結(jié)核心邏輯：

人類定義目標(biāo)與約束，AGI填充細(xì)節(jié)與代碼。標(biāo)準(zhǔn)流程：

需求描述->角色設(shè)定->結(jié)果驗(yàn)證(三段式)。技術(shù)進(jìn)階：

熟練運(yùn)用微調(diào)(LoRA)技術(shù)，讓通用模型變成"垂直領(lǐng)域?qū)＜?。風(fēng)險(xiǎn)控制：

警惕過擬合與數(shù)據(jù)偏差，始終保持Human-in-the-loop。課后練習(xí)

AGI在全棧開發(fā)中的優(yōu)勢不包括以下哪項(xiàng)？（）A．提高開發(fā)效率 B．提高軟件質(zhì)量

C．減少開發(fā)者數(shù)量 D．促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新2

AGI全棧開發(fā)中，模型訓(xùn)練的限制不包括以下哪項(xiàng)？（）A．過擬合風(fēng)險(xiǎn) B．計(jì)算資源需求C．?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量 D．增強(qiáng)創(chuàng)新能力3AGI全棧開發(fā)中，微調(diào)策略依據(jù)包括任務(wù)需求和________進(jìn)行選擇。4簡述AGI全棧開發(fā)的通用步驟。5分析AGI在全棧開發(fā)中的優(yōu)勢與限制。謝謝觀看60/19第4章AGI全棧工程師職業(yè)圖譜"AGI全棧工程師≠全干工程師。傳統(tǒng)全棧是‘一個(gè)人干，老板全賺’（勞動力堆積）；AGI全棧是‘一個(gè)人干，合伙分配’（商業(yè)價(jià)值創(chuàng)造）。"學(xué)習(xí)目標(biāo)角色定位：

深刻理解AGI全棧與傳統(tǒng)全棧在工作模式、影響力及薪資潛力上的本質(zhì)區(qū)別。技能構(gòu)建：

掌握“AI基礎(chǔ)+工程落地+業(yè)務(wù)理解”的三維能力模型，構(gòu)建新一代知識天賦樹。職業(yè)路徑：

明確AGI智能體工程師、獨(dú)立開發(fā)者（數(shù)字游民）等新興職業(yè)的發(fā)展路線。知識圖譜：目錄CONTENTS1崗位重塑：定義與價(jià)值2職業(yè)路徑：四種發(fā)展方向

34硬核技能：能力矩陣構(gòu)建

5總結(jié)

知識體系：AGI天賦樹

1崗位重塑：定義與價(jià)值角色進(jìn)化論傳統(tǒng)全棧工程師(Old)技能深度:技術(shù)專注，技能相對單一。工作模式:“萬金油”打工仔，疲憊。影響力:僅限于技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面。核心價(jià)值:執(zhí)行力(寫代碼)。AGI全棧工程師(New)技能深度:技術(shù)+商業(yè)，技能多元化。工作模式:決策者/指揮家，成就感強(qiáng)。影響力:對產(chǎn)品戰(zhàn)略有深遠(yuǎn)影響。核心價(jià)值:創(chuàng)造力(設(shè)計(jì)系統(tǒng)/商業(yè)變現(xiàn))。從“寫代碼”到“造系統(tǒng)”以前：寫代碼前端+后端+數(shù)據(jù)庫維護(hù)現(xiàn)在：造系統(tǒng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)+技術(shù)開發(fā)+運(yùn)營管理AGI全棧=產(chǎn)品經(jīng)理+架構(gòu)師+運(yùn)營總監(jiān)+AI執(zhí)行者

2職業(yè)路徑：四種發(fā)展方向

賽道一：AGI智能體工程師Gartner預(yù)測，到2026年，超過80%的企業(yè)將部署AIAgent。業(yè)務(wù)流程原子化拆解。Prompt工程與工作流編排。垂直領(lǐng)域知識庫構(gòu)建(RAG)。晉升路線訓(xùn)練師→工程師→架構(gòu)師→項(xiàng)目經(jīng)理賽道二：全棧工程師(AGI增強(qiáng)版)CRUD崗位需求下降，復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)需求上升。工作流進(jìn)化：需求拆解→AGI指令設(shè)計(jì)→代碼生成→人工校驗(yàn)核心競爭力：雙語翻譯者——將模糊業(yè)務(wù)需求翻譯為精準(zhǔn)AI指令。賽道三：前/后端工程師的轉(zhuǎn)型前端(Frontend)重心從切圖/布局轉(zhuǎn)向復(fù)雜交互邏輯與多端體驗(yàn)優(yōu)化。后端(Backend)重心從CRUD轉(zhuǎn)向高并發(fā)架構(gòu)、領(lǐng)域模型抽象(DDD)與數(shù)據(jù)治理。數(shù)據(jù)支撐+37%面試通過率提升+25%薪資溢價(jià)賽道四：獨(dú)立創(chuàng)業(yè)者與數(shù)字游民趨勢：預(yù)計(jì)2035年全球自由職業(yè)者達(dá)30億。PieterLevelsNomadList創(chuàng)始人核心邏輯：BootStrap(自舉)用最低成本快速驗(yàn)證商業(yè)閉環(huán)。成功秘訣發(fā)現(xiàn)需求+快速落地(AGI大幅降低落地門檻)。

3硬核技能：能力矩陣構(gòu)建從基石到工程落地

AI/ML基礎(chǔ)理解Transformer、監(jiān)督/強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理。編程語言Python:AI訓(xùn)練首選。Java/C++:高性能后端。云計(jì)算Docker/K8s容器化部署，GPU資源調(diào)度。數(shù)據(jù)能力清洗標(biāo)注特征工程模型能力微調(diào):LoRA/QLoRA評估:準(zhǔn)確率/召回率部署:模型服務(wù)化底層：中層：頂層：

4知識體系：AGI天賦樹告別“單向發(fā)展”，擁抱“AGI羅盤”單向發(fā)展(舊)鉆研單一框架底層，易遇瓶頸。雙向/T型(舊)試圖全懂，易“樣樣通樣樣松”。AGI羅盤(新)以主攻方向?yàn)楹诵?，用AGI快速填補(bǔ)知識盲區(qū)。關(guān)鍵：培養(yǎng)精準(zhǔn)定義問題的能力。技術(shù)之外的競爭力產(chǎn)品思維UX設(shè)計(jì)、需求分析(SLC法則)。項(xiàng)目管理敏捷開發(fā)、風(fēng)險(xiǎn)控制、時(shí)間管理。溝通協(xié)作向非技術(shù)人員解釋復(fù)雜概念。持續(xù)學(xué)習(xí)關(guān)注HuggingFace/arXiv，保持敏銳。

5總結(jié)總結(jié)身份轉(zhuǎn)變：

從執(zhí)行者

→

決策者/創(chuàng)造者。核心公式：

業(yè)務(wù)理解

×AGI工具駕馭

×架構(gòu)能力=核心競爭力。終局思維：

技術(shù)是手段，解決問題和創(chuàng)造價(jià)值才是目的。行動指南：

建立自己的AGI工作流，嘗試成為“超級個(gè)體”。課后練習(xí)AGI全棧工程師的能力要求不涉及以下哪項(xiàng)？（）A．人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) B．?dāng)?shù)據(jù)處理與分析能力C．項(xiàng)目管理 D．云計(jì)算與分布式計(jì)算2

AGI全棧工程師的跨領(lǐng)域合作中，以下哪項(xiàng)不是最佳實(shí)踐？（）A．定期召開跨部門會議 B．采用敏捷開發(fā)方法C．獨(dú)立完成任務(wù) D．與團(tuán)隊(duì)成員共同設(shè)定項(xiàng)目目標(biāo)3AGI全棧工程師與傳統(tǒng)全棧工程師的最大區(qū)別在于，AGI全棧工程師不僅是技術(shù)的執(zhí)行者，更是________的創(chuàng)造者和分享者。4列舉AGI全棧工程師的3個(gè)核心技能，并說明它們?nèi)绾翁嵘_發(fā)效率。5描述AGI全棧工程師在跨領(lǐng)域合作中的作用。謝謝觀看第5章智能體策劃文檔編寫"AGI讓產(chǎn)品經(jīng)理從‘原型繪制者’進(jìn)化為‘結(jié)構(gòu)定義者’。我們的目標(biāo)不是畫圖，而是通過精準(zhǔn)的需求結(jié)構(gòu)化，指揮AGI生成可交互的真實(shí)代碼。"學(xué)習(xí)目標(biāo)理解范式：

理解AGI在行業(yè)轉(zhuǎn)型中的作用，以及SLC設(shè)計(jì)法則與智能體架構(gòu)。掌握流程：

掌握“開題調(diào)研

→

需求挖掘

→結(jié)構(gòu)設(shè)→原型生成”的全鏈路。實(shí)戰(zhàn)技能：

熟練運(yùn)用Prompt進(jìn)行用戶畫像分析、SWOT分析及高保真原型代碼生成。知識圖譜：目錄CONTENTS1產(chǎn)品策劃理論與AGI角色2開題與政策調(diào)研3行業(yè)分析與需求挖掘

4結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與原型生成

5總結(jié)

1產(chǎn)品策劃理論與AGI角色AGI：超級產(chǎn)品助理背景調(diào)研秒速分析行業(yè)報(bào)告，提煉政策紅利。需求分析自動挖掘用戶反饋，生成情感分析報(bào)告。功能設(shè)計(jì)推薦功能模塊，優(yōu)化信息架構(gòu)。迭代優(yōu)化持續(xù)監(jiān)測反饋，自動生成優(yōu)化建議。上線推廣評估推廣策略，生成用戶手冊。智能協(xié)作貫穿始終，提效每一個(gè)策劃環(huán)節(jié)。核心理論基礎(chǔ)SLC產(chǎn)品法則S(Simple):簡單直觀L(Logical):邏輯清晰C(Complete):功能完整分析工具箱SWOT:優(yōu)勢/劣勢/機(jī)會/威脅競品分析:自動化數(shù)據(jù)收集與對比

2開題與政策調(diào)研

實(shí)戰(zhàn)：尋找“AI+醫(yī)療”切入點(diǎn)1創(chuàng)意發(fā)散(AGI)2創(chuàng)意篩選(Human+AI)3品牌定義(Human)Prompt:"作為醫(yī)療PM，請列出10個(gè)AI智能體項(xiàng)目方向..."產(chǎn)出：智能問診、健康助手、藥物管理...標(biāo)準(zhǔn):成本低、周期短、非硬件依賴結(jié)果：靈犀問診AI(智能問診系統(tǒng))結(jié)果:名稱：靈犀問診("心有靈犀")Slogan:"靈犀一指，問診如風(fēng)"政策聯(lián)想與價(jià)值錨定政策聯(lián)想(AGI輔助)快速推薦相關(guān)政策文件，如《健康中國2030》、《互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康意見》。價(jià)值錨定精準(zhǔn)匹配(Human+AI)條款：“提高服務(wù)可及性”功能：24/7在線問診。價(jià)值：確保項(xiàng)目符合國家戰(zhàn)略，易獲支持。

3行業(yè)分析與需求挖掘

行業(yè)趨勢與層級劃分

醫(yī)療健康行業(yè)大類數(shù)字醫(yī)療子行業(yè)AI問診細(xì)分領(lǐng)域語音識別問診具體應(yīng)用趨勢洞察診療人次增長(101億)，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院爆發(fā)(3340家)。核心痛點(diǎn)醫(yī)療資源分布不均，三長一短（排隊(duì)長、問診短）。用戶故事：誰在痛苦？患者掛號難、排隊(duì)久、信息不對稱?！芭抨?duì)3小時(shí)，看病3分鐘”醫(yī)生問診壓力大、文書工作繁瑣。寫病歷耗時(shí)，擠壓溝通時(shí)間護(hù)士/規(guī)培生工作強(qiáng)度大、缺乏實(shí)戰(zhàn)指導(dǎo)。重復(fù)性工作多，學(xué)習(xí)機(jī)會少AGI價(jià)值：預(yù)問診生成病歷，輔助決策，釋放人力，精準(zhǔn)賦能。需求轉(zhuǎn)化為功能(MECE原則)核心問題：醫(yī)療資源優(yōu)化患者訴求7x24h智能問診癥狀自查醫(yī)護(hù)訴求AI輔助診斷病歷自動生成管理訴求資源預(yù)警滿意度分析

4結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與原型生成

結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)：定義產(chǎn)品骨架輸入需求列表+MECE功能圖Prompt產(chǎn)出(結(jié)構(gòu)化描述)狀態(tài)欄:緊急求助核心區(qū):癥狀輸入(語音/文本/圖片)服務(wù)陣:AI預(yù)診、我的病歷數(shù)據(jù)看板:血壓/心率趨勢技術(shù)翻譯：從PRD到TechSpec產(chǎn)品經(jīng)理(PRD)角色切換前端工程師(TechSpec)組件拆解緊急求助按鈕(#FF3B30,震動反饋)交互邏輯輸入>5字觸發(fā)聯(lián)想，長按3秒啟動急救數(shù)據(jù)策略優(yōu)先加載文本，圖片懶加載，本地緩存見證奇跡：代碼級原型生成Prompt核心指定框架、規(guī)范、資源AGI產(chǎn)出完整的index.html代碼結(jié)果展示可運(yùn)行的Demo效率提升：從設(shè)計(jì)到可運(yùn)行Demo，2小時(shí)vs3天

5總結(jié)總結(jié)模式變革：

從“畫圖匠”轉(zhuǎn)變?yōu)椤斑壿嫾軜?gòu)師”。核心能力：

結(jié)構(gòu)化思維(MECE)+AGI協(xié)作能力(Prompt)。價(jià)值重塑：

減少低效重復(fù)勞動(UI繪制)，聚焦業(yè)務(wù)邏輯與創(chuàng)新。協(xié)作范式：

人類定義問題

→AGI生成方案

→人類驗(yàn)證決策。課后練習(xí)AGI在產(chǎn)品策劃中的優(yōu)勢不包括以下哪項(xiàng)？（）A．快速生成文檔 B．深入理解用戶情感

C．提供數(shù)據(jù)分析能力 D．激發(fā)創(chuàng)意2

用戶故事分析的主要目的是什么？（）A．提高開發(fā)效率 B．優(yōu)化代碼結(jié)構(gòu)C．挖掘用戶需求 D．降低開發(fā)成本3SLC產(chǎn)品設(shè)計(jì)法則的三個(gè)英文關(guān)鍵詞依次是Simple、________和Complete。4簡述AGI在產(chǎn)品策劃中的主要作用。5請用一句話概括AGI與（產(chǎn)品經(jīng)理）在原型設(shè)計(jì)流程中的協(xié)作特點(diǎn)。謝謝觀看105/19第6章AGI前端開發(fā)：從組件到門診智能體"把底層模塊交給AGI，把需求洞察與角色設(shè)計(jì)留給自己"——解放的不只是雙手，更是創(chuàng)造者的時(shí)間與心智空間。學(xué)習(xí)目標(biāo)理解概念：AGI

智能體交互頁面核心概念及與前端開發(fā)的關(guān)聯(lián)；現(xiàn)代前端框架適配邏輯及AGI交互頁面性能優(yōu)化原理。掌握技能：

用Angular/React/Vue搭建AGI交互頁面；用CSS/JavaScript實(shí)現(xiàn)動態(tài)交互、優(yōu)化體驗(yàn)；分析并解決AGI交互頁面性能問題。知識圖譜：1AGI前端開發(fā)概述2前端開發(fā)理論基礎(chǔ)3項(xiàng)目一：聊天頁布局與樣式重構(gòu)目錄CONTENTS4項(xiàng)目二：網(wǎng)絡(luò)請求與數(shù)據(jù)渲染5項(xiàng)目三：前端組件化開發(fā)6項(xiàng)目四：門診智能體實(shí)戰(zhàn)目錄CONTENTS7本章小結(jié)與習(xí)題

1AGI前端開發(fā)概述AGI重塑前端開發(fā)范式01AGI具備自主學(xué)習(xí)、跨領(lǐng)域遷移、推理理解、自我改進(jìn)與情感社交五大核心特征，能夠處理復(fù)雜任務(wù)并適應(yīng)多變環(huán)境，為前端開發(fā)帶來全新變革。02傳統(tǒng)AI局限傳統(tǒng)AI局限于窄域任務(wù)，依賴大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)，適應(yīng)性弱，只能處理預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的問題，難以滿足現(xiàn)代前端開發(fā)對靈活性和智能性的需求。03前端職責(zé)升級在AGI時(shí)代，前端開發(fā)的職責(zé)從傳統(tǒng)的視覺效果呈現(xiàn)和用戶交互設(shè)計(jì)，升級為與智能體的高效協(xié)同，開發(fā)者需具備AI協(xié)作能力，推動開發(fā)模式的革新。04開發(fā)模式躍遷開發(fā)模式從"搜索+手寫"向"Prompt+審核"躍遷，AGI生成代碼初稿，開發(fā)者審核優(yōu)化，大幅提升開發(fā)效率，使數(shù)分鐘級交付成為可能。AGI五大特征

2前端開發(fā)理論基礎(chǔ)

前端定義與分工邊界01前后端分工維度從"看得見/看不見"和"輸入輸出事件處理"兩大維度闡釋前后端分工，明確各自職責(zé)，為團(tuán)隊(duì)協(xié)作提供清晰指導(dǎo)。02狹義前端涵蓋網(wǎng)頁和客戶端開發(fā)，廣義前端強(qiáng)調(diào)跨端復(fù)用，通過不同視角理解前端開發(fā)的范疇與目標(biāo)。03前端開發(fā)內(nèi)容包含多種界面形態(tài)與豐富的輸入輸出事件，通過統(tǒng)一Event接口與WebAPI實(shí)現(xiàn)多端體驗(yàn)，滿足多樣化需求。狹義與廣義前端前端開發(fā)內(nèi)容HTML+CSS+JS基礎(chǔ)語法回顧

01核心標(biāo)簽速記用拆詞法速記HTML核心標(biāo)簽，如ul、li、b，快速構(gòu)建頁面結(jié)構(gòu)，為前端開發(fā)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。02CSS層疊思想CSS的層疊思想實(shí)現(xiàn)頁面視覺效果，通過樣式規(guī)則的層層疊加，創(chuàng)造出豐富的視覺層次，提升用戶體驗(yàn)。03JavaScript事件響應(yīng)JavaScript響應(yīng)事件動態(tài)更新頁面內(nèi)容，增強(qiáng)頁面的交互性，使用戶操作得到即時(shí)反饋。04Markdown輕量標(biāo)記Markdown輕量標(biāo)記快速生成文檔與思維導(dǎo)圖，提高文檔編寫效率，便于知識管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

3項(xiàng)目一：聊天頁布局與樣式重構(gòu)Flex整體布局目標(biāo)與骨架

整體布局目標(biāo)通過Flex布局重構(gòu)DOM和CSS，打造響應(yīng)式、流暢且美觀的聊天頁面，實(shí)現(xiàn)四大模塊：頂部欄、消息列表、輸入工具條以及手機(jī)端適配，以滿足不同設(shè)備上的良好用戶體驗(yàn)。關(guān)鍵代碼關(guān)鍵代碼展示了Flex布局的骨架。通過.container設(shè)置為flex布局，并指定flex-direction為column，確保頁面為垂直布局。.header、.chat-area和.input-area分別定義頁面的頂部欄、消息區(qū)域和輸入?yún)^(qū)域。.container

{

display:

flex;

flex-direction:

column;

height:

100vh;

/*

占滿整個(gè)視窗高度

*/}.header

{

padding:

10px;

background-color:

#f1f1f1;

text-align:

center;}.chat-area

{

flex:

1;

display:

flex;

flex-direction:

column;}.input-area

{

display:

flex;

padding:

10px;

background-color:

#f9f9f9;}AGI實(shí)現(xiàn)輸入框工具欄頂部欄的DOM結(jié)構(gòu)通過<divclass="toolbar">實(shí)現(xiàn)，包含返回按鈕、頭像名稱以及更多按鈕。其中，返回按鈕通過<ion-iconname="arrow-back"></ion-icon>實(shí)現(xiàn)，頭像名稱部分則通過嵌套<divclass="avatar">和<span>標(biāo)簽來展示，更多按鈕則使用<ion-iconname="chevron-down"></ion-icon>來表示。消息列表部分通過{flex-direction:row-reverse;}實(shí)現(xiàn)用戶消息的右對齊，而.ai-message則保持默認(rèn)的左對齊。同時(shí)，.user-message和.ai-message分別設(shè)置了不同的背景顏色和字體顏色，便于用戶快速區(qū)分消息來源。輸入工具條采用兩行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。第一行為透明藍(lán)框按鈕，包括角色、呼叫、分享、圖片等功能入口，并集成了飛碼badge，為用戶提供豐富的交互選項(xiàng)。第二行則包含圓藍(lán)色麥克風(fēng)按鈕、彈性輸入框以及圓藍(lán)色發(fā)送按鈕。AGI與人類合作AGI優(yōu)勢AGI在項(xiàng)目中展現(xiàn)了顯著的優(yōu)勢，能夠生成Flex骨架和復(fù)雜的CSS特效，避免了重復(fù)代碼的編寫，大大提高了開發(fā)效率。人類優(yōu)勢人類在項(xiàng)目中則更注重需求洞察和體驗(yàn)微調(diào)，能夠處理復(fù)雜的交互邏輯、表單驗(yàn)證以及美感創(chuàng)新等問題，并能夠從用戶的角度出發(fā)，對產(chǎn)品進(jìn)行精細(xì)化打磨。協(xié)作閉環(huán)項(xiàng)目中形成了AGI打地基、人類精裝以及反饋迭代的協(xié)作閉環(huán)。AGI快速搭建基礎(chǔ)框架，人類在此基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化和完善，并通過反饋不斷迭代改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了高效開發(fā)的目標(biāo)。

4項(xiàng)目二：網(wǎng)絡(luò)請求與數(shù)據(jù)渲染FmodeChatCompletion流式響應(yīng)設(shè)計(jì)項(xiàng)目目標(biāo)本項(xiàng)目旨在通過HTTPEventStream實(shí)現(xiàn)AGIcompletions接口的流式響應(yīng)，同時(shí)提供Observable逐字渲染能力，兼顧實(shí)時(shí)性與可訂閱性。技術(shù)路徑技術(shù)路徑分為三步：首先接收data:片段，去除前綴并解析JSON；接著按choices[0].text累加至contentBuffer；最后通過Observable.next逐段推送，供外部訂閱。FmodeChatCompletion類圖FmodeChat生命周期與消息閉環(huán)類功能FmodeChat在FmodeChatCompletion之上封裝，維護(hù)messageList數(shù)組，實(shí)現(xiàn)sendMessage和接收階段的自動化處理。生命周期鉤子內(nèi)置onChatSaved/onMessage/onUserSend/onClose生命周期鉤子，支持歷史消息注入與自定義回調(diào)，增強(qiáng)類的靈活性。方法功能sendCompletion方法接收isDirect/intTime/onComplete配置，內(nèi)部調(diào)用requestFmodeChatApi獲取Response.body.reader，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流處理。

FmodeChat類圖

5項(xiàng)目三：前端組件化開發(fā)ChatPanel組件化設(shè)計(jì)目標(biāo)與結(jié)構(gòu)01header區(qū)目標(biāo)header區(qū)作為ChatPanel的導(dǎo)航與上下文展示區(qū)域，通過返回按鈕、智能體頭像與名稱以及更多按鈕，為用戶提供清晰的交互指引和界面導(dǎo)航，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。02message區(qū)目標(biāo)message區(qū)負(fù)責(zé)展示完整的聊天記錄，通過左右布局，清晰區(qū)分用戶與AI的消息，確保聊天內(nèi)容的可讀性，讓用戶能直觀地查看對話歷史。03input區(qū)目標(biāo)input區(qū)通過輸入框和發(fā)送按鈕捕獲用戶意圖，同時(shí)支持附件擴(kuò)展功能，為用戶提供便捷的輸入方式，觸發(fā)后續(xù)AI調(diào)用，實(shí)現(xiàn)高效的用戶交互。代碼落地與AGI協(xié)作反思header組件header組件通過@Input()role接收智能體名稱并渲染頭像，實(shí)現(xiàn)動態(tài)展示智能體信息，為用戶提供清晰的交互對象標(biāo)識。message組件message組件利用動態(tài)類名切換左右氣泡，根據(jù)發(fā)送者身份動態(tài)調(diào)整消息氣泡的布局，提升聊天記錄的可讀性。input組件代碼input組件以@Output()messageSent在回車與按鈕雙觸發(fā)時(shí)向上拋出消息，支持多種輸入方式，提高用戶輸入效率。AGI協(xié)作反思AGI負(fù)責(zé)生成代碼腳手架，工程師聚焦需求分析與用戶體驗(yàn)優(yōu)化，形成AGI打地基、工程師精裝的高效協(xié)作。

6項(xiàng)目四：門診醫(yī)生智能體實(shí)戰(zhàn)門診醫(yī)生智能體目標(biāo)與總體流程總體目標(biāo)通過ChatPanel和FmodeChat生命周期，串聯(lián)導(dǎo)診、問診、檢查、診斷處方四大環(huán)節(jié)，讓患者在一次對話中完成門診服務(wù)，顯著提升就醫(yī)體驗(yàn)和醫(yī)生工作效率。階段任務(wù)首先分析門診流程，繪制UML時(shí)序圖；接著設(shè)定醫(yī)生角色，設(shè)計(jì)對話邏輯與提示詞；最后開發(fā)組件，利用階段標(biāo)記驅(qū)動生命周期，確保各環(huán)節(jié)無縫銜接。流程落地：時(shí)序、角色提示與關(guān)鍵代碼01時(shí)序流程患者描述癥狀后，系統(tǒng)推薦科室完成導(dǎo)診；醫(yī)生追問病史，必要時(shí)建議檢查完成問診；檢查結(jié)果出來后填寫數(shù)據(jù)完成檢查；最后醫(yī)生給出診斷和處方，患者確認(rèn)后結(jié)束會話。02醫(yī)生提示詞醫(yī)生在問診時(shí)會說"請?jiān)敿?xì)描述病史與癥狀"，在需要檢查時(shí)會問"建議做XX檢查，可以嗎？"，在檢查結(jié)果后會說"結(jié)果已出，請?zhí)顚憯?shù)據(jù)"，在診斷時(shí)會告知"診斷如下…這是您的處方"。03代碼骨架在handleUserMessage函數(shù)中，通過判斷消息內(nèi)容是否包含特定標(biāo)記，如‘[完成導(dǎo)診]’‘[完成問診]’等，來觸發(fā)進(jìn)入下一環(huán)節(jié)的邏輯，實(shí)現(xiàn)對話流程的自動推進(jìn)。

門診服務(wù)時(shí)序圖問診頁面實(shí)現(xiàn)與AGI工程師協(xié)作反思

01頁面實(shí)現(xiàn)使用IonicCLI快速生成頁面，通過代碼打開ChatPanelModal并注入?yún)?shù)，利用handleUserMessage函數(shù)切換下一環(huán)節(jié)。02AGI優(yōu)勢AGI能夠快速生成代碼框架，梳理門診流程，自動優(yōu)化代碼邏輯，提高開發(fā)效率。03工程師優(yōu)勢工程師憑借對需求的深刻洞察，設(shè)計(jì)精準(zhǔn)的醫(yī)生提示詞，對AGI生成的代碼進(jìn)行邊界微調(diào)。04協(xié)作閉環(huán)形成"AGI地基→工程師精裝→反饋迭代"的高效協(xié)作閉環(huán)，確保項(xiàng)目成功落地。

7本章小結(jié)與習(xí)題核心知識點(diǎn)回顧AGI前端范式回顧AGI重塑前端開發(fā)范式，從傳統(tǒng)開發(fā)到與智能體協(xié)同，開發(fā)者角色的轉(zhuǎn)變，以及開發(fā)模式的革新?；A(chǔ)語法與工具鏈?zhǔn)崂鞨TML、CSS、JavaScript基礎(chǔ)語法，以及Markdown等工具鏈的應(yīng)用，為前端開發(fā)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。網(wǎng)絡(luò)請求與流式渲染總結(jié)網(wǎng)絡(luò)請求與數(shù)據(jù)渲染的關(guān)鍵技術(shù)，如HTTPEventStream、Observable流處理，實(shí)現(xiàn)高效的實(shí)時(shí)交互。組件化封裝強(qiáng)調(diào)組件化開發(fā)的重要性，通過封裝組件實(shí)現(xiàn)功能的模塊化，提高代碼的復(fù)用性和維護(hù)性。課后習(xí)題1在實(shí)現(xiàn)智能體聊天頁面時(shí)，________布局用于整體頁面的排版。A.彈性布局B.浮動布局C.網(wǎng)格布局D.絕對定位2

在前端開發(fā)中，________框架用于構(gòu)建高效的交互界面。A.ReactB.Vue.jsC.AngularD.jQuery3AGI可以通過________技術(shù)快速生成基礎(chǔ)的HTML和CSS代碼。4簡述AGI在前端開發(fā)中的主要優(yōu)勢。5如何通過彈性布局實(shí)現(xiàn)智能體聊天頁面的整體排版？謝謝觀看134/19第七章微服務(wù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)持久化實(shí)戰(zhàn)""前端賦予智能體‘皮囊’，后端則注入‘記憶’。數(shù)據(jù)持久化不僅是存儲，更是AGI實(shí)現(xiàn)長期認(rèn)知與上下文連續(xù)性的物理基礎(chǔ)。"學(xué)習(xí)目標(biāo)理解架構(gòu)：

理解微服務(wù)架構(gòu)在醫(yī)療系統(tǒng)中的作用及RESTfulAPI設(shè)計(jì)規(guī)范。掌握技能：

掌握基于Node.js+ParseServer的微服務(wù)搭建，及PostgreSQL數(shù)據(jù)庫配置。工程實(shí)踐：

能夠封裝CloudUser/Object/QuerySDK，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)產(chǎn)生到持久化的完整閉環(huán)。知識圖譜：目錄CONTENTS1微服務(wù)環(huán)境與SDK設(shè)計(jì)

2門診智能體數(shù)據(jù)持久化3AGI時(shí)代的后端協(xié)作4總結(jié)

1微服務(wù)環(huán)境與SDK設(shè)計(jì)輕量級微服務(wù)架構(gòu)方案微服務(wù)架構(gòu)核心組成前端應(yīng)用Ionic/AngularParseServer微服務(wù)提供注冊中心、配置中心、網(wǎng)關(guān)三大組件高可用可擴(kuò)展數(shù)據(jù)持久化PostgreSQLRESTfulAPI從API到SDK的封裝邏輯RESTful規(guī)則(底層協(xié)議)

User:注冊、登錄、鑒權(quán)。Object:CRUD(增刪改查)。Query:復(fù)雜條件檢索。SDK類設(shè)計(jì)(業(yè)務(wù)封裝-TypeScript)：CloudUser:signUp(),logIn()用于自動處理Token存儲(localStorage)。CloudObject:save(),destroy()用于統(tǒng)一對象操作接口。CloudQuery:find(),equalTo(),lessThan()用于鏈?zhǔn)秸{(diào)用，簡化查詢。Cloud三類SDK職責(zé)Cloud三類SDK職責(zé)：化繁為簡CloudUser封裝注冊、登錄與localStorage會話，管理用戶生命周期。CloudObject封裝單表增刪查改，自動攜帶sessionToken，隔離HTTP與協(xié)議細(xì)節(jié)。CloudQuery提供鏈?zhǔn)浇涌谂c指針嵌套查詢，讓業(yè)務(wù)層聚焦醫(yī)療語義而非數(shù)據(jù)檢索。

2門診智能體數(shù)據(jù)持久化

醫(yī)療場景數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)門診三表Schema設(shè)計(jì)Department科室表objectIdnameDoctor醫(yī)生表objectIdname,age,gender...depart(Pointer)Consultation門診記錄表objectIdtitle,contentdoctor,depart,user遵循Parse規(guī)則，外鍵用Pointer<類名>強(qiáng)類型關(guān)聯(lián)，系統(tǒng)字段自動繼承，滿足醫(yī)療審計(jì)要求。數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)全鏈路1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(AGI輔助)自動生成測試數(shù)據(jù)(MockData)，導(dǎo)入Doctor和Department基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。2.前端渲染(Ionic/Angular)調(diào)用CloudQuerySDK查詢醫(yī)生列表，循環(huán)渲染展示醫(yī)生信息。3.交互閉環(huán)用戶選擇醫(yī)生->進(jìn)入對話->觸發(fā)數(shù)據(jù)保存。讓對話“落地生根”：數(shù)據(jù)持久化問診會話自動保存機(jī)制1.初始化會話點(diǎn)擊醫(yī)生卡片，預(yù)制角色prompt。2.AGI對話模型根據(jù)流程四階段進(jìn)行問診。3.捕獲完成通過onMessage鉤子捕獲[處方完成]。4.自動保存解析content并寫入Consultation表。通過onMessage鉤子實(shí)時(shí)捕獲關(guān)鍵字，實(shí)現(xiàn)問診即保存的零感知體驗(yàn)。

3AGI時(shí)代的后端協(xié)作深度解析：AGIvs工程師維度AGI(智能體)人類工程師(架構(gòu)師)數(shù)據(jù)生產(chǎn)自動化生成海量、規(guī)范的測試數(shù)據(jù)(Mock)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)范式(Schema)，定義業(yè)務(wù)實(shí)體關(guān)系代碼實(shí)現(xiàn)快速生成SDK模版代碼、SQL語句封裝核心類庫，設(shè)計(jì)接口安全性與復(fù)用性邏輯處理靈活調(diào)整具體的業(yè)務(wù)代碼邏輯把控系統(tǒng)架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)一致性與隱私安全核心價(jià)值效率工具

(快)決策與兜底

(穩(wěn))AGI與工程師協(xié)同工作AGI與工程師協(xié)作總結(jié)AGI承擔(dān)80%重復(fù)性模板代碼與配置生成，極大提升效率。+工程師聚焦20%架構(gòu)決策、合規(guī)邊界與異常處理，保留最終拍板權(quán)。二者形成互補(bǔ)飛輪，通過精準(zhǔn)Prompt和充分上下文，讓技術(shù)服務(wù)于臨床而非替代臨床。

4總結(jié)總結(jié)架構(gòu)落地：

完成了從數(shù)據(jù)庫到微服務(wù)中間件的環(huán)境搭建。工具封裝：

通過封裝SDK(User/Object/Query)，屏蔽了底層通信細(xì)節(jié)，提升開發(fā)效率。業(yè)務(wù)閉環(huán)：

實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)、展示與持久化存儲，賦予了智能體“記憶”。安全合規(guī)：

強(qiáng)調(diào)了醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的重要性（素養(yǎng)目標(biāo)）。課后練習(xí)

AGI在后端開發(fā)中的優(yōu)勢不包括以下哪項(xiàng)？（）A．快速提供技術(shù)指導(dǎo) B．確保步驟的準(zhǔn)確性和一致性C．提供創(chuàng)新的設(shè)計(jì)思路 D．提供廣泛的知識庫2

門診服務(wù)記錄系統(tǒng)采用的基礎(chǔ)架構(gòu)風(fēng)格是（）。A．單體架構(gòu) B．微服務(wù)架構(gòu)C．Serverless D．單體+緩存3微服務(wù)三大核心組件：服務(wù)注冊中心、配置中心、________。4簡述AGI在后端開發(fā)中的主要優(yōu)勢。5

如何通過Express框架搭建微服務(wù)環(huán)境？謝謝觀看154/19第8章數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)—RAG檢索與知識庫構(gòu)建"把繁瑣的向量計(jì)算交給AGI，把知識架構(gòu)與業(yè)務(wù)邏輯留給自己"——構(gòu)建的不只是外掛記憶，更是智能體在垂直領(lǐng)域的專業(yè)靈魂。學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握工具：掌握使用PostgreSQL及pgvector插件構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫的方法。理解原理：掌握深度學(xué)習(xí)與文本向量化（Embeddings）的基礎(chǔ)理論。應(yīng)用開發(fā)：能獨(dú)立編寫AgentStory類，實(shí)現(xiàn)文檔加載、分割、向量化及持久化。

知識圖譜：1文本分割與文本向量化2RAG檢索與向量數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)3AgentStory類封裝目錄CONTENTS4智能體開發(fā)5本章小結(jié)與習(xí)題

1文本分割與向量化文本分割工具庫：LangChain類名：RecursiveCharacterTextSplitter(遞歸字符分割器)機(jī)制：優(yōu)先按段落分割，再按句子分割，最后按字符分割。模型限制：大模型（LLM）有上下文窗口限制（ContextWindow），無法一次性處理長文檔。檢索精度：將長文切分為小的語義塊（Chunk），能提高向量檢索的匹配準(zhǔn)確度。為什么需要分割？技術(shù)工具文本向量化文本向量化(Embeddings)技術(shù)棧import{TensorFlowEmbeddings}from'langchain/embeddings/tensorflow';asyncfunctionembeddings(text:string):Promise<number[]>{constmodel=newTensorFlowEmbeddings();constvector=awaitmodel.embed(text);if(vector.length!==512){thrownewError("Expected512dimensions");}returnvector;}TypeScript實(shí)現(xiàn)LangChain(框架)+@tensorflow/tfjs(模型后端)將自然語言文本轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可理解的512維數(shù)字?jǐn)?shù)組。余弦相似度定義：通過計(jì)算兩個(gè)向量在多維空間中夾角的余弦值來衡量相似程度。公式：特征：值越接近

1，表示文本語義越

相似。functioncosineSimilarity(vectorA:number[],vectorB:number[]):number{constdotProd=vectorA.reduce((sum,v,i)=>sum+v*vectorB[i],0);constmagA=Math.sqrt(vectorA.reduce((sum,v)=>sum+v*v,0));constmagB=Math.sqrt(vectorB.reduce((sum,v)=>sum+v*v,0));returndotProd/(magA*magB);}算法實(shí)現(xiàn)

2RAG檢索與向量數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)背景與服務(wù)端實(shí)現(xiàn)為什么需要RAG？01URL獲取router.post('/loader',async(req,res)=>{leturl=req.body?.url;constresponse=awaitfetch(url);constbuffer=Buffer.from(awaitresponse.arrayBuffer());letdata;if(url?.endsWith(".pdf")){data=awaitpdf(buffer);}elseif(url?.endsWith(".docx")){data=awaitmammoth.extractRawText(buffer);}res.json({code:200,data:data});});下載流文本解析返回文本數(shù)據(jù)Express路由實(shí)現(xiàn)大模型無法直接讀取本地私有文檔。Prompt輸入整篇文檔Token成本過高。向量數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)01數(shù)據(jù)庫選型選擇PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，并使用pgvector插件，支持向量數(shù)據(jù)類型和高效檢索，滿足知識庫構(gòu)建需求。02數(shù)據(jù)范式設(shè)計(jì)Story和Document表，Story表存儲文檔元數(shù)據(jù)，Document表存儲文本塊和向量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的合理組織。03關(guān)系設(shè)計(jì)一個(gè)Story對應(yīng)多個(gè)Document，通過外鍵關(guān)聯(lián)，支持文檔的分塊存儲和檢索，提高數(shù)據(jù)處理效率。

3AgentStory類封裝AgentStory類設(shè)計(jì)核心方法//1.初始化conststory=newAgentStory({url:"/policy.docx",title:"杭州人才政策"});//2.執(zhí)行全流程awaitstory.loader(story.url);//加載awaitstory.splitter();//分割awaitstory.embeddings();//向量化入庫console.log("知識庫構(gòu)建完成！");loader(url)

加載PDF/DOCX，提取純文本。splitter()使用LangChain將長文本分割為chunks。embeddings()調(diào)用TensorFlow生成向量并存入數(shù)據(jù)庫。retrieveAllDocument()執(zhí)行相似度計(jì)算與檢索。示例代碼

4智能體開發(fā)智能體應(yīng)用架構(gòu)向量提取(Vector)功能：文件列表管理。操作：加載文件->點(diǎn)擊“分割”->點(diǎn)擊“嵌入”。記憶召回(Retrieve)功能：測試RAG檢索效果。操作：輸入問題->前端/后端檢索->顯示相似度分值。知識問答(Story)功能：完整的AI對話。操作：輸入問題->RAG增強(qiáng)->LLM生成->Markdown渲染。技術(shù)棧前端：Ionic/Angular(StandaloneComponents)后端：Node.jsExpress+PostgreSQL知識問答業(yè)務(wù)邏輯提問(Input)向量化(Embed)生成(LLM)增強(qiáng)(Prompt)檢索(Retrieve)lettop10Doc=this.searchDocList.slice(0,10);//2.注入上下文letdocInsertion=top10Doc.map(item=>item.pageContent).join("\n");letPromptTemplate=`${docInsertion}#角色指令

您是一名專業(yè)的人力資源顧問，請基于以上知識庫文檔，回答學(xué)生的問題。${this.messageInput}`;Prompt模板構(gòu)建代碼功能測試與效果測試案例：博士后在杭州工作或者創(chuàng)業(yè)，能享受到哪些政策？具體一些。演示效果

5本章小結(jié)與習(xí)題總結(jié)與思考本章小結(jié)掌握了TextSplitting(分割)與Vectorization(向量化)技術(shù)。實(shí)現(xiàn)了基于pgvector的向量檢索API。完成了AgentStory類的封裝與RAG智能體應(yīng)用開發(fā)。AGI的優(yōu)勢高效處理：快速計(jì)算相似度，處理海量文本。輔助開發(fā)：自動生成SQL查詢語句和基礎(chǔ)代碼。持續(xù)優(yōu)化：算法模型可迭代更新。課后習(xí)題1在文本向量化中，（）用于計(jì)算文本的嵌入向量。A．TensorFlow B．NumPyC．PyTorch D．scikit-learn2RAG檢索中，（）用于實(shí)現(xiàn)文檔片段的檢索。A．pgvector B．ElasticsearchC．MongoDB D．Redis3AGI在知識管理中可以通過________技術(shù)提高檢索效率。4簡述AGI在文檔處理中的主要優(yōu)勢。5RAG檢索技術(shù)在知識管理中的作用是什么？謝謝觀看176/19第9章RAG進(jìn)階探索"把算法實(shí)現(xiàn)交給AGI，把架構(gòu)優(yōu)化與倫理邊界留給自己"——讓技術(shù)不僅有速度，更有深度與溫度。學(xué)習(xí)目標(biāo)算法優(yōu)化：掌握優(yōu)化文本相似度匹配算法的策略（余弦、杰卡德、TF-IDF等）。技術(shù)落地：掌握RAG全流程開發(fā)（分塊、存儲、檢索、優(yōu)化）。AGI融合：理解AGI在文本語義化分割中的應(yīng)用，設(shè)計(jì)基于AIGC的分割方案。知識圖譜：1文本分割算法2文本相似度匹配算法3AGI與工程師的協(xié)作目錄CONTENTS4本章小結(jié)與習(xí)題

1文本分割算法傳統(tǒng)文本分割算法算法分類classSentenceTextSplitter{split(text:string):string[]{returntext.match(/[^.!?]+[.!?]+/g)||[];}}//使用示例constsplitter=newSentenceTextSplitter();constresult=splitter.split("這是第一句話。這是第二句話。");console.log(result);示例代碼CharacterTextSplitter：按字符長度硬切（適用于Token限制）。SentenceTextSplitter：按句號/感嘆號切分（保留句子完整性）。ParagraphTextSplitter：按換行符切分（保留邏輯段落）。RegexTextSplitter：自定義正則表達(dá)式切分（靈活復(fù)雜場景）。AGI語義分割探索設(shè)計(jì)思路傳統(tǒng)痛點(diǎn)：機(jī)械切割導(dǎo)致語義斷裂。AGI方案：輸入文本->語義分析->結(jié)構(gòu)化分割->生成摘要。優(yōu)勢：上下文理解能力強(qiáng)，自適應(yīng)不同文風(fēng)。classAIGCTextSplitter{asyncsplitAndSummarize(text:string){constprompt=`請對以下文本進(jìn)行語義分割，并為每個(gè)部分生成摘要。\n文本：${text}`;awaitthis.fmodeChatCompletion.sendCompletion({...}).subscribe({next:(message)=>{}});}}AIGC分割器代碼

2文本相似度匹配算法常見相似度匹配算法

01杰卡德相似度(Jaccard)核心原理：集合交集除以并集，僅關(guān)注元素是否存在。適用場景：短文本去重，標(biāo)簽匹配，關(guān)鍵詞重合度。02歐幾里得距離(Euclidean)核心原理：計(jì)算空間兩點(diǎn)直線距離，對數(shù)值大小敏感。適用場景：文本聚類分析（如K-Means），KNN分類。03曼哈頓距離(Manhattan)核心原理：計(jì)算坐標(biāo)軸絕對差值總和，抗干擾性更強(qiáng)。適用場景：高維稀疏數(shù)據(jù)，復(fù)雜推薦系統(tǒng)，異常檢測。04TF-IDF核心原理：統(tǒng)計(jì)詞頻與逆文檔頻率，評估詞匯重要性。適用場景：關(guān)鍵詞提取，傳統(tǒng)字面搜索，特征預(yù)處理。杰卡德與歐幾里得杰卡德相似度functionjaccardSimilarity(text1:string,text2:string):number{constset1=newSet(text1.match(/\w+/g));constset2=newSet(text2.match(/\w+/g));constintersection=newSet([...set1].filter(x=>set2.has(x)));constunion=newSet([...set1,...set2]);returnintersection.size/union.size;}歐幾里得距離

functioneuclideanDistance(vecA:number[],vecB:number[]):number{letsum=0;for(leti=0;i<vecA.length;i++){sum+=Math.pow(vecA[i]-vecB[i],2);}returnMath.sqrt(sum);//距離越小越相似}曼哈頓與TF-IDF曼哈頓距離functionmanhattanDistance(vecA:number[],vecB:number[]):number{letsum=0;for(leti=0;i<vecA.length;i++){//計(jì)算絕對值差累加sum+=Math.abs(vecA[i]-vecB[i]);}returnsum;//對異常值更魯棒}TF-IDF

functionmanhattanDistance(vecA:number[],vecB:number[]):number{letsum=0;for(leti=0;i<vecA.length;i++){//計(jì)算絕對值差累加sum+=Math.abs(vecA[i]-vecB[i]);}returnsum;//對異常值更魯棒}

3AGI與工程師的協(xié)作角色思考—AGI與工程師03工程師的優(yōu)勢

創(chuàng)造性思維：根據(jù)業(yè)務(wù)場景（如法律vs小說）選擇最優(yōu)算法。深度調(diào)優(yōu)：解決算法邊界情況，處理數(shù)據(jù)偏見。價(jià)值判斷：不僅僅依賴預(yù)設(shè)算法，結(jié)合領(lǐng)域知識進(jìn)行決策。03前端職責(zé)升級AGI的優(yōu)勢數(shù)據(jù)處理：快速列舉算法、生成樣板代碼。聯(lián)想能力：跨領(lǐng)域算法遷移（如將圖形算法用于文本）。語義理解：超越規(guī)則，實(shí)現(xiàn)基于語義的文本分割。

4本章小結(jié)與習(xí)題總結(jié)與思考01相似度算法深入理解了余弦相似度在RAG召回中的核心地位。對比了TF-IDF、杰卡德等算法的適用場景。02掌握了從字符級到語義級的分割演進(jìn)。實(shí)現(xiàn)了AIGCTextSplitter，利用LLM進(jìn)行智能分塊。03體驗(yàn)了從“手寫規(guī)則”到“模型驅(qū)動”的開發(fā)范式轉(zhuǎn)變。文本分割優(yōu)化AGI賦能課后習(xí)題1在文本分割器中，以下哪種適合按句子進(jìn)行分割？（）A．CharacterTextSplitter B．SentenceTextSplitterC．ParagraphTextSplitter D．RegexTextSplitter2在文本相似度匹配算法中，余弦相似度適用于以下哪種場景？（）A．短文本的集合比較 B．文本的數(shù)值特征化C．長文本的相似性評估 D．文本的地理位置分析3在文本相似度匹配中，________算法通過計(jì)算兩個(gè)向量之間的夾角余弦值來衡量相似度。4簡述本章提出的AGI文本分割器（AIGCTextSplitter）的兩個(gè)主要輸出結(jié)果。5為什么歐幾里得距離被稱為向量檢索的“默認(rèn)尺子”？謝謝觀看194/19第10章集成AGI語音問

答的智能音箱"硬件是軀體，軟件是靈魂，AGI是賦予靈魂智慧的火花。"學(xué)習(xí)目標(biāo)項(xiàng)目認(rèn)知：了解軟硬件研發(fā)流程、成本差異及AGI帶來的3項(xiàng)核心優(yōu)勢。策劃選型：掌握利用AGI進(jìn)行立項(xiàng)、可行性評估及芯片/系統(tǒng)選型。實(shí)施技能：能夠使用DenoFFI在Luckfox開發(fā)板上跑通“您好”喚醒demo。知識圖譜：1硬件項(xiàng)目策劃與技術(shù)選型2AGI智能音箱樣品開發(fā)3AGI與工程師的軟硬協(xié)作目錄CONTENTS4本章小結(jié)與習(xí)題

1硬件項(xiàng)目策劃與技術(shù)選型

硬件策劃與選型市場與痛點(diǎn)03前端職責(zé)升級classSentenceTextSplitter{split(text:string):string[]{//使用正則匹配句子結(jié)束符(.!?)returntext.match(/[^.!?]+[.!?]+/g)||[];}}//使用示例constsplitter=newSentenceTextSplitter();constresult=splitter.split("這是第一句話。這是第二句話。");console.log(result);//輸出:["這是第一句話。","這是第二句話。"]產(chǎn)品定位競品現(xiàn)狀：天貓精靈/小愛同學(xué)：功能固化（查天氣/聽歌）。AGI獨(dú)特價(jià)值：深度理解：多輪對話、情感識別。復(fù)雜推理：處理日程、制訂計(jì)劃。挑戰(zhàn)：硬件試錯(cuò)成本高（主板燒毀vs軟件回滾）。目標(biāo)：低成本AGI語音助手定價(jià)：成本<200元，售價(jià)300-400元。核心功能：可收音(麥克風(fēng)陣列)可播放(功放喇叭)可聯(lián)網(wǎng)(Wi-Fi)可編程(JS/TS運(yùn)行時(shí))硬件開發(fā)板選型開發(fā)板芯片麥克風(fēng)支持音頻輸出網(wǎng)絡(luò)支持性能系統(tǒng)支持價(jià)格區(qū)間樂鑫ESP32-S3XtensaLX7I2S多通道I2S/PCMWi-Fi4,

BT5.0240MHz,AI加速FreeRTOS￥50～80瑞芯微RK3308ARMCortex-A358通道ADCI2S/PCMWi-Fi4,

BT4.21.3GHz,語音優(yōu)化Linux￥100～150LuckfoxPico

UltraWARMCortex-A7多通道+音頻DSPI2S/PCM,MX1.25mmWi-Fi4,

BT4.21.2GHz,音頻DSPLinux￥80～120樹