Qwen3-VL-8B构建智能Agent实战自主完成多步骤视觉任务你有没有遇到过这样的场景老板丢给你一篇公众号文章说“帮忙配几张图要贴合内容风格统一今天下班前搞定。”你打开文章几千字的内容需要理解主题、提炼关键点、再去找图或者设计一套流程下来半天时间就没了。如果有一个助手能像人一样看懂文章然后自己去图库里翻找甚至自己动手生成几张合适的配图最后还能告诉你为什么选这几张那该多省事。这听起来像是科幻电影里的情节但现在借助多模态大模型我们完全可以自己动手搭建这样一个智能助手。今天我们就来聊聊怎么用Qwen3-VL-8B这个能同时理解文字和图片的模型打造一个能自主完成“为文章配图”这类复杂任务的智能体Agent。它不再是一个简单的问答机器而是一个能规划、能思考、能调用工具的执行者。1. 智能体从“听令”到“办事”的跨越在聊具体搭建之前我们先得搞清楚什么是智能体它和普通的AI模型有什么区别你可以把普通的AI模型比如一个文本生成模型想象成一个非常博学的顾问。你问它“这篇文章适合配什么风格的图”它能给你一堆专业的建议比如“建议使用简约商务风色调以蓝色为主可以加入数据图表元素”。但它也仅限于“建议”。它不会自己去打开你的图库文件夹不会去筛选图片更不会把选好的图片插入到你的文档里。而智能体更像是你招了一个实习生。你把任务目标告诉它“为这篇公众号文章配图。”它接收到指令后会自己动脑筋拆解任务第一步我得先读懂这篇文章在讲什么第二步根据内容提炼出几个核心场景和关键词第三步去公司的素材库或者设计工具里按照这些关键词找找有没有现成的图第四步如果找不到完全合适的看看能不能用AI生成工具做几张最后把找到或生成的图片整理好并附上一份简单的说明告诉你为什么选这几张。这个“动脑筋拆解任务”、“决定先干什么后干什么”、“动手调用各种工具读文章、搜图库、生图片”的过程就是智能体的核心能力。Qwen3-VL-8B在这里扮演的角色就是这个实习生的“大脑”。它强大的多模态理解能力让它既能读懂文章文本也能看懂图片视觉从而做出更合理的判断和规划。2. 拆解任务智能体如何“思考”要让我们的智能体成功完成“配图”任务关键在于教会它如何思考。这个过程通常可以分为几个核心环节我们结合配图的例子来具体看看。2.1 任务规划与分解这是第一步也是最重要的一步。智能体需要把模糊的指令“配图”变成一个清晰的、可执行的步骤列表。对于Qwen3-VL-8B来说我们可以通过精心设计的提示词Prompt来引导它进行规划。比如我们可以这样和它沟通你是一个专业的图文编辑助手。你的任务是为一篇给定的公众号文章配图。 请根据以下文章内容规划出完成配图任务的具体步骤。 文章内容[这里粘贴文章正文]一个经过良好训练的智能体“大脑”可能会输出这样的计划深度理解文章通读全文识别文章的核心主题、情感基调是严肃科普还是轻松幽默、以及关键段落。提取视觉关键词从核心段落中提炼出3-5个最关键的、适合转化为图片的场景或概念词。例如如果文章讲“新能源汽车续航突破”关键词可能是“电动汽车”、“电池”、“充电桩”、“公路旅行”。制定配图策略决定配图数量头图1张文中插图3-4张、风格扁平插画、真实照片、3D渲染和尺寸要求。执行图片获取根据策略先尝试从预设的图库中搜索匹配关键词的图片。评估与生成如果图库中没有合适图片则启动AI绘图工具使用提炼的关键词和风格要求生成新图片。最终审核与说明对所有候选图片进行一轮审核确保其内容相关、风格统一、画质清晰并为每张图片撰写简短的选用理由。你看经过这么一分解一个复杂的任务就变成了六个清晰的子任务。这就为后续的自动化执行铺平了道路。2.2 工具调用与执行计划有了接下来就是动手干。智能体需要调用各种“工具”来完成每个子任务。这些工具可以是内部函数也可以是外部API。理解文章与提取关键词这步直接由Qwen3-VL-8B完成。我们把文章内容输入给它并通过提示词要求它输出结构化的理解结果和关键词列表。搜索图库这需要智能体调用一个“搜索工具”。这个工具可能是一个连接内部素材库的API。智能体会把上一步得到的关键词比如“电动汽车 科技感 蓝色”作为搜索查询条件发送给这个API。生成图片如果搜索无果智能体需要调用另一个“文生图工具”比如接入一个AI绘画模型的API。它会将更详细的描述如“一辆具有科技感的蓝色电动汽车在流光溢彩的赛道上飞驰未来主义风格3D渲染”发送给该API。审核与说明最后智能体再次利用Qwen3-VL-8B的多模态能力将文章片段和候选图片一起输入让它分析图片与文章内容的贴合度并生成一句推荐理由比如“此图科技感强蓝色调与文章冷静理性的基调吻合准确表现了电动汽车的核心概念。”在这个过程中Qwen3-VL-8B不仅是规划者也是决策者和评估者。它根据任务进度和中间结果动态地决定下一步该调用哪个工具以及如何调用。3. 动手搭建一个简化版的配图Agent框架理论说了这么多我们来点实际的。下面我将展示一个非常简化的代码框架帮助你理解如何用Python将上述想法组合起来。请注意这只是一个概念演示你需要根据实际的API和图库进行填充。假设我们有一个本地部署的Qwen3-VL-8B API服务一个模拟的图库搜索函数和一个模拟的AI生图函数。import requests import json class IllustrationAgent: def __init__(self, vl_model_endpoint): # Qwen3-VL-8B 模型服务的地址 self.vl_model_endpoint vl_model_endpoint def plan_task(self, article_text): 步骤1任务规划与分解 prompt f 你是一个图文编辑助手。请为以下文章制定一个配图计划。 输出一个JSON格式包含以下字段 - “core_theme”: 文章核心主题一句话 - “tone”: 文章基调如严肃、轻松、专业、幽默 - “keywords”: 用于配图搜索的视觉关键词列表不超过5个 - “strategy”: 配图策略描述如需要1张头图3张文中插图风格为简约扁平风 文章内容 {article_text} # 调用 Qwen3-VL-8B API response self._call_vl_model(prompt) # 假设模型返回了格式良好的JSON plan json.loads(response) return plan def search_image_library(self, keywords): 步骤2模拟搜索图库工具 # 这里应替换为真实的图库搜索API调用 print(f[工具调用] 正在图库中搜索关键词: {keywords}) # 模拟返回结果 mock_results [ {url: https://example.com/img1.jpg, score: 0.85}, {url: https://example.com/img2.jpg, score: 0.72}, ] return mock_results def generate_image(self, description): 步骤3模拟AI生图工具 # 这里应替换为真实的文生图API调用如Stable Diffusion API print(f[工具调用] 正在生成图片描述: {description}) # 模拟返回结果 mock_image_url https://example.com/generated_img.jpg return mock_image_url def evaluate_and_reason(self, article_segment, image_url): 步骤4评估图片并生成理由 prompt f 请分析以下图片是否适合作为下面这段文章的配图并给出简要理由。 文章片段“{article_segment}” 图片URL{image_url}请基于URL描述图片内容进行判断 请输出JSON格式{{“suitable”: true/false, “reason”: “一句话理由”}} # 这里需要Qwen3-VL支持基于URL或描述的推理。实际中可能需要先下载图片或使用图像识别服务。 # 为简化我们假设模型能处理 response self._call_vl_model(prompt) evaluation json.loads(response) return evaluation def _call_vl_model(self, prompt): 内部方法调用Qwen3-VL模型 # 模拟调用实际中需替换为真实的HTTP请求 # 假设模型返回纯文本JSON mock_response {core_theme: 新能源汽车技术展望, tone: 专业且前瞻, keywords: [电动汽车, 电池技术, 充电网络, 未来交通], strategy: 需要1张科技感头图3张解释性文中插图风格为现代简洁3D渲染} return mock_response def run(self, article_text): 智能体主流程 print( 智能体开始执行配图任务 ) # 1. 规划 print(\n1. 正在分析文章并制定计划...) plan self.plan_task(article_text) print(f 计划制定完成: {plan}) # 2. 搜索图库 print(f\n2. 正在根据关键词 {plan[keywords]} 搜索图库...) search_results self.search_image_library(plan[keywords]) selected_images [] for img in search_results[:2]: # 假设取前两个结果 # 3. 简单评估这里简化了实际可能需要对每个图片做详细评估 eval_result self.evaluate_and_reason(plan[core_theme], img[url]) if eval_result[suitable]: img[reason] eval_result[reason] selected_images.append(img) # 如果图库图片不够则生成 if len(selected_images) 3: # 假设我们至少需要3张图 print(f\n3. 图库图片不足正在启动AI生成...) for keyword in plan[keywords][:2]: # 用前两个关键词生成 description f{plan[tone]}风格关于{keyword}的{plan[strategy].split(风格为)[-1]}图片 gen_url self.generate_image(description) # 评估生成的图片 eval_result self.evaluate_and_reason(description, gen_url) if eval_result[suitable]: selected_images.append({url: gen_url, reason: eval_result[reason], source: generated}) # 4. 输出结果 print(f\n 任务完成为您推荐以下 {len(selected_images)} 张配图 ) for i, img in enumerate(selected_images): print(f 图片{i1}: {img[url]}) print(f 理由: {img.get(reason, N/A)}) print() # 使用示例 if __name__ __main__: agent IllustrationAgent(vl_model_endpointhttp://localhost:8000/v1/chat/completions) sample_article 在2023年电动汽车的续航里程普遍突破了600公里大关...此处是长文章 agent.run(sample_article)这个框架清晰地展示了智能体的工作流规划 - 调用工具搜索- 决策评估- 再调用工具生成- 输出。虽然搜索和生成函数是模拟的但整个逻辑是通的。当你把真实的图库API比如Unsplash、Pexels的API或内部系统和AI绘画API如Stable Diffusion WebUI的API接入后一个能自动工作的配图助手就初具雏形了。4. 不止于配图智能体的广阔应用场景一旦掌握了用Qwen3-VL-8B构建智能体的思路你会发现它的应用场景远不止配图。任何需要结合视觉理解和多步骤决策的任务都可以尝试用这个模式来解决。电商客服用户拍一张损坏的商品照片发过来。智能体可以1.识别商品型号和损坏部位2.查询该型号的保修政策3.根据损坏情况判断是指导用户自行维修、发送维修指引视频还是直接创建售后工单。内容审核自动巡查社区用户上传的图片/视频内容。智能体可以1.识别画面中是否存在违规元素如暴力、敏感信息2.结合文字描述标题、评论进行综合风险评估3.对于疑似违规内容调用OCR工具提取图片中的文字进行二次核对4.根据规则决定是放行、标记还是拦截。工业质检分析生产线上的产品照片。智能体可以1.定位产品并识别其类型2.检测表面是否有划痕、污渍、装配错误等缺陷3.将缺陷分类并记录位置4.根据缺陷严重程度决定产品是进入下一环节、返修还是报废。智能办公处理一份复杂的财务报表扫描件。智能体可以1.使用OCR工具提取所有表格和文字数据2.理解表格结构将数据重新组织成结构化格式如CSV3.识别关键财务指标如营收、利润4.根据历史数据生成一段简要的趋势分析文字。这些场景的核心都是让AI模型Qwen3-VL-8B扮演“大脑”负责理解和规划然后指挥各种各样的“手”和“脚”工具函数去执行具体操作从而完成一个完整的、有价值的任务闭环。5. 写在最后用Qwen3-VL-8B来构建视觉智能体就像是在组装一个超级能干的机器人。模型本身提供了强大的“理解力”和“规划力”而外部工具则扩展了它的“行动力”。从“为文章配图”这个具体任务出发我们看到了如何将大模型从“聊天顾问”升级为“执行助手”的完整路径。实际操作中你可能会遇到更多细节挑战比如如何设计更鲁棒的提示词让规划更稳定如何处理工具调用失败的情况如何让智能体具备从错误中学习的能力等等。但最重要的是迈出第一步选择一个像“自动配图”这样具体、有价值的场景动手尝试。当你看到智能体自动为你筛选出第一组合适的图片并附上理由时那种感觉是非常奇妙的。它意味着你正在教会机器如何像人一样去思考和解决一个复杂的综合性问题。这不仅是技术的实践更是对未来工作方式的一种探索。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
Qwen3-VL-8B构建智能Agent实战：自主完成多步骤视觉任务
Qwen3-VL-8B构建智能Agent实战自主完成多步骤视觉任务你有没有遇到过这样的场景老板丢给你一篇公众号文章说“帮忙配几张图要贴合内容风格统一今天下班前搞定。”你打开文章几千字的内容需要理解主题、提炼关键点、再去找图或者设计一套流程下来半天时间就没了。如果有一个助手能像人一样看懂文章然后自己去图库里翻找甚至自己动手生成几张合适的配图最后还能告诉你为什么选这几张那该多省事。这听起来像是科幻电影里的情节但现在借助多模态大模型我们完全可以自己动手搭建这样一个智能助手。今天我们就来聊聊怎么用Qwen3-VL-8B这个能同时理解文字和图片的模型打造一个能自主完成“为文章配图”这类复杂任务的智能体Agent。它不再是一个简单的问答机器而是一个能规划、能思考、能调用工具的执行者。1. 智能体从“听令”到“办事”的跨越在聊具体搭建之前我们先得搞清楚什么是智能体它和普通的AI模型有什么区别你可以把普通的AI模型比如一个文本生成模型想象成一个非常博学的顾问。你问它“这篇文章适合配什么风格的图”它能给你一堆专业的建议比如“建议使用简约商务风色调以蓝色为主可以加入数据图表元素”。但它也仅限于“建议”。它不会自己去打开你的图库文件夹不会去筛选图片更不会把选好的图片插入到你的文档里。而智能体更像是你招了一个实习生。你把任务目标告诉它“为这篇公众号文章配图。”它接收到指令后会自己动脑筋拆解任务第一步我得先读懂这篇文章在讲什么第二步根据内容提炼出几个核心场景和关键词第三步去公司的素材库或者设计工具里按照这些关键词找找有没有现成的图第四步如果找不到完全合适的看看能不能用AI生成工具做几张最后把找到或生成的图片整理好并附上一份简单的说明告诉你为什么选这几张。这个“动脑筋拆解任务”、“决定先干什么后干什么”、“动手调用各种工具读文章、搜图库、生图片”的过程就是智能体的核心能力。Qwen3-VL-8B在这里扮演的角色就是这个实习生的“大脑”。它强大的多模态理解能力让它既能读懂文章文本也能看懂图片视觉从而做出更合理的判断和规划。2. 拆解任务智能体如何“思考”要让我们的智能体成功完成“配图”任务关键在于教会它如何思考。这个过程通常可以分为几个核心环节我们结合配图的例子来具体看看。2.1 任务规划与分解这是第一步也是最重要的一步。智能体需要把模糊的指令“配图”变成一个清晰的、可执行的步骤列表。对于Qwen3-VL-8B来说我们可以通过精心设计的提示词Prompt来引导它进行规划。比如我们可以这样和它沟通你是一个专业的图文编辑助手。你的任务是为一篇给定的公众号文章配图。 请根据以下文章内容规划出完成配图任务的具体步骤。 文章内容[这里粘贴文章正文]一个经过良好训练的智能体“大脑”可能会输出这样的计划深度理解文章通读全文识别文章的核心主题、情感基调是严肃科普还是轻松幽默、以及关键段落。提取视觉关键词从核心段落中提炼出3-5个最关键的、适合转化为图片的场景或概念词。例如如果文章讲“新能源汽车续航突破”关键词可能是“电动汽车”、“电池”、“充电桩”、“公路旅行”。制定配图策略决定配图数量头图1张文中插图3-4张、风格扁平插画、真实照片、3D渲染和尺寸要求。执行图片获取根据策略先尝试从预设的图库中搜索匹配关键词的图片。评估与生成如果图库中没有合适图片则启动AI绘图工具使用提炼的关键词和风格要求生成新图片。最终审核与说明对所有候选图片进行一轮审核确保其内容相关、风格统一、画质清晰并为每张图片撰写简短的选用理由。你看经过这么一分解一个复杂的任务就变成了六个清晰的子任务。这就为后续的自动化执行铺平了道路。2.2 工具调用与执行计划有了接下来就是动手干。智能体需要调用各种“工具”来完成每个子任务。这些工具可以是内部函数也可以是外部API。理解文章与提取关键词这步直接由Qwen3-VL-8B完成。我们把文章内容输入给它并通过提示词要求它输出结构化的理解结果和关键词列表。搜索图库这需要智能体调用一个“搜索工具”。这个工具可能是一个连接内部素材库的API。智能体会把上一步得到的关键词比如“电动汽车 科技感 蓝色”作为搜索查询条件发送给这个API。生成图片如果搜索无果智能体需要调用另一个“文生图工具”比如接入一个AI绘画模型的API。它会将更详细的描述如“一辆具有科技感的蓝色电动汽车在流光溢彩的赛道上飞驰未来主义风格3D渲染”发送给该API。审核与说明最后智能体再次利用Qwen3-VL-8B的多模态能力将文章片段和候选图片一起输入让它分析图片与文章内容的贴合度并生成一句推荐理由比如“此图科技感强蓝色调与文章冷静理性的基调吻合准确表现了电动汽车的核心概念。”在这个过程中Qwen3-VL-8B不仅是规划者也是决策者和评估者。它根据任务进度和中间结果动态地决定下一步该调用哪个工具以及如何调用。3. 动手搭建一个简化版的配图Agent框架理论说了这么多我们来点实际的。下面我将展示一个非常简化的代码框架帮助你理解如何用Python将上述想法组合起来。请注意这只是一个概念演示你需要根据实际的API和图库进行填充。假设我们有一个本地部署的Qwen3-VL-8B API服务一个模拟的图库搜索函数和一个模拟的AI生图函数。import requests import json class IllustrationAgent: def __init__(self, vl_model_endpoint): # Qwen3-VL-8B 模型服务的地址 self.vl_model_endpoint vl_model_endpoint def plan_task(self, article_text): 步骤1任务规划与分解 prompt f 你是一个图文编辑助手。请为以下文章制定一个配图计划。 输出一个JSON格式包含以下字段 - “core_theme”: 文章核心主题一句话 - “tone”: 文章基调如严肃、轻松、专业、幽默 - “keywords”: 用于配图搜索的视觉关键词列表不超过5个 - “strategy”: 配图策略描述如需要1张头图3张文中插图风格为简约扁平风 文章内容 {article_text} # 调用 Qwen3-VL-8B API response self._call_vl_model(prompt) # 假设模型返回了格式良好的JSON plan json.loads(response) return plan def search_image_library(self, keywords): 步骤2模拟搜索图库工具 # 这里应替换为真实的图库搜索API调用 print(f[工具调用] 正在图库中搜索关键词: {keywords}) # 模拟返回结果 mock_results [ {url: https://example.com/img1.jpg, score: 0.85}, {url: https://example.com/img2.jpg, score: 0.72}, ] return mock_results def generate_image(self, description): 步骤3模拟AI生图工具 # 这里应替换为真实的文生图API调用如Stable Diffusion API print(f[工具调用] 正在生成图片描述: {description}) # 模拟返回结果 mock_image_url https://example.com/generated_img.jpg return mock_image_url def evaluate_and_reason(self, article_segment, image_url): 步骤4评估图片并生成理由 prompt f 请分析以下图片是否适合作为下面这段文章的配图并给出简要理由。 文章片段“{article_segment}” 图片URL{image_url}请基于URL描述图片内容进行判断 请输出JSON格式{{“suitable”: true/false, “reason”: “一句话理由”}} # 这里需要Qwen3-VL支持基于URL或描述的推理。实际中可能需要先下载图片或使用图像识别服务。 # 为简化我们假设模型能处理 response self._call_vl_model(prompt) evaluation json.loads(response) return evaluation def _call_vl_model(self, prompt): 内部方法调用Qwen3-VL模型 # 模拟调用实际中需替换为真实的HTTP请求 # 假设模型返回纯文本JSON mock_response {core_theme: 新能源汽车技术展望, tone: 专业且前瞻, keywords: [电动汽车, 电池技术, 充电网络, 未来交通], strategy: 需要1张科技感头图3张解释性文中插图风格为现代简洁3D渲染} return mock_response def run(self, article_text): 智能体主流程 print( 智能体开始执行配图任务 ) # 1. 规划 print(\n1. 正在分析文章并制定计划...) plan self.plan_task(article_text) print(f 计划制定完成: {plan}) # 2. 搜索图库 print(f\n2. 正在根据关键词 {plan[keywords]} 搜索图库...) search_results self.search_image_library(plan[keywords]) selected_images [] for img in search_results[:2]: # 假设取前两个结果 # 3. 简单评估这里简化了实际可能需要对每个图片做详细评估 eval_result self.evaluate_and_reason(plan[core_theme], img[url]) if eval_result[suitable]: img[reason] eval_result[reason] selected_images.append(img) # 如果图库图片不够则生成 if len(selected_images) 3: # 假设我们至少需要3张图 print(f\n3. 图库图片不足正在启动AI生成...) for keyword in plan[keywords][:2]: # 用前两个关键词生成 description f{plan[tone]}风格关于{keyword}的{plan[strategy].split(风格为)[-1]}图片 gen_url self.generate_image(description) # 评估生成的图片 eval_result self.evaluate_and_reason(description, gen_url) if eval_result[suitable]: selected_images.append({url: gen_url, reason: eval_result[reason], source: generated}) # 4. 输出结果 print(f\n 任务完成为您推荐以下 {len(selected_images)} 张配图 ) for i, img in enumerate(selected_images): print(f 图片{i1}: {img[url]}) print(f 理由: {img.get(reason, N/A)}) print() # 使用示例 if __name__ __main__: agent IllustrationAgent(vl_model_endpointhttp://localhost:8000/v1/chat/completions) sample_article 在2023年电动汽车的续航里程普遍突破了600公里大关...此处是长文章 agent.run(sample_article)这个框架清晰地展示了智能体的工作流规划 - 调用工具搜索- 决策评估- 再调用工具生成- 输出。虽然搜索和生成函数是模拟的但整个逻辑是通的。当你把真实的图库API比如Unsplash、Pexels的API或内部系统和AI绘画API如Stable Diffusion WebUI的API接入后一个能自动工作的配图助手就初具雏形了。4. 不止于配图智能体的广阔应用场景一旦掌握了用Qwen3-VL-8B构建智能体的思路你会发现它的应用场景远不止配图。任何需要结合视觉理解和多步骤决策的任务都可以尝试用这个模式来解决。电商客服用户拍一张损坏的商品照片发过来。智能体可以1.识别商品型号和损坏部位2.查询该型号的保修政策3.根据损坏情况判断是指导用户自行维修、发送维修指引视频还是直接创建售后工单。内容审核自动巡查社区用户上传的图片/视频内容。智能体可以1.识别画面中是否存在违规元素如暴力、敏感信息2.结合文字描述标题、评论进行综合风险评估3.对于疑似违规内容调用OCR工具提取图片中的文字进行二次核对4.根据规则决定是放行、标记还是拦截。工业质检分析生产线上的产品照片。智能体可以1.定位产品并识别其类型2.检测表面是否有划痕、污渍、装配错误等缺陷3.将缺陷分类并记录位置4.根据缺陷严重程度决定产品是进入下一环节、返修还是报废。智能办公处理一份复杂的财务报表扫描件。智能体可以1.使用OCR工具提取所有表格和文字数据2.理解表格结构将数据重新组织成结构化格式如CSV3.识别关键财务指标如营收、利润4.根据历史数据生成一段简要的趋势分析文字。这些场景的核心都是让AI模型Qwen3-VL-8B扮演“大脑”负责理解和规划然后指挥各种各样的“手”和“脚”工具函数去执行具体操作从而完成一个完整的、有价值的任务闭环。5. 写在最后用Qwen3-VL-8B来构建视觉智能体就像是在组装一个超级能干的机器人。模型本身提供了强大的“理解力”和“规划力”而外部工具则扩展了它的“行动力”。从“为文章配图”这个具体任务出发我们看到了如何将大模型从“聊天顾问”升级为“执行助手”的完整路径。实际操作中你可能会遇到更多细节挑战比如如何设计更鲁棒的提示词让规划更稳定如何处理工具调用失败的情况如何让智能体具备从错误中学习的能力等等。但最重要的是迈出第一步选择一个像“自动配图”这样具体、有价值的场景动手尝试。当你看到智能体自动为你筛选出第一组合适的图片并附上理由时那种感觉是非常奇妙的。它意味着你正在教会机器如何像人一样去思考和解决一个复杂的综合性问题。这不仅是技术的实践更是对未来工作方式的一种探索。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
