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掌握AI工具：谷歌MetaOpenAI推荐技能

2026-01-02 14:12:45 0浏览收藏

学习科技周边要努力，但是不要急！今天的这篇文章《AI工具掌握指南：谷歌、Meta、OpenAI青睐的技能》将会介绍到等等知识点，如果你想深入学习科技周边，可以关注我！我会持续更新相关文章的，希望对大家都能有所帮助！

在人工智能(AI)领域，工具的数量正在迅速增长，但是，无需一次性学习所有工具。更重要的是专注于那些在顶尖科技公司（如Google、Meta和OpenAI）中备受青睐的技能。本文旨在揭示AI工程师和相关职位需要掌握的关键工具，帮助读者在竞争激烈的AI人才市场中脱颖而出。

我们将探讨无代码和自动化工具，它们能助力快速构建原型；剖析基础设施工具，这些工具对于工程师们在规模化部署AI系统至关重要；还会深入研究AI模型API和编排框架，这些是构建现实世界智能系统的核心；最后，我们将介绍UI工具，这些工具能够让你更好地展示你的工作成果。

通过掌握这些精选的AI工具，你将能够显著提升你的职业竞争力，并为你在AI领域的成功奠定坚实的基础。让我们一起深入了解这些关键技术，解锁AI职业生涯的新篇章。

AI关键技能速览

无代码和自动化工具： Bubble、Zapier、n8n等，用于快速原型设计和工作流程自动化。

基础设施工具： Docker和Kubernetes，用于AI应用的容器化和规模化部署。

AI模型API和编排： LlamaIndex、LangChain、LangGraph、MCP、CrewAI、OpenAI API、Claude API、Gemini API等，驱动智能系统。

UI工具： Streamlit、Gradio，用于AI项目成果展示。

AI工程师必备工具详解

加速开发的无代码和自动化AI工具

在AI项目初期，快速迭代和原型验证至关重要。无代码平台和自动化工具能够帮助你迅速将想法变为现实，无需深入繁琐的编码工作。

掌握AI工具：Google、Meta和OpenAI都在寻找的技能

.Bubble： 这是一个强大的无代码平台，可以让你构建生产级别的应用程序，而无需编写任何传统代码。对于需要快速搭建AI原型的人来说，Bubble是一个理想的选择。使用Bubble可以轻松创建各种应用程序，例如内部工具、客户门户网站和SaaS平台。
.Zapier： Zapier 是自动化领域的基石，它连接了超过6000个应用程序，让你可以将AI轻松集成到现有的工作流程中。借助 Zapier，你可以实现许多自动化任务，例如将新收集的数据自动输入到AI模型进行分析，或者在AI模型生成结果后自动发送通知。
.n8n： 作为一个开源的工作流自动化平台，n8n 提供了极高的灵活性和控制权。与 Zapier 不同，n8n 允许你自托管，自定义和添加代码，从而更好地满足特定的AI项目需求。如果你需要构建复杂的、高度定制化的AI工作流程，n8n 将会是一个强大的选择。

使用这些工具，你可以在AI项目的早期阶段快速验证想法，节省大量时间和资源，并更专注于核心的AI算法和模型开发。

规模化部署的AI基础设施工具

当AI项目进入部署阶段，稳定性和可扩展性变得至关重要。以下基础设施工具能够帮助你构建可靠且可扩展的AI系统。

.Docker： Docker 是一种容器化技术，它可以将AI应用程序及其依赖项打包到一个容器中，

确保应用程序在任何环境中都能以一致的方式运行。使用 Docker 可以避免“在我机器上可以运行”的问题，简化AI应用的部署过程。
.Kubernetes： Kubernetes 是一个容器编排系统，它可以自动化部署、扩展和管理Docker容器。对于需要高可用性和可扩展性的AI系统，Kubernetes 是不可或缺的。它可以帮助你轻松地将AI应用程序部署到多个服务器上，并自动处理故障恢复和负载均衡。

掌握这些基础设施工具，你将能够构建健壮的、可扩展的AI系统，满足不断增长的业务需求。

AI模型API和编排框架

AI模型API和编排框架是构建智能AI系统的关键。它们能够让你轻松地将AI模型集成到应用程序中，并构建复杂的AI工作流程。

掌握AI工具：Google、Meta和OpenAI都在寻找的技能

.LlamaIndex： 这是一个快速增长的框架，专注于检索增强生成(RAG)。它可以将你的私有数据连接到大型语言模型(LLM)，使AI能够基于你自己的知识库回答问题。对于需要处理特定领域数据的AI应用，LlamaIndex 是一个非常有价值的工具。
.LangChain： 作为最广泛采用的框架之一，LangChain 提供了一系列用于构建 LLM 应用程序的构建块，包括提示、内存、工具和API。使用 LangChain，你可以轻松地创建各种AI应用，例如聊天机器人、文本生成器和问答系统。
.LangGraph： LangGraph 构建于 LangChain 之上，让你能够将多代理工作流设计为图。这使得你可以模拟复杂的决策过程，并协调多个AI代理共同完成任务。LangGraph 是构建高级智能系统的强大工具。
.Model Context Protocol (MCP)： MCP 是一种新兴的标准，旨在使AI模型能够安全地连接到外部工具和数据源。随着AI技术的不断发展，MCP 将变得越来越重要，它将帮助你构建更加开放和互联的AI生态系统。
.CrewAI： CrewAI 是一个用于构建多代理系统的框架。它允许你将角色分配给多个AI代理，让他们协同工作、研究、分析和执行任务。 CrewAI 特别适用于需要多个AI代理协作完成复杂任务的应用场景。
.OpenAI API + Function Calling： OpenAI 提供的 API 和函数调用功能使你可以扩展 GPT 模型的功能，让它们能够调用外部 API 或数据库。这使得你可以构建更加智能和实用的AI应用，例如可以预订机票的聊天机器人。
.Claude API (Anthropic)： Anthropic 的 Claude API 是一种可靠且可控的 LLM，越来越多的企业使用它来构建AI副驾驶，尤其是在安全性和信任至关重要的场景中。Claude API 以其强大的性能和可控性而闻名。
.Gemini API (Google AI)： Google AI 的 Gemini API 是一种多模态AI，能够处理文本、图像和音频等多种数据类型。Gemini API 与 Google Cloud 深度集成，使其非常适合企业部署。

用户界面(UI)工具：展示你的AI作品

一个优秀的AI项目不仅需要强大的算法和模型，还需要一个清晰易用的用户界面，以便让用户能够轻松地与AI互动。

掌握AI工具：Google、Meta和OpenAI都在寻找的技能

以下UI工具能够帮助你创建美观且交互性强的AI应用界面。

.Streamlit： Streamlit 可以将 Python 脚本转换为交互式 Web 应用程序。它非常易于使用，即使你没有Web开发经验，也可以快速创建美观的AI应用界面。
.Gradio： Gradio 专注于模型演示。只需几行代码，你就可以将你的模型包装成一个干净、可共享的用户界面。Gradio 是展示你的AI模型功能的理想选择。

掌握这些UI工具，你将能够更好地展示你的AI项目，并吸引更多的用户。

AI工具总结表格

精选AI工具概览

下面是一个表格，总结了视频中提到的各种AI工具，希望能够帮你更好地理解和选择适合自己项目的工具。

工具名称	类型	描述	适用场景
Bubble	无代码平台	构建生产级别应用程序，无需编写代码。	快速搭建AI原型，创建内部工具、客户门户网站和SaaS平台。
Zapier	自动化工具	连接超过6000个应用程序，实现AI集成和工作流程自动化。	将AI集成到现有工作流程，自动化数据输入、分析和通知。
n8n	开源自动化平台	提供高度灵活性和控制权，支持自托管、自定义和代码添加。	构建复杂、高度定制化的AI工作流程。
Docker	容器化技术	将AI应用程序及其依赖项打包到容器中，确保一致性运行。	简化AI应用的部署过程，避免环境依赖问题。
Kubernetes	容器编排系统	自动化部署、扩展和管理Docker容器，实现高可用性和可扩展性。	需要高可用性和可扩展性的AI系统。
LlamaIndex	RAG框架	将私有数据连接到LLM，使AI能够基于自有知识库回答问题。	处理特定领域数据的AI应用。
LangChain	LLM应用框架	提供构建LLM应用程序的各种构建块，例如提示、内存、工具和API。	创建聊天机器人、文本生成器和问答系统等AI应用。
LangGraph	多代理工作流设计工具	将多代理工作流设计为图，模拟复杂的决策过程，并协调多个AI代理。	构建高级智能系统，需要多个AI代理协作完成复杂任务。
MCP	模型上下文协议	使AI模型能够安全地连接到外部工具和数据源。	构建开放和互联的AI生态系统。
CrewAI	多代理系统框架	将角色分配给多个AI代理，让他们协同工作、研究、分析和执行任务。	需要多个AI代理协作完成复杂任务的应用场景。
OpenAI API + Function Calling	OpenAI API	扩展GPT模型的功能，让它们能够调用外部API或数据库。	构建更加智能和实用的AI应用，例如可以预订机票的聊天机器人。
Claude API (Anthropic)	LLM API	一种可靠且可控的LLM，适用于安全性和信任至关重要的场景。	企业构建AI副驾驶，需要安全可靠的AI模型。
Gemini API (Google AI)	多模态AI API	一种多模态AI，能够处理文本、图像和音频等多种数据类型，与Google Cloud深度集成。	企业部署需要处理多种数据类型的AI应用。
Streamlit	UI工具	将Python脚本转换为交互式Web应用程序，快速创建美观的AI应用界面。	展示AI项目，创建用户友好的AI应用程序。
Gradio	模型演示工具	将模型包装成一个干净、可共享的用户界面，专注于模型演示。	展示AI模型功能。

AI工具使用指南

Docker使用步骤

Docker是AI项目部署中必不可少的工具。以下是使用Docker部署AI项目的基本步骤：

创建Dockerfile： 在你的AI项目根目录下创建一个名为Dockerfile的文件。这个文件包含了构建Docker镜像所需的指令。
编写Dockerfile指令： 在Dockerfile中，你需要指定基础镜像、安装依赖项、复制项目代码以及设置启动命令。一个简单的Dockerfile示例如下：

<code>FROM python:3.9
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY .
CMD ["python", "app.py"]</code>

构建Docker镜像： 使用docker build命令构建Docker镜像。在终端中，切换到你的AI项目根目录，然后运行以下命令：

<code>docker build -t my-ai-app .</code>

运行Docker容器： 使用docker run命令运行Docker容器。运行以下命令：

<code>docker run -p 8000:8000 my-ai-app</code>

现在，你的AI应用程序应该已经在Docker容器中运行了，可以通过浏览器访问http://localhost:8000来查看。

Kubernetes使用步骤

Kubernetes可以帮助你自动化部署、扩展和管理Docker容器。以下是使用Kubernetes部署AI项目的基本步骤：

创建Deployment文件： 创建一个名为deployment.yaml的文件，用于定义你的AI应用程序的Deployment。Deployment文件描述了要运行的Docker镜像、副本数量、资源限制等信息。
编写Deployment文件内容： 一个简单的Deployment文件示例如下：

<code>apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-ai-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-ai-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-ai-app
    spec:
      containers:
      - name: my-ai-app
        image: my-ai-app
        ports:
        - containerPort: 8000</code>

创建Service文件： 创建一个名为service.yaml的文件，用于定义你的AI应用程序的Service。Service文件描述了如何访问你的AI应用程序。
编写Service文件内容： 一个简单的Service文件示例如下：

<code>apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-ai-app-service
spec:
  selector:
    app: my-ai-app
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
  type: LoadBalancer</code>

部署AI应用： 使用kubectl apply命令部署你的AI应用程序。在终端中，切换到包含deployment.yaml和service.yaml文件的目录，然后运行以下命令：

<code>kubectl apply -f .</code>

现在，你的AI应用程序应该已经在Kubernetes集群中运行了，可以通过LoadBalancer的外部IP地址访问。

LangChain的优势与劣势分析

? Pros

强大的功能： LangChain 提供了构建 LLM 应用程序所需的各种构建块。

易于使用： LangChain 提供了清晰的 API 和文档，易于学习和使用。

广泛的社区： LangChain 拥有庞大的社区，可以提供支持和帮助。

高度灵活： LangChain 允许你自定义和扩展其功能，以满足特定的需求。

? Cons

学习曲线：对于初学者来说，LangChain 可能需要一定的学习成本。

复杂性：对于复杂的 AI 应用，使用 LangChain 可能会导致代码复杂性增加。

依赖性： LangChain 依赖于其他库和框架，可能会引入依赖性问题。

常见问题解答

无代码AI工具适合哪些人群？

无代码AI工具特别适合以下人群：非技术背景的人：如果你没有编程经验，但又想快速构建AI原型或应用，无代码AI工具是一个理想的选择。创业者：无代码AI工具可以帮助你快速验证商业想法，节省开发成本。产品经理：无代码AI工具可以帮助你快速构建产品原型，进行用户测试和迭代。 AI研究人员：无代码AI工具可以帮助你快速搭建实验环境，验证AI算法和模型。总之，只要你需要快速构建AI应用，但又不想花费大量时间编写代码，无代码AI工具都是一个不错的选择。

如何选择合适的AI模型API？

选择合适的AI模型API需要考虑以下因素：模型功能：不同的AI模型API提供不同的功能，例如文本生成、图像识别、语音识别等。你需要根据你的应用需求选择具有相应功能的API。模型性能：不同的AI模型API具有不同的性能指标，例如准确率、延迟等。你需要根据你的应用场景选择性能指标满足要求的API。价格：不同的AI模型API具有不同的定价策略，例如按请求量收费、按时间收费等。你需要根据你的预算选择价格合适的API。易用性：不同的AI模型API具有不同的易用性，例如是否提供详细的文档、是否提供易于使用的SDK等。你需要选择易于使用的API，以便快速集成到你的应用中。可靠性：不同的AI模型API具有不同的可靠性，例如是否提供SLA保证、是否具有良好的技术支持等。你需要选择可靠的API，以确保你的应用能够稳定运行。综合考虑以上因素，你才能选择到最适合你的AI模型API。

相关问题

除了上述工具，还有哪些值得关注的AI技术趋势？

除了上述工具，以下AI技术趋势也值得关注：多模态AI：多模态AI是指能够处理多种数据类型（例如文本、图像、音频、视频）的AI模型。随着数据类型的不断丰富，多模态AI将变得越来越重要。联邦学习：联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许在不共享数据的情况下训练AI模型。联邦学习可以保护用户隐私，并提高AI模型的泛化能力。可解释性AI：可解释性AI是指能够解释其决策过程的AI模型。随着AI在关键领域的应用越来越广泛，可解释性AI将变得越来越重要。 AutoML： AutoML 是指自动化机器学习。AutoML 可以自动化机器学习模型的选择、训练和优化过程，降低机器学习的门槛。 AI安全：随着AI技术的不断发展，AI安全问题也变得越来越重要。AI安全包括对抗攻击、隐私保护、数据安全等方面。关注这些AI技术趋势，可以帮助你更好地了解AI领域的发展方向，并为未来的职业生涯做好准备。

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~