一、大模型Agent的定义

大模型Agent（智能体） 是以大语言模型（LLM）为核心，具备感知环境、自主决策、规划任务、调用工具并执行复杂操作能力的AI实体。它结合了大模型的推理能力与外部工具的实际操作功能，能够像人类一样完成多步骤任务，例如信息检索、数据分析、设备操控等，突破了传统聊天机器人仅能单次响应的局限。

二、Agent的框架与核心功能

1. 核心架构

Agent的典型框架包含以下模块：

• 用户交互界面：接收用户指令并反馈结果，支持文本、语音等多模态交互。
• 核心引擎（LLM）：作为“大脑”，负责推理、决策和任务规划，例如百度的文心大模型、智谱的GLM系列。
• 策略规划模块：分解任务为子步骤并动态调整路径，如通过思维树（TOT）或ReAct（推理+行动）方法实现。
• 记忆系统：包括长期记忆（用户偏好、知识库）和短期记忆（当前任务上下文），例如华为Agent平台支持自定义知识库管理。
• 工具集成层：调用外部API或工具（如浏览器、数据库、支付接口），如AutoGLM可操作网页抓取数据。

2. 主要功能

• 自主决策与执行：如智谱的AutoGLM沉思可自动完成从数据检索到生成报告的完整流程。
• 多模态交互：支持文本、语音、图像输入，并生成多样化输出（如报告、图表）。
• 动态适应与学习：通过强化学习优化任务策略，例如实在Agent的自我迭代能力。
• 复杂工作流编排：如百度文心智能体平台支持低代码开发，通过拖拽式界面设计业务流程。

三、为什么需要智能体？

1. 解决复杂任务：传统自动化工具（如RPA）依赖预设规则，而Agent通过大模型的泛化能力处理动态场景，例如金融风控中的实时数据分析。
2. 提升效率与精度：减少人工干预，例如数势科技的SwiftAgent可自动预警数据异常并归因，效率提升50%-80%。
3. 降低技术门槛：零代码开发平台（如腾讯元器、字节扣子）让非技术人员也能构建定制化Agent。
4. 适应多场景需求：从企业级应用（如法律合同审核）到个人助手（旅游攻略生成），Agent可灵活适配。

四、国内外主要厂商与产品

国内厂商

1. 月之暗面：Kimi智能助手，擅长长文本处理和学术研究辅助。
2. 科大讯飞：讯飞友伴，基于星火大模型，支持虚拟人对话和个性化角色创建。
3. 智谱AI：AutoGLM沉思，首个免费开放的深度研究型Agent，支持网页操作与多模态分析。
4. 百度：文心智能体平台，提供开发、分发、变现一体化服务，支持多场景分发。
5. 华为：盘古Agent开发平台，支持零代码/低代码工作流设计，集成多种插件。
6. 实在智能：实在Agent，结合RPA与垂直大模型，应用于金融、零售等领域。
7. 数势科技：SwiftAgent，企业级数据分析助手，支持自然语言查询与智能预警。

国外厂商

1. OpenAI：GPT-4o与Operator，推动通用型Agent发展，支持插件生态。
2. 微软：Copilot系列，深度集成Office工具链，实现自动化办公。
3. Google：Project Astra，多模态个人助手，整合搜索与设备控制。
4. Anthropic：Claude 3.5，企业级API服务，支持复杂推理与工具调用。

总结

大模型Agent通过融合LLM的推理能力与工具操作，正逐步从“生成式AI”迈向“自主执行AI”阶段。其核心价值在于解决复杂任务、提升效率及降低技术门槛。国内外厂商在通用型与垂直型Agent领域展开激烈竞争，未来将更多聚焦行业场景落地与开源生态建设。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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