编者按：当前 AI 系统建设中的一大痛点是：盲目追求先进技术而忽视业务实际需求，导致系统过度复杂、成本高昂、可靠性差。许多团队在 Agent 热潮中迷失方向，不知道何时该用简单的 LLM，何时需要 RAG，什么场景下才真正需要智能体。
文章通过简历筛选这一典型应用场景，系统阐述了 AI 系统发展的四个核心阶段：从最基础的纯 LLM 架构，到增强检索能力的 RAG 系统，再到具备工具调用能力的 AI 工作流，最终发展为具有自主决策能力的 AI Agent。作者特别强调，每个架构层级都有其适用场景和技术边界 —— 简单的分类任务可能只需要基础的提示词工程，而复杂的端到端业务流程才需要 Agent 的自主规划能力。我们在追求功能丰富性的同时，必须优先考虑系统的可靠性和稳定性。
AI Agent 是当前的一个热门话题，但并非所有 AI 系统都需要采用这种架构。
虽然 Agent 具有自主决策能力，但更简单、更具成本效益的解决方案往往更适合实际业务场景。关键在于根据具体需求选择恰当的架构方案。
本文将探讨大语言模型（LLMs）的最新进展，并解析 AI 系统的核心设计理念。
我们实践过从不包含示例的提示词技术（zero-shot prompting）到思维链推理，从基于 RAG 的架构到复杂工作流及 autonomous agents 等不同复杂度的 LLM 项目。
这个新兴领域的术语体系仍在演进，不同概念之间的边界尚未界定，分类标准仍不固定。随着该领域的发展，新的框架和工程实践不断涌现，推动构建更可靠的 AI 系统。
为直观展示不同系统的差异，我们将通过简历筛选这个典型案例，揭示不同架构层级在能力和系统复杂度上的非线性跃升。
纯 LLM 架构
纯 LLM 本质上是互联网信息的有损压缩包，是从其训练数据中提取的知识快照。它尤其擅长处理依赖其参数化知识（即训练阶段内化的信息）的任务，典型场景包括：总结小说内容、撰写关于全球变暖的论述、用 5 岁儿童能理解的语言解释狭义相对论、或者创作俳句（译者注：日本有一种特定格式的诗歌，叫做“俳（pái）句”，在形式上堪称世界文学中最短的格律诗。）。
但若没有额外的功能扩展，LLM 无法提供实时信息（例如纽约的当前气温）。这正是纯 LLM 与 ChatGPT 等对话式应用的区别 —— 后者通过实时搜索和其他工具增强了核心 LLM 的能力。
不过，并非所有功能增强都需要外部上下文。通过提示词工程（如上下文学习、小样本学习等技术），LLM 无需检索外部信息也能处理特定问题。
应用示例：
只需采用使用单个示例的提示词技术（one-shot prompting）结合上下文学习，就能让 LLM 根据职位描述对简历进行「通过/不通过」的二分类判断。
RAG（检索增强生成）
检索方法通过提供相关上下文来增强 LLM 的能力，使其输出更具时效性、精确性和实用性。借助这一技术，可以让 LLM 访问并处理内部数据。这些上下文信息使 LLM 能够提取信息、生成摘要并生成响应。RAG 还能通过实时数据检索获取最新信息。
应用示例：
在简历筛选场景中，通过检索公司的内部数据（如工程操作手册、招聘政策及历史简历资料）来丰富上下文信息，从而做出更准确的分类判断。
检索过程通常需要借助向量化工具、向量数据库和语义搜索等技术实现。
工具调用（Tool Use）与 AI 工作流（AI Workflow）
LLM 能够通过定义明确的路径实现业务流程自动化，这类系统最适合处理结构清晰、标准统一的任务。
通过使用工具调用（Tool use）可以实现工作流自动化。通过对接各类 API（包括计算器、日历、邮件服务或搜索引擎等），LLM 可以利用可靠的外部工具，而非依赖其存在非确定性的原生能力。
应用示例：
这个 AI 工作流可以连接招聘门户获取简历和职位描述 → 根据经验、学历和技能评估投递简历者的资质 → 发送相应的邮件回复（拒信或面试邀请）。
要实现这个简历筛选工作流，LLM 需要访问数据库、邮件 API 和日历 API，并按照预设步骤以编程方式实现全流程自动化。
AI Agent
AI Agent 是具备自主推理能力和决策能力的系统。它们能够：将任务分解为多个步骤、根据需要调用外部工具、评估执行结果、并自主决定后续动作（存储执行结果/请求人工干预/继续执行下一步）。
这代表着在工具调用和 AI 工作流之上的又一层抽象，实现了规划和决策的自动化。
与 AI 工作流需要明确的用户触发器（如按钮点击）且必须遵循预设路径不同，AI Agent 可以自主启动工作流，并动态决定各环节的执行顺序和组合方式。
应用示例：
AI Agent 可以管理完整的招聘流程，包括：解析简历、通过聊天或邮件协调面试时间、安排面试会议、以及处理日程变更等。
这项综合性任务要求 LLM 具备以下访问权限：数据库、邮件和日历 API，以及聊天和通知系统。
核心要点
1）并非所有系统都需要 AI Agent
应从简单、可组合的模式入手，按需逐步增加复杂度。某些场景仅需检索功能即可满足需求。以简历筛选为例，当筛选标准和后续操作明确时，基础工作流就能胜任。仅当需要更大的自主性以减少人工干预时，才应考虑采用 Agent 方案。
2）注重可靠性而非丰富的功能
LLM 的非确定性特质使得构建可靠系统颇具挑战。**虽然快速验证概念（proofs of concept）可行，但将其扩展到生产环境时往往暴露各种问题。**建议从沙盒环境起步，实施统一的测试方法，并通过防护机制确保系统可靠性。
普通人如何抓住AI大模型的风口？
领取方式在文末
为什么要学习大模型？
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。
随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
最后
只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！
在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。
真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
【附赠一节免费的直播讲座，技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等，欢迎大家~】
大模型全套学习资料展示
自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。
希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！
01教学内容
从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！
大量真实项目案例：带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
02适学人群
应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
vx扫描下方二维码即可
【附赠一节免费的直播讲座，技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等，欢迎大家~】
本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！
03入门到进阶学习路线图
大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：
04视频和书籍PDF合集
从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）
新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）
05行业报告+白皮书合集
收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！
0690+份面试题/经验
AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）
07 deepseek部署包+技巧大全
由于篇幅有限
只展示部分资料
并且还在持续更新中…
真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
【附赠一节免费的直播讲座，技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等，欢迎大家~】
