AI Agent是让大模型拥有"手脚"和"感官"的智能系统，能从"内容生成者"转变为"任务执行者"。它由四大核心组成：大脑(LLM)负责决策规划，记忆系统存储短期和长期信息，工具链实现与外界交互。通过ReAct过程实现思考-行动-观察的循环。初学者可按提示词工程→轻量级框架→Python→深入框架的路径学习，逐步掌握AI Agent开发技能。
（我的AI学习文章四）
智能体（AI Agent）是一个能够自主感知环境、进行规划决策、执行行动以实现特定目标的人工智能系统或实体。它不仅仅是能对话的“大脑”，更是“有手有脚能办事”的智能助手。 如果说LLM（大模型）是一个“博学但瘫痪的教授” （只能说话，动不了手）， 那么 AI Agent（智能体）就是一个“全能的超级实习生”（有脑子，有手脚，会做笔记，还会自我反思）。
01 为什么我们需要 Agent？
现象： 大家都用过腾讯元宝或豆包，但它有两个致命弱点：
它不知道即时信息（比如“今天的天气”）。
它无法在这个世界里行动（比如“帮我买张票”）。
定义： AI智能体 = 让 AI 拥有“手脚”和“感官”。
价值： 从“内容生成者”转变为“任务执行者”。
02 AI Agent 它由什么组成？
大脑 (LLM)
这是核心指挥官。它不直接干活，而是负责 决策 和 分发任务 。
规划 (Planning) —— “待办事项清单”
面对复杂任务（如“策划一次旅行”），Agent 不会直接瞎干，而是运用 CoT (Chain of Thought) 技术，把大目标拆解成小步骤（1.查机票 2.订酒店 3.查攻略）。
“思考”其实就是让 AI 先自言自语，理清逻辑。
记忆 (Memory) —— “便利贴与档案柜”
短期记忆：
上下文（Context），记住刚才聊了什么。
长期记忆：
向量数据库（Vector DB）和RAG，相当于外挂硬盘，记住几天前甚至几年前的信息。
工具 (Tools) —— “外挂装备”
计算器、谷歌搜索、Python 代码解释器、API 接口。这是 Agent 与现实世界交互的桥梁。
03 Agent 是如何工作的？
场景演示
“帮我查一下微软现在的股价，并计算买100股需要多少人民币。”
内部独白（ReAct 过程）
a.思考 (Thought)：用户想买股票，我不知道现在股价，我需要搜索。
b.行动 (Action)：调用 Google Search 工具，搜索 “Microsoft stock price”。
c.观察 (Observation)：搜索结果显示 “491 USD”。
d.思考 (Thought)：知道了单价，现在需要汇率，但我不知道汇率，继续搜索。
e.行动 (Action)：调用 Google Search 工具，搜索 “USD to CNY exchange rate”。
f.观察 (Observation)：汇率是 “7.1”。
g.思考 (Thought)：数据齐了，调用计算器算出 491**100**7.1 。
h.最终回答 (Final Answer)：需要348610 元人民币。
04 初学者的学习路径
阶段一：理解提示词工程 (Prompt Engineering)
学好怎么对AI下指令，这是指挥 Agent 的基础。
阶段二：上手轻量级框架
不要一上来就硬啃复杂的源码。推荐尝试 Coze (扣子) 或 Dify。
阶段三：理解代码逻辑 (Python)
如果想进阶，必须学习 Python
了解什么是API调用，什么是JSON格式（Agent 之间沟通的语言）。
阶段四：深入框架
学习 LangChain 或 LangGraph 。
理解如何用代码构建“记忆”和“工具链”。
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。
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。
