掌握LangChain，开启AI大模型开发之旅（小白程序员必备，收藏学习）

LangChain是一个开源框架，用于简化大模型应用的开发。文章首先介绍了LangChain的起源和发展历程，从最初的LLM应用工具库演变为完整的Agent工程体系。接着，详细解释了Agent的概念和基本结构，即Model和Tools的组合。最后，通过实例演示了如何使用LangChain开发一个简单的Agent，包括模型初始化、工具定义和运行、以及Agent的创建和任务执行。对于想要入门大模型开发的程序员来说，这是一个非常实用的教程。

LangChain 最早在 2022 年 10 月开源，这个时间点正好赶上大模型应用爆发的前夜。

那个时候 ChatGPT 甚至还没有正式发布，但开发者已经开始通过 API 调用 GPT-3 等大模型，开始尝试开发各种 AI 应用。

LangChain 最开始做的事情，其实并没有今天这么复杂。

它最早主要解决的问题：

怎么把开发大模型应用时反复出现的工作抽离出来，做成可以复用的组件。

比如：

• 调用不同的大模型
• 管理 Prompt
• 连接外部数据
• 调用工具
• 把多个步骤串成一条执行链路

开发者不需要每做一个应用，都把这些基础能力重新写一遍，而是可以直接使用 LangChain 提供的组件进行组合。

这也是早期 LangChain 非常核心的思想：

把 LLM 应用开发，从每次重写，变成组合已有组件。

随着大模型能力不断增强，应用形态也开始发生变化，最开始，大家主要用大模型做：问答、文本生成、RAG，大模型开始具备更强的工具调用和推理能力，应用也逐渐从调用一次模型得到结果，变成：

让模型自己判断下一步做什么、调用什么工具，并循环执行任务。

也就是我们今天熟悉的 Agent。

LangChain 也顺着这条路线在不断演进。尤其是在 1.0 版本之后，它的定位已经明显从早期的大模型应用开发框架，逐渐转向了一套围绕 Agent 开发构建的完整技术栈。现在再说 LangChain，其实已经不能只理解成一个 Python 框架，而更像是一整套 Agent 开发体系。其中又进一步拆成了几个不同层次的组件：

LangChain

负责比较上层的 Agent 开发抽象，开发者可以通过它快速接入模型、Tools、Middleware，并构建一个可以运行的 Agent。

LangGraph

更偏底层的 Agent Runtime 和流程编排，它主要解决 Agent 在真正执行过程中遇到的问题，例如：

• 状态管理
• 长流程执行
• 持久化
• 人工介入
• 多步骤工作流
• Agent 中断与恢复

Deep Agents

是在 LangGraph 和 LangChain 之上的更高层封装，它进一步提供了：

• 任务规划
• 文件系统
• 上下文管理
• 子 Agent
• 长时间任务执行

这些能力，更适合开发复杂、长时间运行、具有较强自主性的 Agent。

LangSmith

则负责 Agent 进入工程和生产阶段之后的问题。

例如：

• Trace
• 评测
• 调试
• 部署
• 生产监控

也就是说，我们不仅可以把 Agent 做出来，还可以继续观察它每一步到底做了什么、哪里出了问题，以及修改之后效果到底有没有变好。

所以我们回过头看 LangChain 这几年的发展，它其实经历了一条非常清晰的路线：

LLM 应用工具库->Chain / RAG 开发框架->Agent 开发框架->完整的 Agent 工程体系

接下来，我们先从langchain开始，看看用它来开发一个 Agent。

Agent 是什么

在正式写代码之前，我们先把一个问题捋清楚：

Agent 到底是什么？开发一个 Agent，又需要哪些东西？

我们先看看现在市面上比较常见的一些 Agent，比如 Codex、WorkBuddy、豆包等。这些产品虽然不太一样，但都有一个比较明显的共同点：

你给它一个任务，它会自己想办法把任务做完。

比如让它：

• 查资料
• 写一份文档
• 开发一个功能
• 修改一个 Bug
• 调用外部工具完成某个操作

它不会只是回答你一句话，而是会根据当前任务，判断下一步应该做什么。如果需要执行工具，就调用对应的工具，工具执行完之后，它还会继续根据返回结果判断下一步，直到把任务完成，最后再把结果交给我们。

那么，这套东西底层到底是怎么工作的？我们先不不要把事情搞得太复杂。如果只做一个最简单的 Agent，其实可以先把它拆成两个最核心的部分：

Agent = Model + Tools

其中：

Model 负责理解任务、判断下一步做什么。

Tools 负责真正执行具体操作，比如搜索网页、读取文件、查询数据库、执行代码。

这两个部分组合起来之后，就有了一个最基本的 Agent。

下面我们先画一个最简单的 Model + Tools 工作流程图。

从这张图可以看到，模型本身并不会直接去执行工具。

它主要负责理解任务、判断下一步要做什么，以及生成工具调用指令。

真正负责执行工具的是 Agent 的运行循环。它会读取模型返回的工具调用请求，执行对应的工具，再把工具执行结果重新交给模型。

模型拿到结果之后，会继续判断下一步。

如果任务还没有完成，就继续调用工具，如果已经完成，就生成最终答案。

所以，一个最基本的 Agent，其实就是在不断重复：

模型判断 → Agent 执行工具 → 工具返回结果 → 模型继续判断

直到整个任务完成。

了解这个之后，下面我们看看如何使用langchain来实现这个过程。

LangChain 开发一个 Agent

上面我们已经知道，一个最简单的 Agent，核心其实就是 Model + Tools。

有了模型负责判断，有了工具负责执行，再通过 Agent 的运行循环把它们串起来，一个最基本的 Agent 就可以工作了。

接下来我们就从代码开始，一步一步把这个过程实现出来。

LangChain 目前主要提供 Python 和 TypeScript 两套开发库，这里我们选择使用 Python 来开发。

既然使用 Python，就需要先准备好本地的 Python 开发环境，同时还要处理虚拟环境和项目依赖。这里我们选择使用 uv 来进行管理。

uv 是 Astral 开发的一套 Python 项目管理工具，它把 Python 版本、虚拟环境、依赖安装和依赖锁定这些事情统一到了一起，使用起来会比传统方式简单很多。后面的示例项目，也都会使用 uv 来管理。

安装 uv

如果使用的是 macOS 或 Linux，可以执行：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows PowerShell 可以执行：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

安装完成之后，可以通过下面的命令确认是否安装成功：

uv --version

接下来创建一个新的项目：

uv init langchain-agent-demo

进入项目目录：

cd langchain-agent-demo

到这里，一个最基本的 Python 项目就准备好了。

在正式开发之前 我们先给 项目增加langchain的依赖包

uv add langchain

初始化模型

这里我们选择deepseek模型来做测试，我们先添加deepseek的依赖

uv add langchain-deepseek

如果需要使用其他模型和组件，也可以去官方查看说明

然后我们在当前的main.py 文件中添加一个方法 来初始化一个deepseek的模型

import json from langchain.chat_models import init_chat_model def init_model(): model = init_chat_model("deepseek-flash") result=model.invoke("Hello, how are you?") # print(responses) # 我们把这个结果打印出来，显示成json结构化的样子，方便查看，ensure_ascii=False 表示中文可以正常显示，不转义 print(json.dumps(result.model_dump(), indent=2,ensure_ascii=False)) if __name__ == "__main__": init_model()

调用模型就是这么简单，就一个方法 init_chat_model 就可以获取指定模型的服务，这里有一个隐藏的点，就是需要再环境变量中 配置DEEPSEEK_API_KEY这个密钥，密钥需要去官网获取，不同的模型这个环境变量不一样，具体可以去langchain的官网查询，配置好了之后，langchain会自动加载这个密钥去访问deepseek的服务，我们运行一下看看

模型调用成功，这里我们的模型就配置好了，下面我们来看如何处理工具

工具定义和运行

我们先抛开 LangChain 这个框架来看，Agent 是如何使用工具的。这里可以分成三个部分：

• 工具的定义：告诉模型有哪些工具，每个工具能做什么，需要哪些参数。
• 工具的使用：模型根据当前任务，判断是否需要工具、使用哪一个工具，并生成调用参数。
• 工具的执行：程序根据模型返回的调用请求，执行对应的函数，再把结果交回模型。

1. 工具的定义

工具在程序里面，本质上可以是一个函数，用来封装一些具体操作，比如读写文件、调用外部 API，或者查询业务系统的数据。

定义一个函数时，我们会写函数名称、输入的参数、具体的执行逻辑，以及返回值。

但从 Agent 的运行流程来看，在执行之前，模型需要先知道有哪些工具可用，才能判断要不要用、用哪一个。

那么，怎么把我们定义好的工具给到大模型？目前，很多主流模型都支持工具调用。以 DeepSeek 的 Chat Completions API 为例，请求中提供了一个tools参数，用来传递可用工具的定义，具体格式可以查看官方的api。

比如，我们定义一个查询城市天气的工具，就可以按照下面的格式构建tools参数：

tools = [ { "type": "function", "function": { "name": "getWeather", "description": "获取城市天气", "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": { "type": "string", "description": "城市名称" } }, "required": ["city"] } } } ]

这段定义里，name是工具名称，description告诉模型这个工具能做什么，parameters则用 JSON Schema 描述它需要的输入参数。

这里的city是一个字符串，表示城市名称，required表示调用时必须提供这个参数。

有了这些信息，模型才能知道，如果需要查询某个城市的天气，可以选择getWeather，并把城市名称放到city参数里。

如果每增加一个工具，都要手动写一遍这样的定义，工具多起来之后，维护就会比较麻烦。

LangChain 对工具定义做了封装，最简单的方式，就是在函数上加一个@tool装饰器：

from langchain.tools import tool @tool def getWeather(city: str) -> str: """获取指定城市的天气。""" # 先用模拟数据演示，实际使用时在这里调用天气 API return f"{city}：晴，25℃（模拟数据）"

LangChain 会根据函数名称生成工具名称，根据文档字符串，也就是三引号中的说明，生成工具描述，再根据参数的类型注解生成输入参数的结构。

这种方式属于自动推断。实际开发中，我们通常希望能够更加精确地控制工具的名称、描述以及参数定义。

@tool同样支持显式定义这些信息，其中参数结构可以通过 Pydantic 来定义。

我们把上面的代码修改一下：

from langchain.tools import tool from pydantic import BaseModel, Field # 定义工具输入参数 class WeatherInput(BaseModel): city: str = Field( description="需要查询天气的城市名称，例如北京、上海" ) # 定义工具 @tool( "get_weather", description="查询指定城市的天气信息", args_schema=WeatherInput ) def getWeather(city: str) -> str: # 模拟天气数据 returnf"{city}：晴，25℃（模拟数据）"

这里我们显式定义了工具的三个核心信息：

• name：工具名称，这里是get_weather，通过@tool的第一个位置参数指定。
• description：工具描述，告诉模型这个工具能够完成什么任务。
• args_schema：工具的输入参数结构，这里使用 Pydantic 的BaseModel定义，并通过Field补充每个参数的描述和校验规则。

LangChain 会根据WeatherInput生成对应的 JSON Schema，其中包含参数名称、类型、描述以及是否必填等信息。

相比前面的自动推断，这种方式能够更精确地控制提供给模型的工具定义。尤其是工具参数比较多，或者需要进行参数校验时，使用 Pydantic 会更加方便。

无论采用哪种方式，添加@tool之后，原来的 Python 函数就会被包装成一个 LangChain 工具对象。

这个对象既保留了函数的执行逻辑，也包含提供给模型的工具定义。后续我们只需要把工具注册到 Agent 中，模型就可以根据工具的名称、描述和参数结构，判断什么时候需要使用它，以及应该传入什么参数。

• 工具的使用

下面继续用前面配置好的 DeepSeek 模型来演示。下面几个 Python 代码块可以放到工具定义的后面，按顺序放在同一个文件中运行。

import json from langchain.chat_models import init_chat_model model = init_chat_model("deepseek-flash") model_with_tools = model.bind_tools([getWeather]) messages = [{"role": "user", "content": "帮我查一下杭州的天气"}] response = model_with_tools.invoke(messages) print(json.dumps(response.tool_calls, indent=2, ensure_ascii=False))

这里的bind_tools会把工具定义绑定到模型调用上，调用模型时再由模型集成层转换成厂商要求的请求格式。我们就不用手动构建前面那段tools参数了。

如果模型选择使用查询天气这个工具，LangChain 会把返回的调用请求整理到response.tool_calls中，结构类似这样：

[ { "name": "getWeather", "args": { "city": "杭州" }, "id": "call_example", "type": "tool_call" } ]

这里的name表示要执行哪个工具，args是模型生成的参数，id用来把这次调用和后续返回的工具结果对应起来。注意，这里展示的是 LangChain 整理后的格式。DeepSeek 原始接口中，工具名称在function.name中，参数在function.arguments中，并且参数是一段 JSON 字符串。LangChain 把它们统一成了这里的name和args，方便程序处理。

• 工具的执行

接下来，就需要程序根据返回的工具名称找到对应工具，再把模型生成的参数传进去。

在 LangChain 中，可以通过工具对象的invoke方法执行工具。执行完成后，再把结果作为工具消息放回对话中，再次调用模型，让它根据结果继续处理。

接着前面的代码，我们把这个过程写成一个简单的循环：

from langchain.messages import ToolMessage tools_by_name = {getWeather.name: getWeather} messages.append(response) while response.tool_calls: for tool_call in response.tool_calls: selected_tool = tools_by_name[tool_call["name"]] tool_result = selected_tool.invoke(tool_call["args"]) messages.append( ToolMessage( content=tool_result, tool_call_id=tool_call["id"], ) ) response = model_with_tools.invoke(messages) messages.append(response) print(response.content)

这里先把模型返回的消息放进messages，保留它发起了哪些工具调用。然后遍历tool_calls，找到对应工具，执行并获取结果。

ToolMessage用来把执行结果交回模型，其中的tool_call_id要与调用请求中的id对应。这样，即使模型一次请求多个工具，也能知道每条结果属于哪次调用。

模型拿到工具结果后，如果还需要调用工具，就继续循环，如果没有再返回工具调用请求，就退出循环，打印它的回答。

在这个例子中，工具只会返回我们写好的模拟天气，用来演示整个过程。要获取真实天气，需要把函数里面的实现替换成天气 API 调用，到这里，我们就把前面讲的流程接起来了：

定义工具 → 模型选择工具并生成参数 → 程序执行工具 → 结果返回模型 → 模型继续判断。

如果自己实现 Agent，就需要维护工具列表、消息记录，以及模型和工具之间的这个循环。LangChain 里面有一个create_agent方法，已经把这部分基础流程封装好了，接下来我们就用它来创建 Agent。

创建 Agent

上一节，我们自己写了工具调用循环，先调用模型，读取tool_calls，执行工具，再把结果交回模型。如果模型还需要工具，就继续循环处理。

LangChain 提供了create_agent方法，可以把模型和工具组织起来，替我们处理这个循环。下面我们就看看，怎么用它创建一个 Agent，再把任务交给 Agent 执行。

为了测试create_agent，我们先准备一组模拟售后数据。假设用户买了一副耳机，发现左耳没有声音，想问下：“我能申请退货吗？”

这里为了方便演示，我们把订单信息、退款申请状态和退货规则放在data/case.json这个模拟的数据文件中，作为工具查询的数据源，再用上一节介绍的@tool定义四个工具，分别负责查询订单、查询申请状态、获取规则和计算申请时间窗口。这些工具的代码放在main.py中。

有了这些准备，就可以给 Agent 一个问题，观察它能否通过调用工具获取信息，再根据返回结果给出回答。这样就能看到create_agent如何把模型和工具之间的执行过程串起来。

下面是这次测试需要的模拟数据和工具定义。先创建data/case.json

{ "case_id": "CASE-001", "user_id": "USER-001", "order_id": "ORDER-1001", "as_of_date": "2026-10-15", "request": "耳机左耳没有声音，我能申请退货吗？请给出依据。", "order": { "product": "无线耳机", "paid_at": "2026-10-05", "received_at": "2026-10-08", "price_yuan": 299, "status": "已签收" }, "refund_application": { "status": "未提交", "submitted_at": null }, "rules": [ { "id": "RULE-7D", "text": "签收后七日内，用户反馈商品存在质量问题时，可提交退货退款申请；商品问题及最终处理须经人工审核。" } ] }

然后把下面的数据加载和工具定义放到main.py中，

import json from datetime import date, timedelta from pathlib import Path from langchain.tools import tool # 加载案例数据（模拟后端数据源） CASE_FILE = Path(__file__).parent / "data" / "case.json" CASE_DATA = json.loads(CASE_FILE.read_text(encoding="utf-8")) @tool def get_order_info(order_id: str) -> str: """根据订单号查询订单基本信息，包括商品名称、付款日期、签收日期、价格和订单状态。""" if order_id != CASE_DATA.get("order_id"): return json.dumps({"error": f"未找到订单 {order_id}"}, ensure_ascii=False) return json.dumps(CASE_DATA["order"], ensure_ascii=False) @tool def get_refund_application_status(case_id: str) -> str: """查询指定售后案例的退款申请状态（是否已提交、提交时间）。""" if case_id != CASE_DATA["case_id"]: return json.dumps({"error": f"未找到售后案例 {case_id}"}, ensure_ascii=False) app = CASE_DATA["refund_application"] return json.dumps( {"case_id": case_id, app}, ensure_ascii=False, ) @tool def get_return_rules() -> str: """获取平台退货退款相关规则条款，用于判断用户诉求是否符合政策依据。""" return json.dumps(CASE_DATA.get("rules", []), ensure_ascii=False) @tool def check_return_window(case_id: str) -> str: """按模拟规则校验七日申请窗口：已提交时使用申请日期，未提交时使用模拟处理日期。""" if case_id != CASE_DATA["case_id"]: return json.dumps({"error": f"未找到售后案例 {case_id}"}, ensure_ascii=False) received_at = date.fromisoformat(CASE_DATA["order"]["received_at"]) deadline = received_at + timedelta(days=7) app = CASE_DATA["refund_application"] # 未提交时按模拟处理日期评估，已提交时按记录中的申请日期评估 evaluation_date = date.fromisoformat( app["submitted_at"] if app["status"] != "未提交"else CASE_DATA["as_of_date"] ) return json.dumps( { "case_id": case_id, "as_of_date": CASE_DATA["as_of_date"], "received_at": received_at.isoformat(), "seven_day_deadline": deadline.isoformat(), "evaluation_date": evaluation_date.isoformat(), "evaluation_basis": "申请日期"if app["status"] != "未提交"else"模拟处理日期", "within_seven_days": received_at <= evaluation_date <= deadline, }, ensure_ascii=False, )

把模型和工具交给 create_agent

模拟数据和工具准备好之后，就可以开始创建 Agent 了。先把上面定义的四个工具放进一个列表，方便一起传给create_agent

RETURN_TOOLS = [ get_order_info, get_refund_application_status, get_return_rules, check_return_window, ]

工具列表有了，模型继续使用前面配置好的 DeepSeek，再加上一个任务说明的提示词，就可以调用create_agent：

from langchain.agents import create_agent from langchain.chat_models import init_chat_model agent = create_agent( model=init_chat_model("deepseek-flash"), tools=RETURN_TOOLS, system_prompt=( "你是一个售后助手。你需要回答用户的问题" ), )

这里主要传入三个参数：

• model：负责理解任务、选择工具和生成回答，这里继续使用 DeepSeek。
• tools：Agent 可以调用的工具集合，运行时按模型返回的工具名称找到对应实现。
• system_prompt：说明助手的任务和回答要求，模型会结合它、用户消息和工具结果判断下一步。

create_agent把这些配置组织成一个可运行的 Agent。

和上一节相比，我们不需要再手动调用bind_tools以及手动创建一个 agent_loop，把工具传给create_agent后，框架会在调用模型时带上可用工具的定义，并组织后续的工具执行流程。

通过 invoke 发起任务

Agent 创建好之后，还没有开始处理用户的问题。接下来，从刚才准备的模拟数据中取出用户诉求和查询需要的编号，组成一条消息，通过agent.invoke交给它执行：

user_message = ( f"售后案例：{CASE_DATA['case_id']}，订单：{CASE_DATA['order_id']}。/n" f"本次模拟处理日期：{CASE_DATA['as_of_date']}。/n" f"用户诉求：{CASE_DATA['request']}" ) result = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": user_message}]}) print(result["messages"][-1].content)

messages是消息列表。这里把用户问题和查询需要的编号放进一条用户消息中，作为这次运行的输入。

调用一次agent.invoke，内部可能发生多次模型调用和工具执行。

比如模型请求查询订单，LangChain 就会找到对应工具，传入模型生成的参数，再把执行结果作为工具消息交回模型。如果模型继续请求工具，就继续执行。在这里的基础流程中，模型不再请求工具时，本轮运行结束，invoke返回结果。

对照上一节的代码，遍历tool_calls、查找并执行工具、构建ToolMessage、维护消息列表，再调用模型，这些原本需要我们手写的步骤，现在都由create_agent创建的执行流程处理。

查看运行结果

invoke执行完成后，我们就可以通过返回的result查看这次运行的结果。其中，result["messages"]保存了运行过程中的消息记录。

print(result["messages"][-1].content)打印的是最后一条消息的内容，通常就是给用户的最终回答。如果想看模型调用了什么工具、工具返回了什么，也可以接着打印完整消息记录：

for message in result["messages"]: message.pretty_print()

如果本次运行使用了工具，就能在记录中看到用户消息、模型发起的工具调用、工具执行结果，以及模型最后的回答。具体工具顺序和调用轮数由模型决定。

把前面的代码按顺序放进main.py，配置好DEEPSEEK_API_KEY后，在项目目录运行：

uv run main.py

有了 LangChain，我们指定模型、传入封装好的业务工具和系统提示词，就可以通过create_agent创建一个简单的 Agent。原来需要手写的agent_loop，由框架负责处理，开发时也就能把更多精力放在具体的业务逻辑上。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 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

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 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

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 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
• …

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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 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
• …

想要入坑大模型的朋友，给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料：

1、大模型系统化学习路线

2、大模型学习视频教程

3、大模型学习书籍&电子文档

4、AI大模型最新行业报告

5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
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学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。