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摘要

AI Agent的兴起并非偶然，而是技术突破与市场需求共同作用的结果。大模型、算力供给、能源供给、开源、生态系统和产业应用的同步发展，共同“托举”起AI Agent的诞生。其中，大型语言模型的快速发展为AI Agent提供了强大的“大脑”，使其能够处理复杂的任务和决策。随着企业数字化转型的加速，市场对AI解决方案的需求也从概念验证转向实际业务成果的落地，企业不再满足于AI作为“助手”的角色，而是希望其能够成为“正式员工”或“自动化引擎”，处理复杂的业务流程。

AI Agent的核心价值在于其能够从“助手”升级为“员工”，处理复杂的业务任务。调研显示，企业对AI投资的商业价值诉求在2025年发生了显著转变。企业不再满足于AI在概念验证或小范围试点中的应用，而是希望AI方案能够稳定落地生产环境，集成后带来实际业务成果。AI Agent的出现，正好满足了这一需求。其天生适合处理复杂任务，强调执行与行动，具备自动化复杂流程的潜力，有望带来指数级效率提升和生产力解放。

AI Agent的应用场景广泛，涵盖了金融、制造、医疗、营销等多个领域。在金融领域，AI Agent能够处理复杂的金融数据，提供精准的风险评估和投资建议。在制造领域，AI Agent能够优化生产流程，提高生产效率和产品质量。在医疗领域，AI Agent能够辅助医生进行疾病诊断，提供个性化的治疗方案。

AI Agent的商业价值不仅体现在降本增效上，更在于其能够推动商业模式的创新。，AI Agent能够通过自动化执行、内容创造与数据洞察，深度融入业务的每一个环节，系统性地重塑组织生产力，定义全新的工作范式。

AI Agent的市场竞争格局呈现出清晰的两极分化。一方面，科技巨头凭借其在模型、算力、数据和生态上的绝对优势，意图构建大一统的平台级霸权。另一方面，敏锐的创业公司与行业专家正围绕特定场景，在垂直应用、交互创新和成本效率等方面寻找破局点，构筑自己的竞争壁垒。

随着AI Agent的能力日益强大、自主性不断提高，其安全问题已成为决定这项技术能否被信任并大规模应用的核心基石。AI Agent的独特架构放大了传统系统中的隐私泄露、流程篡改等风险，同时也催生了如记忆投毒、权限滥用、多智能体合谋等前所未有的新型安全挑战。为了应对这些挑战，企业需要在设计阶段植入防御体系，通过身份认证、记忆加固、控制流管控、环境隔离及全链路监控等技术措施，实现自主性与风险控制的动态平衡。

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引用内容

 

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具 2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识 3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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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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