Agent=Al大模型(大脑)+工具(手脚)+自主行动(执行力)

它不是类似于大模型的“只懂聊天的百科”，而是“能动手办事的AI助手”，它能像真人一样拆解任务,查资料，调用各种工具帮你搞定各种问题

比如说你告诉Agent你要去三亚旅游它会自动帮你查旅游攻略，安排行程，预订机票酒店，一条龙搞定。

1、Agent与普通大模型的区别?

2、智能体(Agent)的概念

Agent一词，直译过来为“代理”，在AI的专业语境中，常被译为“智能体”。回顾传统聊天机器人，其主要优势在于对文字的理解与处理，能够熟练回答各类问题，完成诸如修改邮件、轻松聊天等相对简单的任务。

然而，一旦面临复杂程度较高、需要多步骤协同执行且涉及与外界交互的任务时，传统聊天机器人便显得力不从心，难以有效应对。

而智能体的核心使命，便是赋予AI自主完成任务的强大能力。这意味着当AI接收任务指令后，不仅要深度思考并规划出执行路径，更要切实将计划付诸实践，确保任务得以顺利推进。

从专业定义来看，AI Agent是一种具备感知环境变化、独立自主做出决策，并能够主动执行相应行动的先进人工智能系统。

3、智能体的核心能力

Agent 的技术本质是构建能够自主完成复杂任务的人工智能实体其核心在于打通“认知-决策-执行”闭环。这一过程依赖于四大核心能力。

环境感知与多模态理解: 通过视觉、听觉、触觉等多模态输入，实现对物理与数字环境的动态解析(如GPT-40对图像语音、视频时序的识别)

自主规划与动态推理: 基于思维链(CoT)、树状思考(TOT)等框架实现任务拆解、路径优化与风险预判(如Otter模型端到端规划能力)

工具调用与跨域操作: 通过API接口、MCP协议、浏览器操控等技术，连接数字工具与物理设备(如Manus的网页自动化)

记忆增强与知识进化: 结合RAG检索与向量数据库，构建短期情境记忆与长期知识库(如MemGPT的分层记忆管理)。

1、感知能力: 从单一模态到多模态融合

1.1 文本时代局限

最初，单纯的大语言模型主要依赖海量文本数据进行训练，其基础感知途径仅仅局限于接收用户输入的文本信息。为了突破这一局限，研究人员引入OCR工具，尝试将图片、PDF等格式文件转化为文本后输入给大模型。

但这种方式存在明显弊端，在转换过程中会丢失大量关键信息，如图片中的丰色彩、独特布局，以及声音里的语气语调等重要元素。

DeepSeek R1: 仍专注于文本模型，体现技术路线分化。

1.2 多模态突破

直至2023年，GPT4推出vision版本，宛如一把钥匙，开启了多态型的大门，使得模型能够直接理解图片中的各类信息。

随后在去年，GPT发布40版本，更是实现重大突破，能够将图片、声音等多模态数据一并纳入训练范畴，从而精准理解和识别声音中的语气语调以及图片中的细微细节。

甚至部分能够识别视频时序的多模态模型也应运而生。

多模态感知使Agent能“看”世界、“听”声音，为复杂任务提供基础数据支持。

技术意义: 多模态感知使Agent能“看“世界、“听”声音，为复杂任务提供基础数据支持。

2、规划能力: 从线性推理到自主决策

2.1 早期困境

早期的大模型在回答问题时，常常表现得过于草率，缺乏深度思考与推理过程，一旦遭遇稍具复杂程度的推理问题，便极易出错。

2.2 规划方法演进

紧接着，Tree of Thoughts(ToT)方法也被提出，促使大模型能够预先构思多种不同思路，并从中筛选出最优方案。然而，由于早期大模型在规划能力方面缺乏系统性学习与训练，这些方法效果有限。

于是，多个型各司其职、协同合作完成任务的多智能体工作流诞生了。类似一站式，元器都是基于这一工作模式。但这种模式存在固有缺陷，其中间步骤完全依赖人为设定，一旦面对新任务，便需要重新设计流程。

2.3 自彖径主规划突破

为实现大模型真正意义上的自主规划能力，OpenA发布的O系列模型，以及国产DeepSeek R1 等推理型大模型，成功让大模型掌握在回答问题前自主推理的技能。

今年2月，OpenAI又推出Deep Research，其背后依托端到端训练后的03型，能够自主决定何时进行信息搜索、何时整理现有信息、何时展开深度搜索以及何时进行分析总结，整个过程摆脱了对预先设计工作流或人为指定步骤的依赖，实现了高度自主。

技术意义: 规划能力是Agent从“执行者“升级为“决策者”的核心标志。

3、行动能力: 从API调用到环境交互

3.1 API调用阶段

大模型与外界沟通的最初方式，主要依赖API调用。在这一过程中，研究者通过监督微调手段，让模型学会在需要调用工具时生成特定的API调用文本。

这些文本经特定过滤机制筛选后，由外界系统识别并调用相应的功能函数，待函数运算完成，将结果反馈给大模型。

3.2 视觉交互创新

但API调用并非万能，现实世界中存在大量没有API接口的事物。为打破这一僵局，去年Anthropic发布Computer Use，致力于训练大模型从视觉层面看懂电脑屏幕并实现对电脑的操作。

尽管该尝试目前成功率较低，尚处于初阶实验阶段，但为后续研究指明了方向。

随后，开源社区顺势推出Browser Use，借助传统网页自动化工具，巧妙地间接实现了模型对浏览器的控制，这一技术正是Manus操作网页的核心技术来源。

3.3 标准化协议

此后，Anthropic进一步创新，推出MCP(ModelContext Protocol)模型上下文协议，通过统一接口规格，极大地方便了模型对各类工具的调用。

与此同时，OpenAI也不甘示弱，发布了AgentSDK和新的Response API，并内置一系列实用工具，从行业标准和基建层面为模型更好地使用工具、完成复杂任务提供了坚实保障。

4、记忆能力: 从短期缓存到长期知识库

4.1 短期记忆优化

在早期，大模型的上下文长度极为有限，短期记忆力表现不佳，与用户交流时，稍长的对话就会导致其遗忘之前的信息。为改善这一状况，业内掀起了提升上下文长度的热潮，以增强其短期记忆能力。

4.2 长期记忆增强

同时，RAG检索增强生成方案被引入，该方案将大模型需要长期记忆的知识预先存储至外部向量数据库，当需要时，模型可快速从中检索相关内容。

这一举措不仅有效弥补了大模型长期记忆的短板，还显著减少了其在回答问题时出现的幻觉问题。

此外，智能体在执行任务过程中产生的各类信息同样需要妥善保存。为此通过对任务执行过程中的关键信息进行总结、存储，并适时回顾，逐步构建起记忆模块。

4.3 前沿探索

与人类复杂精妙的记忆系统相比，当前智能体的记忆能力仍存在较大差距为缩小这一差距，研究人员持续探索新方法个如DeepSeek开发的NSA(Native Sparse Attention)稀疏注意为机制，旨在进一步优化模型的记忆能力。

技术意义: 记忆能力是Agent实现个性化服务与持续学习的基础。

4、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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5、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。

6、大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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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