一、什么是智体（Agent）？

可以把它理解成一个智能小助手：能听懂你的需求，主动规划步骤、调用工具，甚至遇到问题时调整策略，帮你完成目标，也常被叫做AI Agent或智能体。

从技术上来说，智体（Agent）是依托大语言模型（LLM，如GPT、文心一言）的AI应用，能自主规划任务、调用工具、感知环境、记忆信息，代替人类决策并解决问题。

它和传统AI、普通聊天机器人不同：传统AI只能执行单一预设任务（如图像识别），聊天机器人仅能一问一答；而智体的核心是“自主性”和“主动性”，能拆解复杂目标、逐步推进，无需人类反复引导。

二、智体（Agent）的“前世今生”

智体的概念并非凭空出现，它的发展历程悠久且充满演进：

（一）起源与启蒙（20世纪50年代-80年代）：

1.思想萌芽： 智体的思想可以追溯到20世纪50年代，计算机科学先驱阿兰·图灵（Alan Turing）提出了“人工智能实体”的概念，设想机器能像人类一样感知、决策和响应，这便是早期Agent思想的雏形，他著名的“图灵测试”也为判断机器智能提供了经典标准。

2.引入AI领域： 到了20世纪80年代，随着计算机科学和人工智能社区的蓬勃发展，Michael Wooldridge等学者将Agent概念正式引入人工智能领域，奠定了AI Agent的理论基础，他们探讨了多智体系统（多个Agent协同工作）等重要方向。

（二）理论探索与初步实践（2000年左右）：

1.理论成熟： 这一时期，Agent的理论与实践日趋成熟。学者们提出了多种智体分类，例如：

（1）简单反射智体： 像膝跳反射一样，根据当前感知直接做出响应

（2）基于规则模型的智体： 按照预设的规则和记录的状态工作

（3）基于目标任务的智体： 会根据目标主动选择策略来实现计划

（4）基于实用程序的智体： 追求特定效用（如利润最大化、能耗最小化）的最佳解决方案

（5）学习型智体： 能从经验中学习并适应环境

（三）深度学习的推动（2012年后）：

技术革新： 以深度学习为代表的AI技术取得重大突破，像AlphaGo这样的AI系统（可视为一种复杂的Agent）在特定领域（如围棋）展现出超越人类的能力，其背后也运用了多智体交互学习的思想

（四）大语言模型（LLM）时代的爆发（2022年至今）：

1.革命性进展： 2017年谷歌团队发表论文《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，这一革命性技术为大语言模型奠定了基础。2022年底ChatGPT的横空出世，以及后续GPT-4等大语言模型的快速发展，为智体带来了前所未有的推动力，LLM强大的理解、推理和生成能力，成为了智体的“超级大脑”

2.开源浪潮： 基于LLM的开源智体框架如AutoGPT、BabyAGI等迅速涌现，这些框架让智体能够自主分解任务、规划步骤、调用工具，展现出强大的自主性

3.应用拓展： 智体从理论走向实践，应用场景不断丰富，正朝着更智能、更自主、适应能力更强的方向快速演进，被比作“大模型时代的App”

三、智体（Agent）的“五脏六腑”——核心组件

一个能够自主工作的智体，离不开几个关键组件的协同配合，它们就像智体的“大脑”、“记忆”、“手脚”和“思考方法”

（一）大语言模型（LLM）—— 智体的“超级大脑”

1.核心驱动： LLM是现代智体技术的主要推动者，为智体提供了理解自然语言、进行复杂推理和生成内容的核心能力

2.三大服务：

（1）内容生成与推理： 根据提示词和上下文，生成文本、分解任务、排列优先级等不同方式理解Agent的意图，按要求生成答案

（2）函数调用（Function-calling）： 这是LLM主动调用外部工具的“桥梁”，让智体能够与外部世界交互

（3）文本向量化： 将文本转化为计算机能理解的向量形式，用于语义搜索和比较（如RAG技术）

（二）规划组件（Planning）—— 智体的“思考方法”

1.核心能力： 规划组件是智体实现自主“思考”和解决复杂问题的核心。它让智体能够模仿人类“思考-行动-观察-再思考”的循环

2.思考框架： 规划能力的实现依赖于各种“思考框架”，例如：

（1）ReAct： 强调“推理（Reasoning）”和“行动（Acting）”的循环，先思考（Thought），再行动（Action），观察结果（Observation），然后基于观察进行下一轮思考

（2）ToT (Tree of Thoughts)： 如同“思维树”，让智体考虑多种可能的推理路径，进行评估和选择，适合复杂问题

（3）Reflexion (自我反思)： 让智体能够对自己的行动和结果进行评估反思，从中学习并改进后续决策

（4）CoT (Chain of Thought)： 即“思维链”，引导模型将复杂问题分解为多个步骤，逐步推理，得出结论

序号	思考框架	提示词示例
1	ReAct	Thought1:首先我需要理解什么是π Action1:π是圆周率，约为3.14 Observationl:n是圆周率，约为3.14,要计算π的平方 Thought2:π是圆周率，约为3.14要计算π的平方，考虑平方如何计算 Action2:代入数学公式计算T2,结果约为9.86 0bservation2:π的平方约为9.86
2	TOT	构建一个思维树，接下来在树的不同分支上考虑不同的方法 根节点:π的值是3.14,计算π的平方 分支1:使用计算器计算 分支2:使用公式计算 分支3:使用近似方法计算 最终我们选择使用公式π*π计算得到π的平方约9.86
3	Reflexion	任务1:计算π的平方 轨迹1:T是圆周率，约为3.14,π的平方约为9.86 评估1:通过工具计算π的平方约为9.87 反思1:结果不准确，应该是计算精度不够，要进行改进 任务2:计算π的平方，要求保留7位小数 轨迹2:π是圆周率，约为3.1415927,π的平方约为9.87 评估2:通过工具计算π的平方约为9.87 反思2:结果相对准确
4	CoT	第一步，我确定π约等于3.14 第二步，π的平方计算:3.14x3.14 第三步，计算结果为9.8596.因此π的平方约为9.86 最后，回顾我的计算过程，确保每一步都是正确的

（三）记忆组件（Memory）—— 智体的“经验库”

1.重要性： 记忆使智体能够存储、检索和利用信息，是实现智能决策的关键

2.短期记忆： 类似于我们大脑的“工作记忆”，通常通过提示词工程实现，存储会话上下文、当前思考过程、任务规划等临时信息，受限于LLM的上下文窗口长度

3.长期记忆： 类似于我们大脑的“长期记忆”，用于存储长期任务信息、知识库、角色设定等，通常通过向量数据库实现，将文本转化为向量进行持久化存储和高效检索

（四）工具组件（Tools）—— 智体的“手脚”

**1.能力延伸：**虽然LLM很强大，但它也有局限性（如知识截止日期、无法直接操作现实世界），工具组件就是智体的“外挂”，帮助智体扩展能力边界

2.常见工具： 搜索引擎（获取实时信息）、计算器（精确计算）、代码解释器（运行代码）、文件读写工具、API接口（连接各种服务）等，LLM通过函数调用能力来决定何时以及如何使用这些工具

（五）行动组件（Action）—— 智体的“执行器”

付诸实践： 行动组件负责将规划和思考的结果转化为具体的行动，例如执行代码、发送消息、操控物理设备等，最终影响现实世界或完成特定操作

这些组件相互配合，共同构成了一个能够理解目标、规划路径、调用资源、记住经验并最终完成任务的智能体系统

四、总结

智体（Agent）作为人工智能领域的新星，正凭借大语言模型的强大能力，从理论走向实践，深刻改变着我们与AI交互和协作的方式。它不再是被动的工具，而是能主动为我们分忧解难的智能伙伴。

理解智体的基本概念、发展历程和核心组件，将帮助我们更好地迎接这个智能时代的新变革。随着技术的不断进步，我们有理由相信，智体将在未来的工作和生活中扮演越来越重要的角色。

五、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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

六、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。

七、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！

---

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】