简介

文章介绍了基于大模型的AI Agent技术，这是一种能在无人干预下自主决策和执行任务的系统。相比传统AI的"辅助驾驶"，AI Agent已能"自己开车"。文章阐述了Agent的四大核心能力：信息处理能力、推理/规划能力、工具使用能力和记忆/知识能力，并介绍了OpenAI等公司推出的Agent产品及相关开发框架，为开发者提供了学习路径和实践指导。

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AI大模型发展迅速，我们接触最多的功能就是对话流或者Co-Pilot(副驾驶)，所谓AI Agent，则专注于自主系统，可以在没有人为干预的情况下做出决策和执行任务。简单的说，我们还在依靠AI"辅助驾驶"，AI Agent马上就要自己开车了。

本文简单介绍一下，基于AI大模型的Agent技术的相关发展。

首先，什么是Agent？

一种比较通俗的解释方式：拿写作文做例子，之前的大模型问答，类似考试写作文，不能修改，需要一口气从头写到尾，大模型本身的幻觉导致效果并不是很好。人们想到一种方法，就是让大模型自己去检查修改自己的生成结果，这样的生成质量会提高很多，也可以让大模型自己写提纲，自己搜集材料，自己写自己修改，这样的质量又提高了很多，这就是Agent的方式。

如下图，就是一种基于大模型的Agent概念框架：

来源：https://arxiv.org/pdf/2309.07864

从图中可以看到，除了核心的大模型能力，Agent技术扩展了大模型很多能力，同时随着模型能力的不断增强而不断进化。

1.信息处理能力：随着大模型的能力进化，可处理的上下文窗口不断扩展，让大模型可以处理更多的信息。从文本扩展到音视频，多模态能力让大模型对于信息的处理能力不断增强。 2024 年 8 月 6 日，OpenAI宣布Structured Outputs功能在 API 中正式上线，从 GPT-4o 开始在 OpenAI 的最新大型语言模型中可用，极大扩展了大模型使用工具以及获取反馈过程中的结构化信息交互能力。

2.推理/规划能力：CoT以及强化学习能力应用于大模型，提升了大模型推理以及规划的能力，使得大模型可以在"慢思考"中提升思考质量。

OpenAI o1是OpenAI于2024年9月推出的专注于复杂推理任务的人工智能模型系列。该系列基于思维链强化学习技术开发。 2024 年 12 月 20 日，OpenAI 宣布推出 OpenAI o3 模型和 o3-mini 模型。

3.工具使用能力

2023 年的 6 月，OpenAI 推出了“Function Calling”，是 OpenAI 自 GPT-3.5-turbo-0613 版本起引入的 API 扩展机制。模型可以通过规范化输入输出来使用外部工具。

为了统一大型语言模型与外部数据源和工具之间的通信，Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出MCP(Model Context Protocol 的缩写，即模型上下文协议)开放标准，让大模型使用外部工具的能力进一步增强。

4.记忆/知识能力

在传统的AI对话中，引入RAG，长短记忆等方式，扩展了大模型的记忆能力和知识获取的范围。

在以上技术发展的背景下，AI Agent的开发日渐成熟，相关产品不断出现。

Operator 是 OpenAI 于 2025 年 1 月 23 日上线的一款 AI 智能体产品。以使用自身的浏览器浏览网页，并通过输入、点击、滚动等操作与网页进行交互，从而为用户执行任务。其中CUA（Computer-Using Agent）是Operator 背后的核心驱动能力，它结合了 GPT-4o 的视觉能力以及通过强化学习实现的高级推理能力。

Deep Research 是 OpenAI 于 2025 年 2 月 3 日推出的面向深度研究领域的智能体产品功能。Deep Research 基于 OpenAI 的 o3 模型，能够在数十分钟内完成需要数小时的人工研究任务，适用于金融、科学、政策分析及消费决策等多个领域。

当然，对于Agent的开发，相关的模式和工具也不断出现，对于Agent应用的设计模式，可以参考以下资料。

LangChain：大模型应用开发框架，比较早的Agent开发框架，功能也比较完善。

https://www.langchain.com/

吴恩达关于四种 Agent 设计范式的演讲，详解了Agent开发的一些设计方式。

https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/

来源：https://github.com/neural-maze/agentic-patterns-course

Anthropic的Agent开发指导：Building effective agents，来源于他们开发中的经验积累。

https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents

https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook/blob/main/patterns/agents/README.md

2025 年 3 月 11 日，OpenAI Agent SDK 发布，辅助开发者进行Agent开发

https://github.com/openai/openai-agents-python

https://openai.github.io/openai-agents-python/

openai-agents-python

https://openai.github.io/openai-agents-python/

如何学习大模型 AI ？

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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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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