近段时间，如果说不知道Agent，好像都不知道怎么聊天了。看各种文章，感觉Agent有点妖魔化：一个提示 + 一堆****工具 + 一个循环搞定一切的理想范式给带沟里了。幸好在github上看到了 12-factor-agents 的独特见解，忍不住想跟大家聊聊：**AI Agent到底是个啥？Agents are software, and a brief history thereof -**我们是怎么一步步走到今天的？

01 60年前：软件就是个有向图

还记得你们画的流程图吗？其实软件本质上就是个有向图（Directed Graph）。60年前，我们的前辈们用流程图来表示程序逻辑，一个框框代表一个操作，一条线代表执行路径。

这事儿听起来简单，但它奠定了整个软件工程的基础。软件 = 节点**+ 边**，就这么朴素。

02 20年前：DAG（有向无环图）编排器的黄金时代

大约20年以前，DAG（有向无环图）编排器开始流行。本质上就是把流程图工程化了。

我在大厂做大数据平台时（当然肯定不是2000年、而是近几年），天天跟这些玩意儿打交道。说白了，就是把复杂的数据处理流程（如ETL），拆成一个个小任务，然后像搭积木一样组装起来。好处显而易见：

• 可观测性：每个节点执行情况一目了然

• 模块化：一个节点挂了不影响其他

• 可重试：失败了自动重跑

那时候我们觉得，这就是软件工程的终极形态了。结果呢？AI来了。

03 10年前：机器学习模型开始入场

ML模型开始变得实用。开始在DAG里塞入各种模型：情感分析、文本摘要、图像识别…

比如做一个智能客服系统，工作流大概是这样：

1. 接收用户消息

2. ML模型分类问题类型

3. 路由到对应处理逻辑

4. ML模型生成回复建议

5. 人工审核后发送

看起来很智能对吧？但本质上，还****是确定性的软件在主导，ML只是个高级工具。

现在：Agent时代的承诺与现实

Agent的美好愿景

AI Agent最吸引人的地方是什么？你不用再写死每条路径了！

传统开发：程序员要考虑所有边界情况，写一堆if-else

Agent开发：给LLM一个目标和一组工具

让它自己找路！

这就像从「手把手教孩子走路」变成了「告诉孩子目的地，让他自己导航」。理论上，我们写更少的代码，处理更复杂的问题。

Agent的核心循环

1. LLM确定工作流程中的下一步，输出结构化的JSON（“工具调用”）

2. 确定性代码执行工具调用

3. 结果将附加到上下文窗口

4. 重复直到确定下一步“完成”

initial_event = {"message": "..."}

看着挺简单是吧？LLM决定下一步，执行，把结果塞回上下文，重复直到完成。

简化的看类似：

残酷的现实：任务通过率总是那么不理想

但是哥们儿，我必须告诉你一个血淋淋的事实：当上下文窗口变长后，Agent会迷路。

太多Agent在执行10-20轮后开始鬼打墙：

• 反复尝试同样的失败方案

• 忘记之前做过什么

• 在错误的路径上越走越远

就像你跟ChatGPT聊天，聊着聊着它就开始胡言乱语了。这个问题，即使context从8K扩到256K，依然存在。

一个扎心的真相：小而专注的prompt，永远比长篇大论效果好。

实际有效的方案：微型Agent（当然只是现阶段，未来谁说的准呢）

经过这些年的摸索，发现真正能落地的是「微型Agent」模式。

什么是微型Agent？

不是让一个Agent包打天下，而是在传统DAG流程中，嵌入多个职责单一的小Agent。每个Agent只管3-10步的小任务。

实战案例：部署机器人

比如一个部署机器人，流程是这样的：

1. 人类：合并PR到主分支

2. 确定性代码：部署到测试环境

3. 确定性代码：跑端到端测试

4. Agent介入：处理生产部署

5. Agent提议：部署前端到生产

6. 人类反馈：“先部署后端吧”

7. Agent理解并调整：好的，先部署后端

8. 执行部署…

9. 确定性代码：验证部署结果

这个Agent的价值在哪？它能理解人类的自然语言反馈，并****调整执行策略。但它的职责范围很小，不会失控。

Agent的本质：四个核心组件

剥开所有花里胡哨的包装，一个Agent就是：

1. Prompt：告诉LLM怎么做，有哪些工具

2. Switch语句：根据LLM返回的JSON决定执行什么

3. 上下文累积：记录已发生的步骤和结果

4. For循环：不断询问LLM下一步，直到完成

就这么简单，但魔鬼在细节里。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI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Al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Al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。

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。

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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】

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

顶尖师资，深耕AI大模型前沿技术

实战专家亲授，让你少走弯路

一对一学习规划，职业生涯指导

• 真实商业项目实训
• 大厂绿色直通车

人才库优秀学员参与真实商业项目实训

以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调

大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位

文中涉及到的完整版的大模型 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】