简介

文章介绍了智能体作为感知环境、自主决策的自治实体，以及多智能体系统通过协作解决复杂问题的概念。当前多智能体框架正从管理智能体转向编排工作流，以LLM为核心大脑，主流框架分为传统派、LLM派和仿真派。尽管发展迅速，但仍面临可靠性差、成本高、难以掌控等挑战，目前仍是出色的原型工具而非可靠的产品引擎。随着智能体即流程的趋势，开源创新不断涌现，框架对管理多智能体复杂性至关重要。

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一、智能体相关介绍

什么是智能体？

核心定义：智能体是一个能够感知环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的自治实体。

简单比喻： 一个独立的、有目标的“员工”或“助手”。

什么是多智能体

核心定义：多智能体系统 (Multi-Agent System, MAS) 是由多个智能体组成的系统。这些智能体共享一个环境，通过交互（合作、竞争、协商）来解决单个智能体难以解决的复杂问题。

简单比喻： 一个完整的“公司”或“团队”，由多个员工（智能体）组成。

什么是多智能体框架

核心定义：多智能体框架是一个软件开发工具包（SDK）或平台，它为设计、实现、模拟和运行多智能体系统提供基础架构、通用组件和规范。

简单比喻： 建设一个公司所需要的办公室、会议室、电话系统、公司章程、HR管理制度等。框架提供了这些基础设施，你只需要招聘员工（开发智能体逻辑）进来工作即可。

2.多智能体框架现状

1）核心转变

目标：从「管理智能体」变为「编排工作流」。

核心：LLM成为智能体的“大脑”，框架负责定义协作模式。

2）主流框架

传统派 (JADE)：强在标准化、稳定，但笨重。

LLM派 (AutoGen, CrewAI)：开发快、能力广，是当前主流。

仿真派 (ML-Agents)：强于强化学习与训练。

3）当前趋势

智能体即流程：用自然语言定义复杂任务链。

开源驱动：社区创新速度快，新框架层出不穷。

3.多智能体框架问题

1）可靠性差

链条脆弱，一个智能体的“幻觉”会导致全线崩溃。

输出不稳定，行为不可预测，难以产品化。

2）成本与效率

Token消耗巨大，API调用成本极高。

任务执行延迟长，无法满足实时需求。

3）难以掌控

调试地狱：跟踪多个智能体的交互过程极其困难。

评估缺失：缺乏衡量系统整体性能的标准。

结论：目前仍是“出色的原型工具”，而非“可靠的产品引擎”。

4.多智能体时代为何需要框架

从单智能体到多智能体：复杂性挑战（沟通、协作、状态管理），下面多常见四个智能体框架对比。

二、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”。

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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。

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2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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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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