一、写在前面

结合前几篇的铺垫，这里简介一下常用的几种 Agent 模式：WorkFlow 模式、自主规划 Reflection 模式和ReAct 模式。

二、WorkFlow 模式

在实际工作中，很多任务求解的过程往往规则比较明确，其使用“固定套路”都可以使用工作流来描述，相对于其他模式，工作流模式具备结构清晰、流程可控，同时具有高可解释性、高可维护性，这也是业界普遍使用工作流模式的原因。WorkFlow 模式下运营人员会提前预设好固定的流程模板，当前 Agent 会根据用户的意图路由到指定任务的流程模板，系统根据该模板生成执行计划（EP），最后定时任务会轮询执行执行计划，直到整个执行计划全部执行完成。如下图：

执行计划节点执行过程中，为了让用户感觉在大模型在执行和推理，工具执行过程采用了流式输出的方式，即对话框会同步打印出工具执行前后的提示。

三、自主规划 Reflection 模式

自主规划 Reflection 模式下执行流程如下（参考下图）：

1. 思考用户需求，并初步生成执行计划；
2. 系统调度并执行执行计划节点，且每执行完一个节点时，会根据节点输出刷新执行计划（已执行的节点不能再变更）；
3. 直到所有节点执行完成，则结束当前执行计划；

实践过程中发现刷新完整的 EP 所需的 prompt 的 token 超过了现有资源的限制，导致模型 QPM非常低。针对该问题进行性能优化，最终达到了意图识别 2s 以下、刷新当前 EP 节点深度思考模式下 30ms 上下，非深度思考模式 10s 上下。核心两点：

1. 在复杂和准确率要求高的（ EP 刷新）场景下选择推理型模型，简单（如意图识别）场景下选择通用型模型。比如 Qwen 允许用户在 enable_thinking=True 时动态控制模型的行为，即可以在用户提示或系统消息中添加 /think 和 /no_think 来逐轮切换模型的思考模式。
2. 拆分刷新 EP 的 prompt。

四、ReAct 模式

ReAct 模式中大模型遵守“推理->执行->观察”的思路去解决用户的任务，如下图所示。实践过程中需要思考以下几个问题：

• 工具调用失败（如系统异常、大模型推理参数错误等）的情况下，会影响执行计划节点的状态，此时是否要进行下一轮推理？
• 结合用户体验，在执行比较“重”（如执行时间长）的工具之前，通常让用户来确认/修改参数，这里采用“面向失败设计”的理念，赋予用户充分的控制权。
• 真实业务场景中，经常为了解决大模型幻觉问题，不得不添加各种兜底逻辑，就会导致系统越来越臃肿，维护成本越来越高。

经常为了解决大模型幻觉问题，不得不添加各种兜底逻辑，就会导致系统越来越臃肿，维护成本越来越高。

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】