大模型技术生态以大模型为核心，围绕其构建三大能力：自然语言理解、创作能力和工具使用能力。大模型如同"人"，需要预训练获取知识，通过Agent智能体实现工具使用。理解其应用原理简单，执行却复杂且不稳定，需做好容错处理。从"人"的视角理解大模型，是掌握AI应用开发的关键。

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“ 大模型的技术生态本质上就是围绕着大模型这个“人”转的。”

大家在学习大模型应用开发时会发现有很多种不同的技术方向和框架，而且不同的技术有其使用的业务场景，因此可能就有部分人认为，不同大模型应用技术之间是无关的。

但事实上，从技术的角度出发，技术只是一种工具，而很多业务场景可能需要同时结合多种不同的技术才能满足复杂的业务需求。

只不过技术生态经过这么多年的发展，已经形成了一套完善的架构机制，对我们使用者来说入口都是统一的，但其背后的技术实现却是复杂的，并且是可以更换的，但最终对我们用户来说都是无感的。

大模型应用的技术生态

既然是大模型应用，那么其当然是以大模型为核心技术的应用，所以任何与大模型相关的技术栈的核心都是以大模型为主。

大模型作为目前为止人工智能技术的代表，其核心就是让大模型具备人的能力，思考和行动的能力；但受限于目前的技术能力，因此大模型还不具备作为“人”的能力。

但我们依然可以使用大模型来解决一些问题，提升工作效率。

而人的能力并不是天生的，而是通过后天学习得来的，因此大模型也需要经过预训练才能获取需要的知识。

而人之所以能成为人，原因就在于其具备强大的独立思考能力和动手能力——使用工具的能力。

所以，我们对模型的期望也是如此，想让模型具备强大的思考和动手能力；因此这就产生了大模型的几个主要应用场景：

自然语言的理解能力

创作能力

使用工具的能力

但由于大模型本身没有物理实体，因此我们需要给大模型装上手和脚；这就使得大模型具备了使用工具的能力——Agent智能体。

事实上大模型的核心能力还在于其理解和生成能力的结合；不论是自然语言理解，还是创作，以及使用工具；本质上来说都是大模型理解和生成能力的体现。

首先，大模型肯定需要具备自然语言理解的能力，否则它都不知道自己要干啥；其次，创作能力是在其理解能力的基础之上，通过模仿其它的作品，根据用户的需求，生成相对应的作品；所以其本质上还是理解和生成的能力。

而关于智能体的理解就更简单了，比如说我们出门要开车，吃饭要用碗，拍照要用相机；同样，大模型要想完成一些任务也需要这些工具才行。

但是有一点我们要理解的是，大模型并不负责工具的具体执行，大模型的作用只是根据工具列表选择一个合适的工具，并给工具提供必要的参数；所以，所谓的智能体，其实就是把大模型变成了一个程序员，它能够理解业务需求，然后完成编码，但代码的执行是由计算机而不是程序员负责的。

所以说理解大模型的应用技术原理并不复杂，甚至可以说是很简单，只需要从人的角度去理解就可以了；但大模型的执行过程却非常的复杂，并且是极度的不稳定，而这就是我们做好强大的容错处理，否则大模型应用就会随时会成为一颗定时炸弹。

2025年伊始，AI技术浪潮汹涌，正在深刻重塑程序员的职业轨迹：

阿里云宣布核心业务全线接入Agent架构；

字节跳动后端岗位中，30%明确要求具备大模型开发能力；

腾讯、京东、百度等技术岗位开放招聘，约80%与AI紧密相关；

……

大模型正推动技术开发模式全面升级，传统的CRUD开发方式，逐渐被AI原生应用所替代！

眼下，已有超60%的企业加速推进AI应用落地，然而市场上能真正交付项目的大模型应用开发工程师，却极为短缺！实现AI应用落地，远不止写几个提示词、调用几个接口那么简单。企业真正需要的，是能将业务需求转化为实际AI应用的工程师！这些核心能力不可或缺：

✅RAG（检索增强生成）：为模型注入外部知识库，从根本上提升答案的准确性与可靠性，打造可靠、可信的“AI大脑”。
✅Agent（智能体）： 赋能AI自主规划与执行，通过工具调用与环境交互，完成多步推理，胜任智能客服等复杂任务。
✅微调：如同对通用模型进行“专业岗前培训”，让它成为你特定业务领域的专家。

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大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。

• 技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
• 行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。

未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

掌握AI能力的程序员，其薪资水位已与传统开发拉开显著差距。当大厂开始优化传统岗位时，却为AI大模型人才开出百万年薪——而这，在当下仍是一将难求。

技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！

AI浪潮，正在重构程序员的核心竞争力！不要等“有AI项目开发经验”，成为面试门槛的时候再入场，错过最佳时机！

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那么，我们如何学习AI大模型呢？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，经常会收到一些问题，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以呢，我专为各位开发者设计了一套全网最全最细的大模型零基础教程，从基础到应用开发实战训练，旨在将你打造成一名兼具深度技术与商业视野的AI大佬，而非仅仅是“调参侠”。

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包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点。剖析AI技术的应用场景，用实战经验落地AI技术。从GPT到最火的开源模型，让你从容面对AI技术革新！

01 大模型微调

• 掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。
• 学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制，提升任务准确性和效率。

02 RAG应用开发

• 深入理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，构建高效的知识检索与生成系统。

• 应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。

03 AI Agent智能体搭建

• 学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。
• 构建垂类场景下的智能助手（如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等）。

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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。

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那么这份全套学习资料是一次为你量身定制的职业破局方案！

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不如成为「掌握AI大模型的技术人」！
毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

最后，祝大家学习顺利，抓住机遇，共创美好未来！