常规的多智能体系统（MAS），不管是偏工具、还是偏推理生成

都依赖提示词驱动运行

复杂些的，会给Agent做SOP，做步骤引导

但

提示词是静态的，不管何设计，均是静态

无法自动适应变化任务及环境的要求

更无法从经验中沉淀，从成绩中成长

1，设备已修多次，过去方法都没用，本次故障又输出无用决策

2，同一类任务，SAP已经多次执行失败，又生成错误指令

3，同一种病，医生沉淀有大量成功病理方法，MAS也无法沿用

MAS不能再这么笨下去！不该这么笨！

任务自适应、自总结沉淀、自学习、自成长，以适应多样任务

这，是2025年MAS项目交付的新标配，硬指标

这，也是MAS中最具价值能力

做【自我进化】的MAS训练框架，让Ageng也拥有从失败经验中沉淀、在成功结果上成长！

理论+纯代码实操，把整个系列，吃下！

内容架构，如下：

以上1个模块，即1个学习节点，内容完全，以此展开：

day1-【基础篇】数据与环境准备、外部工具接入等

day2-【设计篇】构建MAS并设计高级奖励系统

day3-【微调篇】使用SFT、PPO、Contextual Bandit强化学习方法

day4-【评估篇】直接微调前后输出对比、准确度等相关指标科学评估

每天1小时，打卡4天+提问总结1天，即可掌握！

本次实操，应该是一意在2025年，最有价值的深度拉练！没有之一！

感谢会员在2025年，对一意的支持

让我们有动力，持续地输出，再次感谢

雄哥以医疗场景为例，筛选800组训练集，200组评估集，合共1000组（感谢会员提供数据样本），使用SFT、PPO、ContextualBanditRL三种算法，以实现对整个 MAS 行为策略（policy）的训练与迭代优化

这是一套完整的：

“执行 → 观测 → 训练 → 更新 → 再执行”的闭环

构建一个完整的多智能体系统，结合推理、协作和强化学习（RL），使智能体能够通过实时反馈和奖励进行适应和改进

让MAS越用越智能，越来越贴心

面对新任务时，更容易得到准确结果

不过你是行业专家，技术专家、项目经理，都应有能力掌握这套系统的构建方法论

并拥有真正底层的技术内核

先讲讲本次拉练会用到的技术与模型

操作系统：仅Linux（推理模型需要）

GPU显存：推荐8G起，否则无法跑出来，显存越大，可选的模型越多

Python：3.10及以上

环境管理工具：conda/jupyter

数据集：1000条Med数据，训练集/评估集（800/200）

实时数据检索工具：Tavily（获取最新数据）

内部数据库：蛋白质和基因本体（人工预存）

MAS框架：LangGraph

模型：Qwen系列(SFT)、Llama系列(PPO)、GLM4.6(监督评判)

以上模型，视实践算力的情况，可调整，如果实在没有算力，只能租用算力或使用API，本课程的部分效果，特别是本地化推理，看到Agent的输出明显进步的那份喜悦，会大大降低！

如果的确没有，可联系一意技术助手-小胖，一意有几台算力学习机，可提前预约，远程使用，足够你实践

怎样打卡呢？

如何系统的学习大模型 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”。

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，故此将并将重要的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。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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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