前些日子读到一本好书《Agentic Design Patterns》（智能体设计模式），作为一个资深软件架构师，对“模式”类的书有一种由衷的偏好，遂不惜消耗WPS大会员一整月的翻译额度（500页）将其完整翻译，并耗费两周时间仔细完成阅读。

今天我们来初探一下，既是为这本书做个全貌的概括，同时也深入探秘智能体和提示词，为后面详细理解21种智能体设计模式奠定基础。

（特别说明：由于翻译和理解的问题，以下文字及音频中对智能体、智能代理和代理这3个词不做区分）

1. 概述

《Agentic Design Patterns》一书深入探讨了智能体设计模式，将其定义为构建能够感知、决策并自主行动的智能系统的关键蓝图。这些模式通过提供结构化的方法和成熟的解决方案，将AI从简单的响应式工具提升为能够主动实现目标的强大助手。核心在于利用一系列具体的设计模式来应对智能系统构建的复杂性，从而实现更高效、安全和强大的AI功能。（如果你觉得看书太累，不妨闭上眼睛听一听）

2. 前言

本节内容将智能代理及其系统描绘成能够感知、决策和行动的“数字梦境编织者”，并指出大型语言模型（LLMs）是其理解和创造的核心。同时强调了代理画布作为运行环境的重要性，并介绍了代理设计模式作为构建高效、可靠代理的“古老蓝图”，以应对开发中的常见挑战。文中还详细阐述了LangChain、Crew AI和Google ADK等关键框架，作为实现这些智能系统的实用工具，后面的每种模式也都会详细讲解在这些框架上如何实现（code）。（代理画布： 指支撑智能代理运行的底层基础设施和框架，提供记忆存储、交流流转和逻辑实现的环境。）

3. 什么是智能体？

本节深入探讨了AI智能体的设计模式与演进，将其定义为能够感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。它详细阐述了智能体从基础大型语言模型（LLM）到复杂多智能体协作系统的发展历程、不同复杂性级别下的设计模式，并提出了构建智能体的实践考量及对未来市场和社会经济的深远影响。（定义： AI智能体旨在感知环境并采取行动以实现特定目标的系统，超越了标准LLM，增强了规划、工具使用和环境交互能力。）

4. 高级提示词技术

本节深入探讨了大型语言模型（LLM）的提示词工程，将其定义为一门复杂且不断演进的学科，超越了简单的提问艺术。文章阐述了从核心原则、基础技术到高级推理、智能体行动及自动化优化的多方面提示词策略。特别强调了斯坦福大学的“言语化抽样”技术，它通过简单的提示词改变，成功解决了LLM的“模式崩溃”问题，有效释放了模型的潜在创造力。（核心原则: 强调指令的清晰性、特异性、简洁性、指令优先于限制，以及实验与迭代的重要性；使用主动动词清晰界定操作）

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”。

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。

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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