这两天SAS的一则中国区全员layoff新闻，让久违的SAS公司又勾起了很多数据从业人员的回忆。

很多年前无论大学里统计分析类课程还是企业里面各类基于数据进行BI分析，基于SAS和SPSS 做的各种销售预测，补货分析，会员潜力模型等经常用的工具。

而如今经历数据工具软件，BI报表类工具，数据中台和数据湖，流批一体，那么在LLM开源推动下，AI时代的data技术要往哪去？

新的范式也不是凭空而来，是结合传统数据平台架构如Lambda架构或数据仓库/湖仓模式，面向AI的Data Agent数据应用架构范式进行构建。

传统架构通常以数据管道为核心，注重批处理、流处理和可视化，它最大的问题就是缺乏自主性、交互性和智能决策能力。而DataAgent是一种AI驱动的智能体（Agent），能自动化执行数据任务（如查询、分析、建模），并与用户自然交互，数据平台需要向“主动式、自适应、人机协同”的范式转变。如下图

结合各行各业，数据技术领域，需要重新构建以Data Agent为中枢的新范式，DataAgent贯穿各层，要强调AI原生、服务化和弹性协同。初步思考新范式分为七层，从下至上依次为：

1. 技术组件与平台

这一层事实上大部分经历过数据中台或者大数据平台建设期的企业都会或多或少拥有相应的基础设施，需要考虑的AI能力建设中的开发框架，langchain或者joyagent端到端框架也是不错的选择。

2. 智能数据源层（Intelligent Data Sources）

在传统数据源（业务数据、日志、三方数据）基础上，增强元数据管理和智能接入能力。Data Agent通过API或流式接口自动发现、分类和验证数据源，利用AI进行数据质量检测和语义标注。Agent主动“感知”数据源，动态适配变化。

• 关键组件：

  • 多源连接器（支持实时流、批量、API）。

  • 元数据智能代理（自动提取数据结构、业务含义）。

  • 数据血缘跟踪（AI驱动的影响分析）。

3. AI增强数据湖层（AI-Augmented Data Lake）

数据湖不仅是存储，还集成AI处理能力。Data Agent负责自动化数据分区、压缩和索引优化，并引入生成式AI进行数据增强（如合成数据生成）。新范式强调Agent驱动的弹性计算（如自动扩缩容）。

• 关键组件：

  • 智能存储引擎（基于Hadoop/Spark，但支持AI优化策略）。

  • 实时处理框架（Flink/Kafka流批一体，Agent触发实时清洗）。

  • AI工作流引擎（自动调度数据处理任务，如离线和实时管道）。

4. Data Agent核心层（Data Agent Core）

这是新范式的核心，Data Agent作为智能中枢，协调下层数据管理和上层应用。它包含多种专项Agent（如查询Agent、建模Agent），具备记忆、规划和工具调用能力，将传统“数据管理体系”和“数据服务”部分功能Agent化，实现自治闭环。

• 关键组件：

  • Agent编排框架：管理多个Agent的协作（如基于LLM的控制器）。

  • 技能库（Skills Library）：封装数据任务（SQL生成、异常检测、图谱查询）。

  • 学习与适应模块：通过强化学习从交互中优化策略。

5. 语义知识层（Semantic Knowledge Plane）

统一业务语义和知识表示，支持Agent的理解和推理。结合知识图谱和本体建模，但由Agent动态维护和查询。由Agent驱动“业务模型层”和“知识工程”交互式演化。

• 关键组件：

  • 业务语义模型（Agent自动映射业务术语到数据）。

  • 知识图谱引擎（实时更新，支持自然语言查询）。

  • 逻辑推理机（Agent用于决策支持）。

6. AI服务层（AI Services Layer）

将Data Agent的能力封装为可复用API，支持低代码集成。强调微服务和事件驱动，Agent作为服务提供者。以Agent服务（如“模型服务”、“分析服务”）为核心而非通用管理。

• 关键组件：

  • Agent API网关（统一自然语言接口）。

  • 服务网格（管理Agent实例的弹性伸缩）。

  • 监控与治理（AI驱动的SLA保障）。

7. 智能应用层（Intelligent Applications）

-顶层应用完全由Data Agent赋能，实现自然语言交互和自动化。应用场景扩展为对话式、预测式和自主式。应用与Agent的深度集成（应用本身可能是Agent的界面）。可以结合企业各类实际应用场景，譬如零售行业的销售预测，运营策略规划，医疗保险业态的患者临床医学方案建议，家庭保险套餐优化诊断等。

• 关键组件：

  • 对话式BI（ChatBI）：Agent直接回答复杂查询。

  • 自主数据科学（AutoML Agent）：自动建模和部署。

  • 协同Agent系统：多Agent协作处理跨域任务。

新架构范式关键特性

• AI原生：Data Agent不是附加组件，而是架构的“大脑”，实现端到端自动化。

• 弹性与自适应：Agent根据数据变化和应用需求动态调整管道。

• 人机协同：支持自然语言交互，降低技术门槛，提升决策效率。

• 与传统架构以流程为中心对比，新范式以Agent为中心，更灵活响应业务变化。

这个基于Dataagent的新范式不仅覆盖了数据湖、知识工程等传统大数据应用领域，还通过Data Agent可实现企业应用的智能跃迁。

如何高效转型Al大模型领域？

作为一名在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知持续学习和进步的重要性，尤其是在复杂且深入的Al大模型开发领域。为什么精准学习如此关键？

• 系统的技术路线图：帮助你从入门到精通，明确所需掌握的知识点。
• 高效有序的学习路径：避免无效学习，节省时间，提升效率。
• 完整的知识体系：建立系统的知识框架，为职业发展打下坚实基础。

AI大模型从业者的核心竞争力

• 持续学习能力：Al技术日新月异，保持学习是关键。
• 跨领域思维：Al大模型需要结合业务场景，具备跨领域思考能力的从业者更受欢迎。
• 解决问题的能力：AI大模型的应用需要解决实际问题，你的编程经验将大放异彩。

以前总有人问我说：老师能不能帮我预测预测将来的风口在哪里？

现在没什么可说了，一定是Al；我们国家已经提出来：算力即国力！

未来已来，大模型在未来必然走向人类的生活中，无论你是前端，后端还是数据分析，都可以在这个领域上来，我还是那句话，在大语言AI模型时代，只要你有想法，你就有结果！只要你愿意去学习，你就能卷动的过别人！

现在，你需要的只是一份清晰的转型计划和一群志同道合的伙伴。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。

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。

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】