一、为什么需要一个不依赖人的 AI？

一直以来，想让 AI 变聪明，尤其是训练大型语言模型（LLM），就像养一个“金贵”的孩子，得靠海量、高质量、由人类亲手标注的数据（比如 RLHF）来“喂养”。这个过程不仅费钱费时，还带来一个根本问题：AI 的能力上限，被我们人类的知识边界给“焊死”了。

为了让 AI 自己闯出一片天，自进化（Self-Evolution） 的想法应运而生。但现有的玩法（比如 AlphaGo 的 Self-Play）又遇到了两个新麻烦：

1. 原地踏步：AI 自己跟自己玩，很容易“内卷”到一定程度就停滞了，因为它们很难凭空想出超出自己当前认知范围的难题。
2. 玩法太简单：大多还停留在“一问一答”的简单模式，没法应对真实世界里那些需要一步步推理、查资料、用工具的复杂任务。

所以，一个核心问题摆在了我们面前：能不能创造一个 AI，让它在没有任何人类投喂数据的情况下，自己学会使用工具，解决复杂的多步推理问题？

二、Agent0 的自学秘诀：找个陪练互相“卷”

Agent0 的思路简单又巧妙：让两个 AI 互相“折磨”，共同进步。这两个 AI 来自同一个基础模型，但角色不同：

• 出题者 (Curriculum Agent) ：它的工作就是变着法儿地给另一个 AI 出难题，而且专挑对方最“头疼”、最需要动用外部工具（比如代码解释器）才能解决的“前沿问题”。
• 解题者 (Executor Agent) ：它的任务就是想方设法搞定“出题者”抛来的各种难题。

这张图生动地展示了两位“搭档”的互动：左边的“出题者”越来越刁钻，右边的“解题者”一边动脑一边用工具试错。两边互相逼着对方进步，逐步把题目和解法都推向新高度——整个过程完全没有人工标注的数据。

这个过程形成了一个绝佳的良性循环：

1. “解题者”通过使用代码解释器等工具，解题能力越来越强。
2. “解题者”变强了，反过来逼着“出题者”必须设计出更难、更需要工具才能搞定的新任务。
3. 这个循环不断重复，让任务的难度和 AI 的能力像爬楼梯一样，一节一节稳步上升。

从整体框架来看，“出题者”负责设计课程，“解题者”负责解题和进化，而“工具”则是它们能力突破的关键。三者结合，让 Agent0 实现了从零开始的自主学习。

三、Agent0 是如何运转的？

Agent0 的进化过程分为两个关键环节：

1. “出题者”如何变得更“刁钻”？

“出题者”的目标是出一些对“解题者”来说“性价比”最高的题。这个“性价比”由三部分决定：

1. “让对方头疼”奖：如果一道题让“解题者”的答案摇摆不定（比如一半的尝试认为是 A，一半认为是 B），说明这题正好在对方的知识盲区，奖励！
2. “逼对方用工具”奖：为了驱动整个进化循环，那些能促使“解题者”调用工具的任务会获得直接奖励。
3. “避免炒冷饭”罚：为了保证题目的多样性，如果出的题跟之前的太像，就要扣分。

从数据上看，随着迭代，任务确实越来越难（成功率下降），“解题者”也越来越依赖工具（平均工具调用次数上升）。这说明“出题者”的“刁钻”程度在稳步提升。

2. “解题者”如何高效“补课”？

“解题者”的学习也很有策略：

• 只做“跳一跳才能够得着”的题：它会从“出题者”生成的题库里，专门挑那些让它感到“困惑”（即答案不确定性高）的题目进行训练。太简单的看不起，太难的暂时放一边。

这张图显示，在学习初期，“解题者”会大胆尝试各种冷门的解法（探索概率高）。随着学习的深入，它逐渐找到了门路，解题策略也趋于稳定（概率下降）。

• 带着“怀疑”的态度学习：由于用来学习的答案是靠“少数服从多数”投票产生的，本身就可能不靠谱。为此，论文提出了一种名为 ADPO 的新算法：

• 对那些争议很大的题目（比如 4:6 开的投票结果），学习的时候就打个折扣，别全信。
• 同时，也正是因为这些题争议大，反而要鼓励模型更大胆地去探索新的解题思路。

四、效果怎么样？

实验在 Qwen3-4B 和 Qwen3-8B 两个模型上展开，结果相当惊人。

• 性能远超其他方法：在 Qwen3-8B 模型上，Agent0 训练出的智能体，数学推理能力提升了 **18%**，通用推理能力提升了 **24%**，甚至超过了那些能调用外部 OpenAI API 的方法。

在数学推理方面（MATH, GSM8K等），Agent0 的表现全面碾压了其他自学习方法。

在通用推理任务上，Agent0 同样展现了明显的优势，尤其是在更难的 BBEH 任务上。

• 共同进化确实有效：实验证明，随着一轮轮的“左右互搏”，任务难度、工具使用频率和“解题者”的最终表现都在稳步提升。

无论是 4B 还是 8B 模型，在数学和通用推理任务上的准确率都呈现出漂亮的上升曲线，证明这个进化循环是真实有效的。

• 每个零件都不可或缺：通过“拆零件”实验（消融实验）发现，无论是“出题者”的训练，还是工具奖励、ADPO 算法，拿掉任何一个，性能都会明显下降。

这张“消融实验”表说明，Agent0 的成功并非偶然，而是其精巧设计的各个环节共同作用的结果。

五、Agent0 带来的启发

Agent0 的研究，证明了：通过巧妙的机制设计，AI 完全有潜力摆脱对人类知识的依赖，实现自我驱动的、开放式的成长。

这就像是从“授人以鱼”迈向了“授人以渔”，甚至让 AI 学会了自己“造渔具”。这条路一旦走通，未来的可能性将是无穷的：

1. AI for Science：可以把这个框架应用到科学发现领域，让 AI 自主地提出假设、设计实验、调用工具进行验证，加速新材料、新药物的发现。
2. 更强大的 AI 助手：未来的个人 AI 助手，或许能像 Agent0 一样，在我们没有察觉的情况下，自己不断学习和进化，主动适应我们的需求，甚至“发明”出新的工作流。
3. 重新定义“知识”：当 AI 能够探索人类尚未触及的知识领域时，它所“悟”出的道理，可能会反过来启发我们，拓展人类知识的边界。

Agent0 描绘了一个 AI 自我进化的美好蓝图。它不再是一个单纯等待投喂的“学生”，而是一个能够自我驱动、自我迭代的“探索者”。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）

给大家准备了一份涵盖了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 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

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• 进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
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但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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