最近大模型训练营又开始直播上课，新增一个原创 Agent 项目，之前大模型训练营的学员可以继续免费参加，记得联系吴师兄激活课程权限。

最近面试里被问到一个非常典型的问题：

“既然现在 ChatGPT这么强，为什么企业还要自建 Agent 系统？接个 API 不就能用了吗？”

这个问题乍看简单，但要是真回答到点子上，能直接把候选人的水平区分成三层。

今天就以训练营里面原创项目库中的**银行行业咨询 Agent（拓业智询）**为例，讲清楚企业为什么一定要做 Agent，而不是大语言模型的套壳应用。

一、企业要的不是聊天机器人，而是能解决业务问题的 Agent

银行做“拓业智询”的目的很明确：

• 中小企业经营能力越强
• 银行贷款风险越低

所以他们需要的不是“陪聊”，而是一个：

能理解行业、能分析数据、能结合银行内部业务逻辑给建议的“智询顾问”。

比如：

• “帮我看成都今年开分店的机会怎么样？”
• “我们行业最近半年趋势如何？”
• “对标同行，我今年利润率偏低吗？”

这些都不是大模型原生能做到的。

它们需要：

• 多源数据
• 行研报告
• 内部经营指标
• 结构化数据库
• 实时爬取
• 图表分析
• Text2SQL
• ReAct 任务拆解

这已经不是“对话”，而是一个真正做事的系统。

二、为什么不能直接用 ChatGPT？企业遇到的痛点有三类

（1）普通 LLM 不懂业务链路

例如用户问：

“今年利润率下降，原因是什么？”

ChatGPT 会回答：

“可能来自成本、供应链、定价策略等因素……”

但企业需要：

• 对标同行
• 对比行业均值
• 查看内部经营数据
• 给出结构化分析

模型不知道企业内部数据库，更不会执行 SQL。

（2）企业需要“可执行的 Agent”，不是“生成文本”

例如：

• 查询市场数据
• 分析竞争对手
• 抓政策动态
• 查询内部风控指标
• 自动生成图表

这些都需要：

• 工具调用（Function Call）
• ReAct 规划
• Code Interpreter
• Text2SQL
• 向量检索

这就是企业真正缺的岗位：

能 orchestrate 工具链、让模型能够“行动”的 Agent 工程师。

（3）知识库必须“动态增量”而非一次性导入

银行项目的数据特征是：

• 行研报告每天更新
• 政策公告每天更新
• 财报按季更新
• 市场动态按小时更新

如果知识库半年才同步一次，那 Agent 等于瘫痪。

企业需要的是：

• 自动清洗
• 自动去重
• 自动抽取
• 自动向量化
• 自动入库
• 自动评估

这套链路远比“上传 PDF 、调 embedding”复杂很多。

三、企业真正需要的，是懂工具链 + 懂业务的 Agent 工程师

在银行项目里，一个 Agent 要完成的能力包括：

① ReAct / Plan-Execute 拆步骤

例如“分析成都开分店机会”，Agent 自动拆为：

• 抓政策
• 查人口数据
• 查行业动态
• 查竞争对手
• 生成图表
• 综合分析

这是普通 LLM 做不到的。

② 调用多个工具执行动作

包括：

• Web Search
• 向量库检索
• 内部 MySQL 查询
• Text2SQL
• Code Interpreter
• 可视化工具

企业需要的是：

能把“调用链”设计出来的工程师，而不是 Prompt 工程师。

③ 企业级数据结构设计（向量库 + SQL 双存储）

银行项目的数据库结构包括（以下全部来自训练营项目）：

• 行业报告库
• 产品知识库
• 用户画像库
• 工具元数据
• 对话上下文
• 结构化经营数据库

每一层都有 schema 和结构要求。

这是企业级能力，不是 demo 能实现的。

④ 深度理解业务流程，把模型融进系统

例如：

• 风控规则
• 评级体系
• 贷款流程
• 客户分层

这些都决定了 Agent 的逻辑，不懂业务是做不出来的。

四、总结：为什么大厂真正需要的是 Agent 工程师？

因为企业现在不是在比“谁的模型强”，而是在比：

谁能让模型真正落地业务，谁能让一个 LLM 帮企业“创造价值”。

银行项目给的答案很明确：

• 不是模型效果决定项目成败
• 也不是 Prompt 写得花不花
• 而是谁能把业务逻辑、数据库、工具链、规划链路、动态知识库拼起来

这就是企业级 Agent 工程师的核心壁垒。

也是为什么在我们训练营里，第一周就必须从行业项目开始讲，因为只有理解“真实企业需要什么”，才能知道该如何学习 Agent。

最后说一句

真正能拉开差距的，从来不是知识点，而是体系与思考方式。

在过去的几个月中，我们已经有超过 80 个 同学（战绩真实可查）反馈拿到了心仪的 offer ，包含腾讯、阿里、字节、华为、快手、智谱、月之暗面、minimax、小红书等各家大厂以及传统开发 / 0 基础转行的同学在短时间内拿到了各类大中小厂的 offer。

最近训练营会新增一个项目，这个项目项目将带领你构建一个具备多种核心能力的AI Agent。

六周的时间里，我们将分阶段赋予它不同的专家角色，最终形成一个强大的智能系统。

第一周：Agent的知识核心 (Data Pipeline & RAG)

学习目标： 为Agent构建**“感官”**和“长期记忆”系统。这是所有智能决策的数据基础，是Agent的“图书馆”和知识沉淀体系。从传统RAG到DataAgent和长期记忆

本周产出： 一个功能完备、可持续更新的自动化知识处理管道。

第二周：高并发、高可用、高性能工程 —— Agent的工程化底座 (Backend & Microservices)

学习目标： 搭建稳定、可扩展的Agent后端服务。这是Agent运行的“身体”，确保其能够7x24小时稳定地提供服务。

本周产出： 一套可运行、可扩展、容器化的Agent后端服务框架。

第三周：DeepResearch核心 —— 决策循环与基础工具 (Core Logic & Basic Tools)

学习目标： 开发Agent的核心“大脑”，实现智能决策与执行的核心逻辑，并集成基础的信息获取工具。

本周产出： 一个具备初步智能、能够结合内外知识回答问题的单体Agent。

第四周：组件化集成 —— 高级数据分析工具集成 (Advanced Tools)

学习目标： 极大地扩展Agent的能力边界，使其从信息检索者进化为数据分析师和定量策略师。

本周产出： 一个能文能武，既能检索信息又能进行深度数据分析的强大Agent。

第五周：Agent进阶 —— 多智能体协作与长期记忆 (Multi-Agent & Memory)

学习目标： 从单体智能走向群体智能，学习如何设计和编排多个专业Agent协同工作，并完善其长期记忆机制。

本周产出： 一个模块化、可扩展、具备长期学习能力的多智能体协作系统。

第六周：工程级算法 —— 模型微调与部署上线 (Fine-tuning & Deployment)

学习目标： 通过训练打造特定领域的“专家大脑”，并完成系统的最终部署、监控和调优，交付一个完整的工业级项目。

本周产出： 一个经过领域优化的、可部署、可监控的工业级AI Agent，以及一个足以打动面试官的顶级简历项目。

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。

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】