随着大型语言模型（LLM）技术的爆发式发展，人工智能领域实现了里程碑式的突破。这些具备强大自然语言理解与生成能力的系统，已成功渗透到内容创作、客户服务、代码开发等多个场景。但真正的技术革命，始于 LLM 与自主性的深度融合 —— 当模型具备自主推理、规划任务、执行行动的能力时，AI Agent 应运而生，彻底重塑了人类与人工智能交互的底层逻辑，开启了智能化应用的全新范式。

一、从 LLM 到 AI Agent

LLM 的应用演变是现代应用中发展最快的，如下图所示：

1.1 传统聊天机器人到基于 LLM 的聊天机器人

聊天机器人并非新生事物；在生成式人工智能（gen AI）概念出现之前，你可能就已经在网站上与聊天机器人互动过了。生成式人工智能出现之前的传统聊天机器人与如今的 AI 对话代理有着本质区别。以下是它们通常的运作方式：

基于启发式的回应：

• 传统聊天机器人基于规则逻辑（“如果-那么”语句）运行；
• 仅限于预定义规则，无法处理复杂或含糊不清的查询；

预设回复：

• 响应是静态的，并且是预先设定的；
• 通过检测到特定关键词或短语触发；
• 缺乏灵活性和对话深度；

人工交接：

• 始终包含“联系人工客服”按钮，用于解答未解决的问题；
• 人为干预对于处理复杂问题仍然至关重要；

1.2 介绍基于 LLM 的聊天机器人

ChatGPT 发布： 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出了基于 GPT-3.5 的 ChatGPT，这是首个主流的语言学习管理（LLM）应用。ChatGPT 保留了用户熟悉的聊天机器人界面，但其背后是经过庞大互联网语料库训练的先进语言学习管理技术。

Transformer 架构： GPT（生成式预训练 Transformer）基于 Google 于 2017 年推出的 Transformer 架构。它使用自注意力机制来分析输入序列，从而更深入地理解上下文。

LLM： 与传统聊天机器人不同，LLM 可以生成类人、上下文相关且新颖的文本。应用场景包括代码生成、内容创作、增强客户服务等等。

局限性：

• 个性化： 难以在长时间的对话中保持一致的个性化互动；
• 幻觉： 产生与事实不符但逻辑连贯的回应，根据概率而不是经过验证的知识生成输出；

解决局限性：

• 使用诸如检索增强生成（RAG） 之类的技术，以使输出结果与可靠的外部数据挂钩。
• 对大模型进行微调，使其可以理解垂直领域的知识，从而提高 LLM 系统的鲁棒性。

1.3 从基于 LLM 的聊天机器人到 RAG 聊天机器人和 AI Agent

RAG 聊天机器人： 检索增强生成 (RAG) 将外部数据检索与 LLM 功能相结合，以生成准确且符合上下文的回复。

知识来源：

• 非参数知识： 从互联网或专有数据库等外部来源检索的实时数据；
• 参数化知识： LLM 在训练过程中嵌入的知识。

优点： 减少幻觉，提供最新信息，并确保可验证的回答。

提示工程： 诸如情境学习（单次、少次）、思维链 (CoT) 和 ReAct 等技术通过指导 LLM 的推理和输出生成来提高响应质量。

AI Agent： AI Agent是从 LLM 演变而来，并增强了工具、多步骤规划和推理能力。

工具使用： LLM 可以通过分析任务并通过结构化模式（例如 JSON）分配参数来调用以编程方式定义的函数或 API。

环境： 人工智能代理在迭代执行环境中运行，能够根据反馈进行动态决策和持续适应。

智能体系统： 这些是具有自主智能体的计算架构，能够集成多个系统组件、做出决策并实现目标。

Agentic RAG：

• 将 LLM 的推理、工具使用和规划能力与语义信息检索相结合；

• 能够构建动态系统，该系统可以分解任务、执行复杂查询并利用工具解决问题。

  从 LLM 驱动的聊天机器人过渡到 RAG 聊天机器人和 AI Agent，代表着向更智能、更具适应性和工具集成性的系统转变，这些系统能够实时解决复杂的问题。

二、什么是AI Agent？

AI agent是一个能够通过传感器感知环境、处理信息并利用执行器对环境采取行动以实现特定目标的系统。 你可以把它想象成一个能够观察、思考和行动的数字实体——就像人类与周围环境互动一样，但它是以一种程序化和有目的的方式进行的。

AI agent的概念建立在理性行为的基本思想之上：智能体应该采取行动，以最大限度地提高其实现既定目标的成功概率。这种理性使人工智能智能体区别于简单的响应式程序。

AI Agents具有以下几个关键特征：

• 自主性： 无需人工干预即可运行，独立做出决策；
• 被动和主动行为： 对环境变化做出反应，并采取积极措施来实现目标；
• 适应能力： 通过处理新的信息和经验来学习和发展；
• 目标导向： 致力于实现预定目标或优化结果；
• 交互性： 与其他智能体或人类进行沟通和协作；
• 持续运行： 不断运行，监控并响应动态环境。

三、AI Agents的核心组成部分

AI Agents的核心由以下几个部分组成：

1. Perception 感知
2. Reasoning 推理
3. Action 行动
4. Knowledge Base 知识库
5. Learning 学习
6. Communication Interface 通信接口

3.1 感知（传感器）

这些设备使智能体能够感知其环境。这些设备可以是物理传感器（摄像头、麦克风）或数字输入（数据流、用户交互）。

3.2 推理（处理器）

Agent的“大脑”负责处理来自传感器的信息并确定相应的行动。该组件实现了智能体的决策算法，并维护所有必要的内部状态。

AI agents使用各种决策机制，例如基于规则的系统、专家系统和神经网络，来做出明智的选择并有效地执行任务。

3.3 行动（执行器）

Agent影响其环境或使智能体能够采取行动的方式。这些方式可以是物理的（机械臂、扬声器），也可以是数字的（数据库更新、显示输出）。

3.4 知识库

agent用于做出决策的信息库，包括预先编程的知识和学习到的信息。

3.5 学习
Agent能够通过从数据和经验中学习，随着时间的推移不断提高其性能，比如使用强化学习、监督学习和无监督学习等技术来提升人工智能智能体的性能。

3.6 通信接口

允许代理与其他代理、系统或人类进行交互。

我们将在以下各节中逐一介绍它们，同时详细说明Agent的工作原理。

四、AI Agent如何与其环境交互

这种交互循环通常被称为 “感知-计划-行动” 循环或 “感知-行动” 循环。让我们以自动驾驶汽车为例来理解每个阶段：

4.1 感知阶段

传感器 → 处理 → 状态更新

Agent通过其传感器接收输入，处理和解释信息，根据新信息更新当前状态。

4.2 决策阶段

这是“思考”阶段，在这个阶段，主体：当前状态 + 目标 → 评估选项 → 选择最佳行动

Agent评估可能的行动，考虑目标和限制条件，根据现有信息选择最佳行动方案。

4.3 行动阶段

这是“执行”阶段：执行操作 → 观察变化 → 开始新周期

执行器执行选定的动作，从而改变环境，Agent通过传感器观察结果，开始新的循环。这个循环不断重复，通常每秒重复多次。这个循环的强大之处在于：

1. 适应性： 如果发生意外情况，智能体可以在下一个感知阶段检测到这种情况，并相应地调整其行为。

2. 学习机会： 智能体可以将预测结果与实际结果进行比较，以改进未来的决策。

3. 目标导向行为： 每个周期都使智能体在遵守约束条件的同时，更接近其目标。

   为了从编程角度理解它，让我们用恒温器作比喻，比较三个不同复杂程度的功能：

1）简单程序

# Simple program
if temperature > desired_temperature:
turn_on_cooling()

只需遵循既定规则即可，不考虑后果，没有学习或适应能力

2）响应式方案

# Responsive program
if temperature > desired_temperature:
if time_of_day == "peak_hours":
turn_on_cooling_eco_mode()
else:
turn_on_cooling_normal()

更复杂的规则，仍然没有真正的智慧

3）AI Agent

class SmartThermostat:
def perceive(self):
current_temp = get_temperature()
time = get_time()
electricity_price = get_current_price()
weather_forecast = get_forecast()
user_preferences = get_preferences()
return Environment(current_temp, time, electricity_price,
weather_forecast, user_preferences)
def think(self, environment):
possible_actions = [
NoAction(),
CoolNormal(),
CoolEco(),
PreCool(),
WaitForOffPeak()
]
# Evaluate each action's expected outcome
best_action = None
best_utility = float('-inf')
for action in possible_actions:
predicted_state = predict_future_state(environment, action)
utility = calculate_utility(predicted_state)
if utility > best_utility:
best_action = action
best_utility = utility
return best_action
def act(self, action):
action.execute()
monitor_results()
update_learning_model()

• 考虑多种因素
• 预测结果
• 从经验中学习
• 着眼于长期目标
• 平衡相互冲突的目标

同样的循环也适用于所有AI Agent：

聊天机器人感知文本输入，决定合适的回复，并通过生成文本来采取行动。

交易机器人能够感知市场数据，制定交易策略，并通过执行交易来达成交易。

机器人吸尘器能够感知房间布局和污垢情况，决定清洁模式，并通过移动和启动清洁机制来执行清洁操作。

五、AI Agent如何运作？

假设你的智能冰箱不仅会在牛奶喝完时自动订购，还会根据你的浏览习惯建议你换成杏仁奶。这有用还是有点让人不安？你自己判断吧！

AI Agent能够理解人类语言（得益于语言学习模型），能够推理信息，规划行动，并在无需持续人工干预的情况下执行任务。它们可以处理复杂的问题，因此比简单的自动化工具先进得多。与基础脚本不同，人工智能代理被集成到软件系统中，从而能够与环境进行复杂的交互。

AI Agent与简单自动化的不同之处，主要体现在两个方面：

• tools 工具
• planning 规划

你可能已经看到 ChatGPT 在解决基础数学问题时出错。这是因为它只能根据训练数据做出反应。

同样地，如果我问你 85 乘以 65，作为人类，如果你已经知道答案，你可以直接回答，或者使用计算器这个工具，对吗？其实也可以允许AI Agent使用各种工具。

第二件事是planning。

同样的数学计算，只有懂乘法或者知道要给计算器传递什么参数（85 和 65 以及乘法运算）才能解决这个问题。

以下是AI Agent 查询时的流程。

5.1 编排层（控制中心）

假设我想创建一个 AI Agent会议安排器，我向安排器查询：“我想为我的所有学生举办一场网络研讨会”。这将被视为AI Agent的触发信号。

查询内容可以是文本、音频、视频或图像。（您应该已经知道，无论数据类型是什么，机器最终都会将其转换为数值。）该查询将由AI Agent的编排层（又称控制中心）处理。

编排层共有 4 个主要组件：

• 记忆 ：保持对整个互动过程的记忆。
• 状态 ：存储整个进程的当前状态。
• 推理 ：引导智能体的推理。
• 规划 ：步骤是什么？下一步是什么？

它将与模型（LLM）进行交互。

5.2 模型（大脑）

模型是整个Agent的决策者，它通常是一种人工智能模型，例如大型语言模型。

为了理解查询、制定计划并确定下一步行动，该模型使用了如下推理和逻辑框架：

• ReAct：（理性+行动）确保深思熟虑的行动；

• 思维链：通过中间步骤进行推理；

• 思维树：探索多种路径以找到最佳解决方案

  该模型决定采取哪些行动，并使用特定工具执行这些行动。

5.3 工具（双手）

Agent可以利用工具与外部世界进行交互，比如计算器、API、网络搜索、外部数据库等等。

工具使agent能够执行超出模型能力范围的操作 、访问实时信息或完成现实世界的任务。

六、何时使用agent / ⛔ 何时避免使用agent

当你需要使用(LLM) 来确定应用程序的工作流程时，agent非常有用。但它们通常有点过度设计。问题是：我真的需要工作流程的灵活性才能高效地完成当前任务吗？如果预先设定的工作流程经常无法满足需求，那就意味着您需要更大的灵活性。举个例子：假设您正在开发一个应用程序，用于处理冲浪旅行网站上的客户请求。

你可以预先知道请求将属于 2 个桶中的哪一个（根据用户的选择），并且你为这两种情况分别预定义了工作流程。

1. 想了解一些旅行信息？⇒ 让他们可以使用搜索栏搜索您的知识库；

2. 想联系销售人员？ ⇒ 让他们填写联系表格。

   如果确定性工作流程能够满足所有查询需求，那就完全可以自己编写所有代码！这样就能获得一个 100% 可靠的系统，避免因不可预测的 LLM（逻辑逻辑模型）干预工作流程而引入错误。为了保持系统的简洁性和稳健性，建议尽量避免使用任何agent。

但如果工作流程无法提前那么长时间确定呢？

例如，用户想要问： “I can come on Monday, but I forgot my passport so risk being delayed to Wednesday, is it possible to take me and my stuff to surf on Tuesday morning, with a cancellation insurance?” 这个问题取决于许多因素，而且上面预先设定的标准可能都不足以满足这个请求。

如果预先设定的工作流程经常无法满足需求，那就意味着你需要更大的灵活性。

这时，agent机制就能派上用场了。

在上面的例子中，你可以创建一个多步骤agent，它可以访问天气 API 进行天气预报，访问 Google Maps API 计算出行距离，访问员工可用性仪表板，以及访问知识库中的 RAG 系统。

直到最近，计算机程序还局限于预先设定的工作流程，试图通过堆砌 if/else 语句来处理复杂性。它们专注于极其狭窄的任务，例如“计算这些数字的总和”或“找到图中的最短路径”。但实际上，大多数现实生活中的任务，例如我们上面提到的旅行示例，都无法用预先设定的工作流程来处理。智能体系统为程序打开了通往广阔现实世界任务领域的大门！

七、应用领域

AI agents是用途广泛的工具，能够提升各个领域的生产力、效率和智能水平。它们正被越来越多地应用于日常应用和具有重大影响的先进领域。

八、结论

AI agents正在改变我们与技术的交互方式，展现出前所未有的自主性、智能和适应能力。从简单的反射型agent到复杂的学习系统，它们正被应用于各个行业，以解决复杂问题并增强人类能力。然而，构建高效的AI agents也面临诸多挑战，包括伦理问题、数据依赖性和可扩展性问题。

随着人工智能技术的不断发展，人工智能智能体的未来蕴藏着巨大的潜力。通过聚焦通用人工智能、人机协作以及伦理考量，我们可以创造出不仅能高效完成任务，而且符合人类价值观并对社会做出积极贡献的智能体。

• AI agents是能够感知、决策和行动以实现目标的自主系统；

• 核心组件包括传感器、执行器、决策引擎和学习模块；

• AI agents被应用于虚拟助手、自动驾驶汽车和医疗保健等领域。

  通过了解基本原理并随时掌握最新进展，我们可以利用AI agents的力量来推动创新，创造更美好的未来。

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部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

四、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

五、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

六、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

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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