零基础、技术小白，如何学习 AI 智能体？

这篇文章我会完整的从 0 到 1 介绍一下学习 AI Agent 的技术路线。无论你是如下哪类群体，相信看完后这篇文章都会对你有所帮助。

• • AI 初学者：对 AI/智能体充满好奇，但缺乏入门指导
• • 自媒体从业者：在自媒体平台上创作，急需提升运营能力
• • AI 求职者：小白想要学习 AI 实操，寻找 AI 相关工作的
• • 职场人士：掌握 AI/智能体，寻求职场应用与效率提升
• • 超级个体：希望使用 AI 智能体为自己提效，同时为企业提供服务
• • 小企业主：希望借助 AI 智能体，为自己公司进行效率提升

既然我们要学习 AI 智能体，我就需要知道 AI 智能体的能力范围。

从低到高依次为：AI 聊天工具、AI 工作流、AI 智能体。

能力越高代表我们学习的难度越高。

第一层级：AI 聊天工具（AI ChatBox）

先说说 AI 聊天工具有哪些，有国内的 DeepSeek、Kimi、豆包等，也有海外的 ChatGPT、Claude，这些都属于大模型厂商出的 AI 聊天工具，还有 ChatBox AI、Cherry Studio 这样的集成了国内外大模型的 AI 聊天工具。

这类工具使用的重点在于我们需要好好的学习一下提示工程，就是学会如何提问大模型，才能让大模型输出理想的答案。

我们要学会如下这些内容：

• • 大模型上下文窗口限制
• • 控制大模型输出效果的参数如何调整
• • 零样本、少样本提示的应用场景
• • 思维链的应用
• • 输出 1 万字的提示应该如何写
• • RISE、TAG、CRISPE 等提示词框架什么场景下使用，怎么用
• • … …

在这个层级中，ChatGPT 有 GPTs、Claude 有 Projects，有的朋友把它叫做 AI 智能体，还有人宣传用这个可以微调，训练大模型。

其实它不算是 AI 智能体，更不能微调或者训练。

它就是在 AI 聊天工具的基础上增加了一个知识库，可以选择一些插件，例如网络搜索、访问邮箱等。

例如：我们可以在 GPTs 或者 Projects 上定义一个角色的专属提示词，加入这个角色对应的一些知识库，再增加一些插件，例如增加网络搜索（这样在使用的时候，需要 GPTs 搜索最新内容的时候，它会自动搜索）。

举个例子，你希望用“金枪大叔”的风格来输出文案，我们就可以创建一个专门的 GPT 或 Projects。

预先设定好系统提示词，上传一些金枪大叔关于营销、广告、金句、IP 打造方面的知识到知识库。

这样，每次你可以直接与“金枪大叔”这个 GPT 来互动，而不用像与 AI 聊天机器人那样，每次都需要发提示词和文件给它。

有的朋友可能会问了，我没法用 ChatGPT 和 Claude，那你也可以用 Coze 平台来构建。

在使用 AI 聊天工具的时候，我们要让它一次性输出 1 万字的文章是不能的，只能多次和它互动，然后手工复制粘贴到 word 文档中才能实现。

那么有没有办法可以让它一次性帮我们输出 1 万字，并粘贴到 word 文档中呢？这个时候，我们就需要用到 AI 工作流来了。

第二层级：AI 工作流（AI Workflow）

AI 工作流的好处就是可以将多个任务串联在一起，一个步骤一个步骤的自动执行。

例如定义一个“金枪大叔”的自动写文章发文章的 AI 工作流，它可以自动帮我们写好文章、审阅文章的内容、改进文章内容、发布到公众号平台上。

AI 工作流的核心优势在于自动化，它可以自动化我们我们日常经常重复的工作场景。

例如，自动写文章发布文章；输入一个节日名称，自动创建海报；自动帮我们读取邮件回复邮件等等。

AI 工作流的平台也有很多，我认为比较好的有 Coze、Dify、n8n 这三个，它们的学习难度也是依此递进。

我们一起看看它们三者的对比：

纬度	Coze	Dify	n8n
定位	个人	企业	大型企业
语言	中文	中文	英文
部署	公有云	本地部署	本地部署
成本	大模型调用有免费的	大模型调用需付费	大模型调用需付费
优势	小白简单就能上手	私有化部署、数据在本地	功能最强大，可以解决复杂的自动化业务
难易	中等	中等偏上	最难

那对于技术小白来说，建议先学习一下 Coze，打好基础，后期有企业复杂场景应用的时候，可以再学习 Dify 或者 n8n。

除了软件平台自身的知识，在用 Coze 搭建 AI 工作流的过程中，还需要用到 Python 代码，因此建议学习一下 Python 的基础知识，AI 编程工具 Cursor。

这样我们可以用 Cursor 来辅助我们编写一些工作流中代码节点的业务代码。

第三层级：AI 智能体（AI Agent）

最后一个层级，我们介绍一下 AI 智能体，在这篇文章里介绍的是 AI 智能体的框架，像 Manus、扣子空间，它们属于 AI 智能体的产品，我们可以用它来做市场调研、做方案、做网页等。

它们都是需要在云端使用的，不能在本地部署以及与我们的业务系统做定制开发。

AI 智能体的核心优势在于自主性，我们给它下达任务后，后面的工作它自主规划、自主调用需要的工具，最后呈现给我们最终结果。

那么 AI 智能体的框架有哪些呢？比较知名的就是去年年初推出的 LangGraph、CrewAI，还有今年 OpenAI 刚推出的 Agent SDK 和国内字节刚推出的 Eino。

从使用的人数、成熟度来看，我们可以选择 LangGraph、CrewAI，从技术小白的角度来选择的话，可以选择 CrewAI，上手容易。

三个层级比较

纬度	AI聊天工具	AI工作流	AI智能体
关键特点	对话式交互	预定义自动化流程	自主决策和执行
决策能力	局限于输入提示	按预设逻辑执行	自主规划与执行
工作模式	需人工指导	按流程运行	自主完成目标
使用插件	有限的内置插件	预配置的插件	自主选择和使用所需插件
会话管理	单次对话上下文	跨步骤会话传递	长期记忆和持续学习
人工参与	高度依赖人工引导	关键节点需人工确认	最小化人工干预
适用场景	单一任务、问答咨询	重复性、多步骤任务	复杂、多领域问题解决
典型应用	客户咨询、信息检索	流程自动化、数据处理	战略分析、复杂决策、研究
技术复杂度	低	中	高
学习曲线	易	中等	难
部署难度	易	中等	难
成本	低	中等	高
灵活性	低，受限于预训练	中等，可重新配置	高，可适应变化
安全风险	低	中等	高
发展阶段	成熟期	快速发展期	早期应用期

学习晋级路线图

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