Google新发布了一份关于AI Agent的白皮书，详细解析了生成式人工智能Agents的核心机制、组成结构以及实际应用潜力，还有如何快速实现LangChain的方法。

这本白皮书适合CS留学生们阅读，了解一些前沿的AI发展趋势，尤其是有兴趣从事AI、机器学习或智能系统开发的留子们，有非常高的参考价值：

Google AI Agent白皮书核心亮点👇

每一步都紧密衔接，让AI Agent更“聪明”，不仅能听懂你的指令，还能G效执行复杂任务

🌐提升对AI系统架构的理解

现在北美科技大厂，如Google、Meta、Microsoft等，对于候选人的要求不仅仅是编程能力，还包括对复杂系统架构的理解。白皮书深入探讨了智能体的核心架构，提供了对大规模AI系统设计的全面认识。

尤其在Google、Amazon等公司的SDE或MLE的面试中，能够让你更好地展示自己的架构设计能力，脱颖而出。

🌐智能体分级体系与技术深度

白皮书中提出的智能体分级体系，展示了如何在不同的技术层次上开发和优化智能体，能让留子们清晰地理解不同阶段AI系统的复杂度及其应用场景。

如果留子们能在今年的面试中，展示理解AI系统的分级体系，能帮助你在面试中展现出自己对复杂技术的驾驭能力。

🌐多智能体系统与协作

未来的AI系统正在越来越多地涉及多智能体系统的协作，尤其在处理分布式任务、并行处理、智能体之间的协作等方面，比如自动驾驶、智能家居、机器人控制系统等前沿行业。

这一领域的技术需求日益增长，掌握多智能体系统的原理和应用，可以在MLE或AI研究员岗位的面试中具备竞争力，特别是OpenAI这类致力于复杂AI系统的公司。

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。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

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（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ 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。

⑤ 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。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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