文章介绍了智能体工程(Agent Engineering)这一新兴领域，它是将随机性的大语言模型提炼为可靠生产体验的迭代过程。与传统软件开发不同，智能体工程结合产品思维、工程开发和数据科学三种技能，通过构建-测试-发布-观察-改进的循环持续优化。随着LLM能力跨越阈值，智能体能处理复杂工作流，但也带来不可预测性挑战。成功实践者将发布视为学习手段，通过生产环境观察和快速迭代实现可靠智能体。

---

MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。

社区的愿景是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。

如果你曾经开发过智能体（Agent），你一定深有体会：“在我的机器上能跑通”与“在生产环境中稳定运行”之间，隔着一道巨大的鸿沟。

传统软件开发的逻辑是：你基本清楚输入是什么，并能定义明确的输出。但智能体则完全不同：用户可能输入任何内容，而智能体可能表现出的行为空间也几乎是无限的。这正是智能体的强大之处——但也是它们为何会以你预料之外的方式“跑偏”的原因。

在过去的三年里，我们见证了数以千计的团队在这一现实面前苦苦挣扎。而那些成功将可靠的智能体推向生产环境的公司——如 Clay、Vanta、LinkedIn 和 Cloudflare——并没有遵循传统的软件开发手册。他们正在开拓一条全新的道路：智能体工程（Agent Engineering）。

什么是智能体工程（Agent Engineering）？

智能体工程是将具有随机性（Non-deterministic）的大语言模型（LLM）系统，提炼为可靠生产体验的迭代过程。它是一个循环往复的周期：构建、测试、发布、观察、改进、重复。

这里的关键在于：发布不是终点，而是获取新洞察并持续优化智能体的手段。为了实现有意义的改进，你必须理解生产环境中到底发生了什么。这一循环跑得越快，你的智能体就越可靠。

我们将智能体工程视为一门结合了三种技能集的交叉学科：

• 产品思维（Product Thinking）：定义范围并塑造智能体行为。

• 编写驱动行为的提示词（通常长达数百或数千行）。
• 深入理解智能体所模拟的“待办任务（Job to be done）”。
• 定义评估标准，测试智能体是否达到了任务目标。

• 工程开发（Engineering）：构建让智能体具备生产力水平的基础设施。

• 为智能体编写可调用的工具。
• 开发交互 UI/UX（支持流式输出、中断处理等）。
• 创建强韧的运行时，处理持久化执行、人机协作（Human-in-the-loop）暂停和记忆管理。

• 数据科学（Data Science）：衡量并随时间提升智能体表现。

• 构建评估系统（Evals、A/B 测试、监控等）来衡量可靠性。
• 分析使用模式和错误原因（因为智能体面对的用户行为比传统软件更广泛）。

智能体工程体现在哪里？

智能体工程不是一个新的职位头衔，而是一套职责。当现有团队构建具有推理、自适应且行为不可预测的系统时，就需要承担这些职责。

• 软件与 ML 工程师：编写提示词、构建工具、追踪工具调用逻辑并精炼模型。
• 平台工程师：构建支持长时运行和人机协作流的基础设施。
• 产品经理：编写提示词、界定边界，确保智能体在解决正确的问题。
• 数据科学家：衡量可靠性并识别改进点。

---

为什么是“智能体工程”？为什么是现在？

两个根本性的转变使其成为必然：

1. 能力跨越阈值：LLM 已经强大到可以处理复杂的、多步骤的工作流，而不仅仅是单一任务。例如 Clay 处理自动化获客，LinkedIn 筛选海量人才。智能体正在生产环境中交付真正的商业价值。
2. 能力的代价是不可预测性：智能体与简单的 LLM 应用不同，它们会跨步骤推理、调用工具。这导致：

• 每个输入都是边界案例（Edge Case）：用户可以用自然语言说任何话，没有所谓的“正常输入”。
• 无法用旧方法调试：逻辑隐藏在模型内部，微小的提示词改动可能导致行为剧变。
• “运行正常”不再是二进制的：智能体可能在线率 99.99%，但依然在胡言乱语或偏离目标。

---

智能体工程实践指南

智能体工程遵循与传统开发不同的原则：发布是为了学习，而不是学习完再发布。

1. 搭建基座：根据需要的“自主性”程度设计架构。
2. 基于想象的情景测试：捕获明显的提示词和工具缺陷。心态要从“穷尽测试再发布”转变为“合理测试，通过发布来学习真正重要的问题”。
3. 通过发布观察真实行为：生产环境的追踪（Trace）会告诉你智能体真正需要处理的是什么。
4. 观察：追踪每一次对话、工具调用和决策背景。利用生产数据运行评估（Evals）。
5. 改进：针对失败模式修改提示词和工具定义。将问题案例加入回归测试集。
6. 重复：发布改进方案，继续观察。

---

工程新标准

那些已经成功上线可靠智能体的团队都有一个共同点：他们不再试图在发布前追求完美，而是将“生产环境”视为最好的老师。

这意味着：追踪每一次决策，进行大规模评估，并以“天”而不是“季度”为单位发布改进。智能体工程的兴起是因为机遇就在眼前——智能体现在可以处理需要人类判断的工作流，前提是你必须让它足够可靠。没有捷径，只有系统性的迭代。

学习大模型 AI 如何助力提升市场竞争优势？

随着新技术的不断涌现，特别是在人工智能领域，大模型的应用正逐渐成为提高社会生产效率的关键因素。这些先进的技术工具不仅优化了工作流程，还极大地提升了工作效率。然而，对于个人而言，掌握这些新技术的时间差异将直接影响到他们的竞争优势。正如在计算机、互联网和移动互联网的早期阶段所展现的那样，那些最先掌握新技术的人往往能够在职场中占据先机。

掌握 AI 大模型技能，不仅能够提高个人工作效率，还能增强在求职市场上的竞争力。在当今快速发展的技术时代，大模型 AI 已成为推动市场竞争力的重要力量。个人和企业必须迅速适应这一变化，以便在市场中保持领先地位。

如何学习大模型 AI ？

在我超过十年的互联网企业工作经验中，我有幸指导了许多同行和后辈，并帮助他们实现个人成长和学习进步。我深刻认识到，分享经验和知识对于推动整个行业的发展至关重要。因此，尽管工作繁忙，我仍然致力于整理和分享各种有价值的AI大模型资料，包括AI大模型入门学习思维导图、精选学习书籍手册、视频教程以及实战学习等内容。通过这些免费的资源，我希望能够帮助更多的互联网行业朋友获取正确的学习资料，进而提升大家的技能和竞争力。

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】

一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
  、、、

二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。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，那你无疑是AI领域的佼佼者。然而，即使你只能完成60-70%的内容，你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

最后，本文提供的完整版大模型 AI 学习资料已上传至 CSDN，您可以通过微信扫描下方的 CSDN 官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。