文章解析了大模型与人类协作的三种演进模式：Embedding（人类为主，AI辅助提供参考）、Copilot（人机协同，共同完成任务）和Agent（AI自主执行，人类仅需设定目标）。这三种模式体现了人类从"亲自干活"到"指挥AI干活"的解放过程。作者建议初学者从Copilot模式入手，不必追求一步到位，同时应培养AI难以替代的核心能力。未来将是三种模式灵活运用的时代，AI是工具而非目标。

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1、Embedding 模式：人类还是主力，AI 只是提供参考

Embedding 模式是最基础的协作模式，这个阶段有个显著特点：人类完成绝大部分工作，AI 只是在旁边打打下手。

什么是 Embedding？

简单说，Embedding 就是把文本、图像等信息转换成一串数字（向量），让计算机能理解它们的关系。就像这样：

• 给每个词、每句话做张"数学身份证"
• AI 通过这些"身份证"理解不同文本的关联
• 就算表达方式不同，意思相近的内容也能被识别

Embedding 模式的工作流程

1. 1. 人类设立任务目标
2. 2. AI 根据需求提供信息或建议
3. 3. 人类做出判断，完成主要工作

实际应用案例

• 智能搜索引擎：搜"如何减肥"，系统不但返回带这些关键词的结果，同时能理解"健康瘦身"相关概念
• 内容推荐系统：看完一篇文章后，系统能推荐真正相关的内容，不只是表面相似的
• 智能客服：能理解用户问题的本质，不只是关键词匹配

Embedding 技术是 RAG（检索增强生成）的核心，让大模型能高效检索海量文档。但是在这个模式下，最终决策和行动还是人类完成，AI 只是辅助。

2、Copilot 模式：人类和 AI 肩并肩，共同作战

Copilot 模式代表了人机协作的下一个层级：人类和 AI 协同工作，相互配合。这就好比是配了一个随时待命的搭档！

Copilot 是什么？

顾名思义，Copilot 就是副驾驶，你是主飞行员，AI 是你的副手：

• 你掌握整体方向，AI 协助执行细节
• 你提供创意和判断，AI 提供素材和建议
• 双方优势互补，共同完成任务

Copilot 模式的工作流程

1. 1. 人类设立任务目标
2. 2. 人类与 AI 共同执行任务的不同部分
3. 3. 人类进行修改调整确认
4. 4. 人类自主结束工作

实际应用案例

• GitHub Copilot：程序员写代码时，AI 实时提供代码建议，但最终如何使用这些代码由程序员决定
• Microsoft 365 Copilot：你写报告，AI 帮你优化语言；你做 PPT，AI 提供内容和设计建议
• 设计软件的 AI 助手：你确定创意方向，AI 生成多种设计方案供你选择

Copilot 模式下，AI 的参与度大大提高，但人类仍然保持着主导权。这是目前最为流行的 AI 应用形态，因为它既能释放 AI 的强大能力，又能保留人类的创造力和判断力。

3、Agent 模式：AI 唱主角，人类只需发号施令

Agent 模式是 2025 年最火热的 AI 应用形态，也是离 AGI 最近的一步。在这个模式下：AI 完成绝大部分工作，人类只需要指定目标和监督结果。

Agent 是什么？

Agent 可以理解为"能自主行动的 AI 代理"：

• 它不只是提供建议，而是能够独立规划和执行完整任务
• 它能自主选择工具，决定行动顺序
• 它能根据环境反馈调整策略，直到完成目标

Agent 模式的工作流程

1. 1. 人类只需设立目标提供资源
2. 2. AI 自主进行任务分解
3. 3. AI 自主选择工具和流程
4. 4. AI 独立完成工作

实际应用案例

• Auto-GPT：能针对用户设定的目标，自主做出子任务的分解决策，而无需用户详细干预每一步
• Claude Code：强大的 AI 编程助手，能理解复杂的代码需求，通过自然语言指令，帮助开发者自主编写和运行测试代码
• Manus：作为火爆出圈的通用型 AI Agent，给它任意一个任务目标，它会自动规划步骤并执行，即便针对各种复杂任务场景，也能经过自动化任务处理直接交付结果。如报告撰写、数据分析、营销策划、旅行规划等，直接告诉它“帮我研究一个创业点子并制定商业计划”即可。

Manus AI 产品官方介绍

Manus AI 官网案例演示集

4、为什么 Agent 模式让人这么感兴趣？

Agent 模式很像科幻电影里的 AI，真正做到了“让 AI 帮我们做事”。

• 人可以做更有创意的工作，不用做麻烦的事
• 工作速度会变得很快
• 我们正在进入“想到就能做到”的新阶段

三种模式的变化过程

从完全依靠到慢慢放手，这三种模式说明人使用 AI 时想法的改变：

• Embedding 模式：人做主要工作，AI 帮忙（我做你看）
• Copilot 模式：人和 AI 一起做（我们一起做）
• Agent 模式：AI 自己做，人看着（你做我看）

这说明 AI 能力变强了，人也更相信 AI 了。从“不敢让 AI 做”到“敢让 AI 做”，这是技术和心理都在进步的结果。

未来会怎样

虽然 Agent 模式好像是最好的，但以后最强的应该是三种模式一起用：

• 有些事需要人自己做（Embedding）
• 有些事适合人和 AI 一起做（Copilot）
• 有些事可以完全交给 AI（Agent）

比如你想创业，AI 先自己分析市场写计划（Agent 模式），然后和你一起修改（Copilot 模式），最后帮你找数据支持（Embedding 模式）。这才是更快的工作方式！

三种模式的核心差异

给普通人的建议

• 先试 Copilot 模式：最简单安全，适合刚用 AI 的人
• 别想一次就完美：现在的 Agent 模式也需要人帮忙检查
• 重点培养自己最厉害的本事：AI 越来越强，要保证自己有 AI 暂时学不会的能力

最后，不管 AI 多厉害，记住：工具是给人用的。

AI 是帮我们做事的工具，不是最终目标。

未来已经到来，只是还没全面普及。希望这篇文章帮你提前适应 AI 大发展的新时代！

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。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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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
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• Prompt 攻击和防范
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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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