本文介绍了基于大模型的AI应用开发，特别是智能体(Agent)的开发。智能体是多个AI大模型的组合，能通过任务分解和协同完成复杂工作。与传统编程不同，AI应用开发将规则交给大模型处理，降低了编程门槛。文章指出，理解大模型原理和掌握API调用、Python编程等基础技能即可入门AI应用开发。随着自然语言编程的发展，未来人人都能成为AI开发者，创造智能应用。

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本文是一位从事 AI 应用开发的同学投稿。

这位同学是金融专业，在某金融公司任职，恰逢这两年 AI 发展火热，公司内部开始使用 AI 搭建智能体，帮助公司完成一些自动化的任务。

这位同学在业余时间自学 python，并积极学习与 AI 大模型以及智能体开发相关的技术，成功的在公司完成了一些 AI 智能体开发的工作。

也算是从自学应用开发上岸了。

在这个到处都是 AI 的时代，他说：未来人人都会是程序员。

因为有了 AI 的帮助，不懂编程的人也能快速的完成一些复杂的编程任务。

在和他沟通之后，发现他对 AI 智能体的开发理解已经非常深了。

于是我说——

或许你可以把你在 AI 智能体开发方面的经验和技术点写一写，让更多对 AI 智能体感兴趣的朋友一起学习学习。

他欣然接受了。

于是，就有了这篇文章。

未来，这位从纯金融转行做金融智能体开发同学，会从一个 AI 应用开发的小白的成长视角，写更多关于智能体开发或者科普的文章。

欢迎感兴趣的朋友关注“智能体小白的技术成长”系列。。

一起来看看他的文章吧。

1、人人都是程序员

既然你点开了这篇文章，我猜你对AI应用开发充满了好奇和期待。

作为AI应用开发的入门指南，我将开门见山地回答三个核心问题：

什么是AI应用？为什么AI应用开发如此重要？为什么人人都能成为AI应用的开发者？

先看下什么是AI应用？

这里说的应用是基于大模型（Large Language Model, LLM）的 AI 应用。

这种应用以预训练 AI 大模型为核心，通过使用各种技术（比如RAG：检索增强生成），实现应用的智能化。

你可能听说过“智能体”（Agent）这个名词，比如最近很火的“Manus”。

你可以将智能体理解为“很多 AI 大模型的组合体”，这些 AI 大模型通过一些技术组合在一起，就可以完成一个非常复杂的任务。

(图源 Manus 官网)

比如，一个智能体可以完成如下的需求——

你的需求：帮我搜索2018年到2024年中国平安的股价，分析每年的股价波动原因，给出详细数据，最后制作成表格，保存一份详细的行业报告。

那么，智能体在收到你的需求后，会将该任务进行分析，然后将分解后的每个子任务发送给不同的大模型进行处理。

比如，将搜索股价的子任务发送给具有联网功能的 AI，将制作表格的子任务发送给具有生成表格工具的 AI 等等。

这样，通过任务拆解以及各 AI 的协同工作，一个复杂的任务需求就被这个智能体完成了。

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的《生成式人工智能应用发展报告（2024）》和百度创始人李彦宏在“百度世界2024”大会的演讲，智能体是AI应用的重要方向。

简单说，智能体是 AI 应用中的“高级版”。

跟传统开发比，AI应用有啥不同？

传统程序员得写好计算规则，比如做一个计算器，要把加减逻辑写清楚。

而AI开发者把部分规则交给大模型，比如直接问“10+5等于多少”，模型直接给出答案。

这种“规则外包”的方式，是基于 AI 的能力做应用开发的核心变化。

2、为什么AI应用开发如此重要？

那么 AI 应用重要在哪里？

解决复杂问题

AI应用能让大模型跨行业帮忙。

比如医疗里辅助诊断、金融里防欺诈、农业里优化种植，突破人力或传统技术的限制。

提升效率

通过自动化和数据分析，AI让工作更快。

比如，聊天机器人24小时服务客户，智能代理优化供应链，工厂AI机器人加速生产。

带来创新

AI催生新产品，像自动驾驶汽车、AI生成的内容，还能提供个性化服务。

比如商品推荐、定制学习计划。

从聊天机器人到智能体，再到多智能体协作，开发让大模型潜力爆发。

AI应用的潜力虽大，但要落地为现实价值，离不开开发过程。

当前AI浪潮的核心是生成式AI，底层支撑是大规模预训练模型（LLM）。

如果把大模型比作“大脑”，应用开发就是为它装上“手脚”的过程。

3、为什么人人都能开发AI应用？

AI应用开发这么重要，你需要什么核心技能才能做应用开发呢？

简单来说，分为两方面：

大模型基础

理解它的原理（基于Transformer架构、海量数据训练），知道它能做什么（生成文本、推理、处理多模态数据），以及有哪些主流模型（如DeepSeek系列、GPT系列）。

应用开发基础

掌握API调用、基础编程（Python为主）、开发框架（如LangChain），以及简单的界面设计技能。

当你真正上手AI应用开发时，会发现门槛不高。

得益于现成的工具和生态，我们完全可以“站在巨人的肩膀上”——直接调用别人构建好的API和开发框架。

更重要的是，自然语言编程正在改变游戏规则。

正如OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）所说，未来的编程将更多依赖自然语言，甚至可能完全抛弃传统代码。

当然，那是未来。

AI开发时代来了，无论你是专家还是新手，只要好奇、肯学，就能创造AI应用。

如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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