大年初三，终于看完了Antonio Gulli 写的实战技术手册《智能体设计模式：构建智能系统实战指南》。

Antonio Gulli 曾任Google 工程总监，负责大规模 AI 与机器学习系统的落地与架构设计。他更偏AI工程实践而非纯学术研究。

他的这本书具有巨大的实用价值。既讲了单个Agent 的建设，也讲了多 Agent 体系的构架，以及Agent与人类的协同方式。非常经典！

一句话总结全书：The power of an agent not just lies in the model, but in the architecture around it. 智能体的力量不仅在于其模型，更在于围绕它的架构设计。

我的阅读体会主要有三点：

1️⃣不该只盯着单个Agent 的能力，而应该关注Agent“协同体系”——包括 Agent 之间的协同、Agent 与主人的协同、以及 Agent 与体外 Agent/外部工具的协同。

2️⃣作为一个体系，Agent 的自主能力和推理能力正在迅速进化，很多地方超出了我的想象。

• 这种自主能力与进化能力，体现在它能主动做规划（Planner）、拆解任务、形成解决方案，并在执行中自我批判（Reviewer），和持续调整。其中，评审/反思Agent 最有意思：它能批判自己的问题，甚至能改自己的代码，让系统不断迭代。在“自我批判+ 迭代进化”这件事上，Agent的能力肯定超过人类。人类还是很固执的，往往会把“知错不改”美化为“坚持真理”。

  

• 这两种能力也体现在Agent 能用 RAG 和 ReAct 模式向外部世界抓取新知识，且调用外部世界最合适的工具完成任务。【所谓“最合适”，是指在计算时间、资源消耗（成本）与交付质量（主要是准确度）三者之间取得平衡】。

• 现在，Agent 的算力已经强过人类大脑，外部协调能力（例如通过MCP、A2A 这类方式沟通与协作）也强过很多人类组织，所以在不少场景里，Agent系统确实会比人更强。例如，Deep Research强过大多数研究员。

  

3️⃣人类能力至少有两点还是强于Agent

• 第一，是定义问题的能力；

• 第二，是对“非标”结果的判断能力，例如审美力和复杂问题的判断力。这可能是人类最后的护城河了。

之后，和ChatGPT 做了激烈辩论。GPT批评我对于Agent可能过于乐观：

1.能力提升≠ 可靠性提升

• 模型更强，不代表系统更稳。长链路任务容易误差累积；多工具调用容易失控；RAG 可能检索到“看似合理但错误”的材料；
• Agent 的上限在提升，但下限（即安全防护）未必稳定；
• 真正决定体验的，往往是系统工程的综合能力，而不只是模型能力。

2.自我进化≠良性进化

• 生成代码补丁不难，难的是验证补丁正确、避免副作用、保证安全回滚；
• “自我进化”可能带来巨大风险，让 Agent 放飞自我、缺乏约束。

3.多智能体也不是越多越好

• Agent Swarm 听起来强，但会带来现实问题：成本上升、错误共振、责任模糊；
• Planner Agent 的价值，恰恰在于给多智能体加结构，而不是盲目堆叠。但planner很难设计。

4.Agent 体系强在算力与协调，但价值判断尚不健全

• Agent可以在计算、协调、搜索上做到极致。但缺少价值选择、责任承担、和审美判断。尤其对“是否值得做”缺少判断；
• 很多关键决策不是“最优解问题”，而是“价值冲突问题”。因此，在医疗卫生等核心领域的应用上，人类依然要做主导者。因为，最终责任必须由人来承担。

最后，再补充四个我的“落地”的体会：

1.产品设计必须关注Agent的整个体系（in-system，A2A, Human-in-loop，human-on-loop），而不再是单个Agent的能力。下图是一个举例：

2.规划Agent（Planner）和评审/反思 Agent（Reviewer）非常关键，它们能保证系统更智能体，并推动持续迭代与自主改进。但常常被忽略。

3.想把一个传统组织转型为AI组织，必须考虑哪些工种是要被Agent（数字员工）替代的，以及人机协同的组织体系。简言之，在技术组织设计时，必须要把数字员工加入组织架构图里。

4.Agent 很强，但局限也很多，不必神话。Agent的限制条件很现实，比如token 使用量可能失控，错误可能“一发不可收拾”，以及各种工程与安全边界问题等。不过，大多数组织还没有达到这种极限条件。大多数组织的问题是Agent用的不够，而不是用的太多。

如何系统的学习大模型 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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

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。

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】