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近几年大模型飞速迭代AI Agent智能体已然成为大模型落地的核心风口也是当下程序员转行、AI进阶的核心技能很多新手入门大模型只会简单的Prompt提问却搞不懂真正实现AI自动化、智能化的核心——Agent自主智能系统。本文用通俗易懂的语言零门槛讲解Agent智能体的核心概念、五大核心能力、完整技术架构搭配可直接运行的LangChain实战代码手把手教大家搭建专属问数智能体全程无晦涩术语小白能看懂、程序员能落地建议收藏反复学习一、Agent核心概念与技术架构Agent智能体是一种以大语言模型LLM为大脑能够自主感知环境、进行推理规划并调用外部工具执行复杂任务的系统。它不仅仅是简单的程序而是具备一系列高级特征的复杂系统。Agent的核心是以大语言模型LLM作为其推理引擎并依据LLM的推理结果来决定如何与外部工具进行交互以及采取何种具体行动。这种架构将LLM的强大语言理解与生成能力与外部工具的实际执行能力相结合从而突破了单一LLM的知识限制和功能边界。Agent的本质可以被理解为一种高级的提示工程Prompt Engineering应用范式开发者通过精心设计的提示词模板引导LLM模仿人类的思考与执行方式使其能够自主地分解任务、选择工具、调用工具并整合结果最终完成复杂的任务。Agent智能体已超越传统AI模型成为能够自主完成多步骤复杂任务的智能数字助手。其核心特征在于自主性增强、执行能力和持续学习。能力维度对比对比维度传统AI模型Agent智能体交互能力被动响应用户输入主动感知环境变化决策模式基于概率预测基于目标导向的主动规划执行能力仅生成文本/内容能够调用工具、访问外部系统学习方式静态知识更新动态记忆积累和经验反思任务处理单次对话完成支持多步骤、复杂任务序列自主程度高度依赖人类指导具备一定程度的自主决策能力二、Agent的核心特征Agent智能体通常具备以下几个核心特征这些特征共同构成了其强大的能力基础1 自主性 (Autonomy)自主性是Agent最核心的特征之一指的是Agent能够在没有人类直接干预的情况下独立地完成任务的感知、规划、决策和行动的全过程。这种自主性体现在Agent能够根据用户的输入自动判断是否需要调用外部工具选择哪个工具以及如何组织调用参数。例如当用户询问北京的天气怎么样时Agent能够自主识别出这是一个需要实时信息查询的任务并自动调用天气查询工具来获取答案而无需开发者显式地编写如果问题是关于天气则调用天气API这样的硬编码逻辑。这种自主性使得Agent能够处理更加开放和动态的问题极大地提升了应用的灵活性和智能水平。2 感知能力(Perception)感知能力是指Agent获取和理解环境信息的能力。在基于LLM的Agent中环境信息主要以文本形式存在包括用户的输入、工具的输出以及系统状态等。Agent通过其底层的LLM来解析和理解这些文本信息从中提取关键指令、实体和上下文。例如在接收到用户问题后Agent需要感知问题的意图和关键实体如地点、时间、人物以便决定后续的行动。可以通过提供标准化的消息格式如HumanMessage, AIMessage和工具描述机制为Agent的感知能力提供了坚实的基础使其能够清晰地理解来自不同来源的信息。3 推理与规划(Reasoning Planning)推理与规划是Agent智能的核心。Agent需要能够分析任务目标并将其分解为一系列可执行的子步骤。大多数Agent特别是基于ReActReasoning and Acting范式的Agent展现了强大的推理和规划能力。ReAct框架要求LLM在每一步都生成一个思考Thought过程解释其当前的理解和下一步的计划然后生成一个行动Action即调用某个工具。这个过程会循环进行直到Agent认为已经收集了足够的信息来回答原始问题。例如面对一个复杂的多步骤数学问题Agent会先规划出解题步骤如首先计算A然后用A的结果计算B并按此规划逐步调用计算工具来完成任务。4 行动能力 (Action)行动能力是指Agent执行具体操作以影响环境的能力。Agent的行动能力主要通过调用外部工具Tools来实现。这些工具可以是API调用、数据库查询、代码执行器甚至是其他Agent。Agent通过LLM来决定调用哪个工具并生成符合工具要求的输入参数。工具执行后其输出结果会作为新的环境信息反馈给Agent供其进行下一步的推理和决策。这种思考-行动-观察的循环使得Agent能够与外部世界进行有效的交互从而完成各种复杂的实际任务如信息检索、数据处理和自动化流程控制。5 学习能力 (Learning)一个真正的智能体不仅仅是执行预设的程序它还应该具备从经验中学习并不断优化自身行为的能力。这种学习能力通常通过强化学习、反馈机制或记忆系统来实现。智能体在每次行动后会观察行动的结果并根据结果例如用户的反馈或环境的奖励/惩罚信号来调整其内部的决策模型或策略。例如如果一个智能体推荐的商品被用户频繁购买它就会学习到这种推荐是有效的反之如果推荐被用户忽略或拒绝它就会调整其推荐策略。这种持续学习和优化的能力使得智能体能够随着时间的推移变得越来越聪明更好地适应复杂多变的环境。三、Agent技术架构核心理解Agent智能体最难的地方在于理解它如何自主决策。应该知道Agent不再只是一个简单的问答机器人它更像是一个拥有万能工具箱的超级项目经理。LLM大模型 大脑项目经理它负责思考、规划、决定下一步做什么但它不能联网也不能算复杂的数学如果不借助工具。Tools工具 手脚执行专员比如谷歌搜索负责看世界、计算器负责算数、数据库负责查档案。Agent 大脑 手脚 循环机制把大脑和手脚结合起来通过不断的思考-行动-观察循环来解决问题。现代Agent的技术架构由五个核心模块构成形成完整的感知-思考-行动闭环。感知模块 (Perception)负责接收文本、图像、语音等多模态输入。认知中枢 (Brain/Planning)基于大语言模型LLM和检索增强生成RAG技术进行推理和决策弥补LLM无法获取实时信息和执行具体操作的缺陷。记忆系统 (Memory)通过短期记忆维持对话连贯长期记忆积累经验与偏好。工具生态 (Tools)通过API调用、数据库访问等方式与外部系统交互。执行引擎 (Action)负责执行具体任务并反馈结果。这一机制使得Agent能够构建一个完整的执行闭环环境感知 → 任务规划 → 工具调用 → 执行反馈 → 自我反思 → 优化调整从而在复杂环境中持续学习和改进。四、搭建一个问数智能体让我们通过一个简单的例子感受一下如何快速搭建一个智能体。示例通过LangChain快速搭建一个问数智能体from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClientfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessagefrom langchain.agents import create_agent # 1. MCP 配置格式mcp_config { # 一看 MCP 服务器 math: { transport: http, url: MCP_ENDPOINT, headers: {Authorization: fBearer {MCP_AUTH_TOKEN}} }} # 2. 创建 MCP 客户端client MultiServerMCPClient(mcp_config)console.print(正在连接 MCP 服务器...) # 3. client.get_tools() 会自动# 1. 调用所有服务器的 list_tools 接口# 2. 将 MCP Tool Schema 转换为 LangChain StructuredTooltools await client.get_tools()# console.print(f成功加载 {len(tools)} 个工具: {[t.name for t in tools]})console.print(f成功加载 {len(tools)} 个工具) # 4.创建 LLM 实例def _create_llm(): 创建 LLM 实例 return ChatOpenAI( base_urlMODEL_ENDPOINT, api_keyAPI_KEY, modelMODEL_NAME, max_tokensMODEL_MAX_TOKENS, streamingTrue, ) # 5. 创建 Agentllm _create_llm() # 直接将转换好的 tools 传给 create_agentagent create_agent( llm, tools, system_prompt你是一名数据获取专家负责从数据服务获取业务数据) # 6. 运行 Agentconsole.print(/n--- 开始测试 Agent ---) # 7. 模拟一个请求具体 prompt 取决于你的工具功能query 查询满意度数据 inputs {messages: [HumanMessage(contentquery)]} async for chunk in agent.astream(inputs, stream_modevalues): last_msg chunk[messages][-1] console.print(f/n[{type(last_msg).__name__}]:) console.print(last_msg.content) if hasattr(last_msg, tool_calls) and last_msg.tool_calls: console.print(f 调用工具详情: {last_msg.tool_calls})核心代码片段# 直接将转换好的 tools 传给 create_agentagent create_agent( llm, tools, system_prompt你是一名数据获取专家负责从数据服务获取业务数据)借助Ai生成前端页面查询满意度数据五、总结Agent以大语言模型为核心、联动外部工具实现自主决策与任务执行突破了传统 AI 的功能边界是能够自主完成复杂多步骤任务、持续学习优化的智能数字助手也是智能化落地与自动化任务处理的核心技术方向。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。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】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。大模型入门到实战全套学习大礼包1、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2、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。3、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。4、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。5、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。适用人群第一阶段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】 基础吃透AI智能体！大模型Agent核心原理+实战落地
近几年大模型飞速迭代AI Agent智能体已然成为大模型落地的核心风口也是当下程序员转行、AI进阶的核心技能很多新手入门大模型只会简单的Prompt提问却搞不懂真正实现AI自动化、智能化的核心——Agent自主智能系统。本文用通俗易懂的语言零门槛讲解Agent智能体的核心概念、五大核心能力、完整技术架构搭配可直接运行的LangChain实战代码手把手教大家搭建专属问数智能体全程无晦涩术语小白能看懂、程序员能落地建议收藏反复学习一、Agent核心概念与技术架构Agent智能体是一种以大语言模型LLM为大脑能够自主感知环境、进行推理规划并调用外部工具执行复杂任务的系统。它不仅仅是简单的程序而是具备一系列高级特征的复杂系统。Agent的核心是以大语言模型LLM作为其推理引擎并依据LLM的推理结果来决定如何与外部工具进行交互以及采取何种具体行动。这种架构将LLM的强大语言理解与生成能力与外部工具的实际执行能力相结合从而突破了单一LLM的知识限制和功能边界。Agent的本质可以被理解为一种高级的提示工程Prompt Engineering应用范式开发者通过精心设计的提示词模板引导LLM模仿人类的思考与执行方式使其能够自主地分解任务、选择工具、调用工具并整合结果最终完成复杂的任务。Agent智能体已超越传统AI模型成为能够自主完成多步骤复杂任务的智能数字助手。其核心特征在于自主性增强、执行能力和持续学习。能力维度对比对比维度传统AI模型Agent智能体交互能力被动响应用户输入主动感知环境变化决策模式基于概率预测基于目标导向的主动规划执行能力仅生成文本/内容能够调用工具、访问外部系统学习方式静态知识更新动态记忆积累和经验反思任务处理单次对话完成支持多步骤、复杂任务序列自主程度高度依赖人类指导具备一定程度的自主决策能力二、Agent的核心特征Agent智能体通常具备以下几个核心特征这些特征共同构成了其强大的能力基础1 自主性 (Autonomy)自主性是Agent最核心的特征之一指的是Agent能够在没有人类直接干预的情况下独立地完成任务的感知、规划、决策和行动的全过程。这种自主性体现在Agent能够根据用户的输入自动判断是否需要调用外部工具选择哪个工具以及如何组织调用参数。例如当用户询问北京的天气怎么样时Agent能够自主识别出这是一个需要实时信息查询的任务并自动调用天气查询工具来获取答案而无需开发者显式地编写如果问题是关于天气则调用天气API这样的硬编码逻辑。这种自主性使得Agent能够处理更加开放和动态的问题极大地提升了应用的灵活性和智能水平。2 感知能力(Perception)感知能力是指Agent获取和理解环境信息的能力。在基于LLM的Agent中环境信息主要以文本形式存在包括用户的输入、工具的输出以及系统状态等。Agent通过其底层的LLM来解析和理解这些文本信息从中提取关键指令、实体和上下文。例如在接收到用户问题后Agent需要感知问题的意图和关键实体如地点、时间、人物以便决定后续的行动。可以通过提供标准化的消息格式如HumanMessage, AIMessage和工具描述机制为Agent的感知能力提供了坚实的基础使其能够清晰地理解来自不同来源的信息。3 推理与规划(Reasoning Planning)推理与规划是Agent智能的核心。Agent需要能够分析任务目标并将其分解为一系列可执行的子步骤。大多数Agent特别是基于ReActReasoning and Acting范式的Agent展现了强大的推理和规划能力。ReAct框架要求LLM在每一步都生成一个思考Thought过程解释其当前的理解和下一步的计划然后生成一个行动Action即调用某个工具。这个过程会循环进行直到Agent认为已经收集了足够的信息来回答原始问题。例如面对一个复杂的多步骤数学问题Agent会先规划出解题步骤如首先计算A然后用A的结果计算B并按此规划逐步调用计算工具来完成任务。4 行动能力 (Action)行动能力是指Agent执行具体操作以影响环境的能力。Agent的行动能力主要通过调用外部工具Tools来实现。这些工具可以是API调用、数据库查询、代码执行器甚至是其他Agent。Agent通过LLM来决定调用哪个工具并生成符合工具要求的输入参数。工具执行后其输出结果会作为新的环境信息反馈给Agent供其进行下一步的推理和决策。这种思考-行动-观察的循环使得Agent能够与外部世界进行有效的交互从而完成各种复杂的实际任务如信息检索、数据处理和自动化流程控制。5 学习能力 (Learning)一个真正的智能体不仅仅是执行预设的程序它还应该具备从经验中学习并不断优化自身行为的能力。这种学习能力通常通过强化学习、反馈机制或记忆系统来实现。智能体在每次行动后会观察行动的结果并根据结果例如用户的反馈或环境的奖励/惩罚信号来调整其内部的决策模型或策略。例如如果一个智能体推荐的商品被用户频繁购买它就会学习到这种推荐是有效的反之如果推荐被用户忽略或拒绝它就会调整其推荐策略。这种持续学习和优化的能力使得智能体能够随着时间的推移变得越来越聪明更好地适应复杂多变的环境。三、Agent技术架构核心理解Agent智能体最难的地方在于理解它如何自主决策。应该知道Agent不再只是一个简单的问答机器人它更像是一个拥有万能工具箱的超级项目经理。LLM大模型 大脑项目经理它负责思考、规划、决定下一步做什么但它不能联网也不能算复杂的数学如果不借助工具。Tools工具 手脚执行专员比如谷歌搜索负责看世界、计算器负责算数、数据库负责查档案。Agent 大脑 手脚 循环机制把大脑和手脚结合起来通过不断的思考-行动-观察循环来解决问题。现代Agent的技术架构由五个核心模块构成形成完整的感知-思考-行动闭环。感知模块 (Perception)负责接收文本、图像、语音等多模态输入。认知中枢 (Brain/Planning)基于大语言模型LLM和检索增强生成RAG技术进行推理和决策弥补LLM无法获取实时信息和执行具体操作的缺陷。记忆系统 (Memory)通过短期记忆维持对话连贯长期记忆积累经验与偏好。工具生态 (Tools)通过API调用、数据库访问等方式与外部系统交互。执行引擎 (Action)负责执行具体任务并反馈结果。这一机制使得Agent能够构建一个完整的执行闭环环境感知 → 任务规划 → 工具调用 → 执行反馈 → 自我反思 → 优化调整从而在复杂环境中持续学习和改进。四、搭建一个问数智能体让我们通过一个简单的例子感受一下如何快速搭建一个智能体。示例通过LangChain快速搭建一个问数智能体from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClientfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessagefrom langchain.agents import create_agent # 1. MCP 配置格式mcp_config { # 一看 MCP 服务器 math: { transport: http, url: MCP_ENDPOINT, headers: {Authorization: fBearer {MCP_AUTH_TOKEN}} }} # 2. 创建 MCP 客户端client MultiServerMCPClient(mcp_config)console.print(正在连接 MCP 服务器...) # 3. client.get_tools() 会自动# 1. 调用所有服务器的 list_tools 接口# 2. 将 MCP Tool Schema 转换为 LangChain StructuredTooltools await client.get_tools()# console.print(f成功加载 {len(tools)} 个工具: {[t.name for t in tools]})console.print(f成功加载 {len(tools)} 个工具) # 4.创建 LLM 实例def _create_llm(): 创建 LLM 实例 return ChatOpenAI( base_urlMODEL_ENDPOINT, api_keyAPI_KEY, modelMODEL_NAME, max_tokensMODEL_MAX_TOKENS, streamingTrue, ) # 5. 创建 Agentllm _create_llm() # 直接将转换好的 tools 传给 create_agentagent create_agent( llm, tools, system_prompt你是一名数据获取专家负责从数据服务获取业务数据) # 6. 运行 Agentconsole.print(/n--- 开始测试 Agent ---) # 7. 模拟一个请求具体 prompt 取决于你的工具功能query 查询满意度数据 inputs {messages: [HumanMessage(contentquery)]} async for chunk in agent.astream(inputs, stream_modevalues): last_msg chunk[messages][-1] console.print(f/n[{type(last_msg).__name__}]:) console.print(last_msg.content) if hasattr(last_msg, tool_calls) and last_msg.tool_calls: console.print(f 调用工具详情: {last_msg.tool_calls})核心代码片段# 直接将转换好的 tools 传给 create_agentagent create_agent( llm, tools, system_prompt你是一名数据获取专家负责从数据服务获取业务数据)借助Ai生成前端页面查询满意度数据五、总结Agent以大语言模型为核心、联动外部工具实现自主决策与任务执行突破了传统 AI 的功能边界是能够自主完成复杂多步骤任务、持续学习优化的智能数字助手也是智能化落地与自动化任务处理的核心技术方向。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。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】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。大模型入门到实战全套学习大礼包1、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2、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。3、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。4、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。5、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。适用人群第一阶段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】