本文深入浅出地解析了AI Agent的概念及其与大模型的核心区别强调AI Agent的主动解决问题能力。文章通过实例展示了AI Agent在股票回测等任务中的高效性并详细介绍了AI Agent的四大模块大模型作为大脑记忆系统作为存储器规划模块作为指挥官以及工具使用作为手脚。此外还探讨了AI Agent的四种常见形态和入门实践方法最后强调AI Agent是AI从内容智能到行为智能的关键一步对于AI学习者和开发者来说至关重要。什么是 AI Agent它和大模型有什么区别一文搞懂 AI Agent做 AI 开发或学习的朋友是不是经常有这种困惑大模型明明能写代码、答问题可让它 “对比竞品差异并发邮件”“回测股票策略并生成报告” 时却完全无从下手打开文章全是 “智能体”“自主决策”“工具调度” 这类术语越看越懵 —— 其实答案很简单你缺的不是更强大的大模型而是能让大模型 “主动做事” 的 AI Agent。今天咱们彻底掰透 AI Agent它到底是什么和大模型的核心区别在哪为什么现在做 AI 应用都绕不开它不用复杂公式全是实战中总结的干货看完你再遇到相关概念绝对能秒懂。一、先搞懂大模型和 AI Agent差了一个 “行动力”很多人觉得 AI Agent 是 “更厉害的大模型”其实完全不是 —— 它们的核心差异在于 “被动回应” 和 “主动解决问题” 的区别。我举个真实经历的例子之前想让大模型帮我做 “5 日均线金叉买入” 的股票回测覆盖 A 股、港股、美股三个市场。直接问大模型它只能给我回测思路和代码片段剩下的 “找数据、调参数、跑代码、整理报告” 全得自己来花了我一下午后来用 AI Agent 做同样的事我只输入了需求它自己就完成了一整套流程确认三个市场的数据源和字段定义金叉、死叉的判断逻辑编写 SQL 查询数据用 Python 计算均线和收益生成包含胜率、收益率的对比报告甚至指出 “五羊液在 A 股表现最佳总收益率 74.03%”。这就是最直观的区别大模型像 “百科全书学者”你问什么它答什么能给方法但不落地AI Agent 像 “办事能力强的大管家”你交代目标它自己拆解步骤、找工具、解决问题最后给你结果。再总结 3 个核心差异点一看就懂对比维度大模型AI Agent核心能力理解 生成只会 “说”理解 规划 执行会 “做”记忆能力依赖上下文窗口容易 “失忆”有长期 / 短期记忆能记历史交互工具使用不会主动调用外部工具能自主选择工具API、数据库、代码解释器等二、AI Agent 到底是什么拆成 4 个模块就懂了简单说AI Agent 大模型大脑 记忆系统存储器 规划模块指挥官 工具使用手脚。它不是单一技术而是一套 “让 AI 自主做事” 的系统架构。大脑大模型核心驱动力这是 AI Agent 的基础负责理解用户需求、逻辑推理、生成执行指令。比如你说 “对比 A 公司和我司产品差异”大模型会先搞懂 “要找哪些维度的差异”“需要哪些信息”。但光有大脑不够 —— 就像再聪明的学者不让他出门、不让他用工具也没法完成实地调研这就是大模型的局限也是 AI Agent 要补的短板。记忆系统AI 的 “记事本 知识库”大模型的上下文窗口是有限的聊多了会忘前面的内容而 AI Agent 的记忆系统分两层能解决 “失忆” 问题短期记忆记住当前任务的步骤和中间结果比如 “已经查了 A 公司的产品价格还没找我司的参数”长期记忆存储用户偏好、历史任务经验比如 “上次用户要的报告是 PDF 格式这次不用问直接生成”。规划模块AI 的 “指挥官”这是 AI Agent 的核心负责把复杂任务拆成小步骤还能根据结果调整方案 —— 就像项目经理做项目计划。比如处理 “发产品对比邮件” 的需求规划模块会拆成 4 步调用搜索引擎查 A 公司产品信息从企业知识库调我司产品数据让大模型生成对比报告调用邮件工具发送给指定邮箱。如果某一步失败比如搜索引擎没找到 A 公司最新数据它还会自动调整比如换个数据源或提示用户补充信息。工具使用AI 的 “手脚”没有工具AI Agent 就是 “空有想法的指挥家”。它的工具库可以很丰富线上工具搜索引擎、地图 API、天气接口办公工具邮件客户端、Excel、PDF 生成器专业工具SQL 数据库、Python 代码解释器、股票回测工具甚至可以通过 MCP 协议工具调用标准快速接入新的工具不用重复开发适配代码。三、为什么现在必须关注 AI Agent3 个无法替代的价值复杂任务 “一键落地”不用再 “拆步骤自己干”以前用大模型做数据分析得自己拆 “找数据→写代码→跑结果→做可视化→写报告”中间任何一步出错都要重来现在用 AI Agent只需输入 “用近 3 年数据做用户画像分析生成可下载的 PDF 报告”它全程自主完成你等着收结果就行。就像腾讯的数据分析 Agent Dola用户只需导入数据表就能自动完成取数、跑数、异动归因、股票回测甚至生成可视化图表 —— 数据分析师的很多基础工作它都能接手。跨工具协同打破 “信息孤岛”AI Agent 能同时调用多个工具把分散的系统连起来。比如做 “周末西塘旅游规划”调用高德地图 API 查自驾路线调用天气工具查目的地天气调用酒店预订接口看周边住宿最后整合所有信息生成带时间线的行程表。这是单一工具或大模型都做不到的 —— 大模型只能告诉你 “要查路线、查天气”但不会主动去调用这些工具并整合结果。持续进化越用越顺手因为有记忆系统和反思能力AI Agent 能从历史任务中学习。比如第一次做报告时你让它把 “用户增长率” 改成 “用户环比增速”下次它会自动用你习惯的术语第一次跑代码时遇到语法错误它会记住修正方法下次不再犯同样的错。四、AI Agent 的 4 种常见形态看看你用过哪种现在 AI Agent 已经不是概念了很多场景都能看到它的身影吴恩达把它总结为 4 种核心模式反思模式Reflection会 “复盘” 的 AI做完任务后会自己检查哪里错了、怎么优化。比如写代码时AI Agent 生成的代码运行报错它会自动调试修正语法错误或逻辑漏洞不用你手动修改 —— 这就是 ReAct、Self-Refine 等技术的核心。工具调用模式Tool use会 “借外力” 的 AI这是最常用的形态比如智能客服调用库存系统查商品余量编程助手调用代码解释器运行 Python 脚本都是这种模式。规划模式Planning会 “做计划” 的 AI面对复杂任务先拆步骤再执行。比如前面提到的股票回测、产品对比都是规划模式的典型应用核心技术包括分层任务网络HTN、思维链CoT等。多智能体协作模式Multi-agent collaboration会 “团队配合” 的 AI多个 AI Agent 分工协作完成更复杂的任务。比如做一个软件开发项目产品 Agent 负责整理需求架构师 Agent 设计技术方案开发 Agent 编写代码测试 Agent 调试 BUG就像一个虚拟团队各司其职完成目标。五、现在学 AI Agent从哪入手不用一开始就啃复杂框架分享 3 个实用方向新手也能快速上手先选一个成熟框架练手市面上已经有很多现成的 Agent 框架不用从零开发LangChain灵活度高组件丰富适合做单 Agent 工具调用AutoGen擅长多 Agent 对话协作比如让两个 Agent 分别扮演 “程序员” 和 “产品经理”协作完成任务MetaGPT模拟软件开发流程多角色分工明确适合做复杂项目CrewAI易用性强适合快速搭建团队协作型 Agent。从简单任务开始实践比如先做一个 “自动查天气并发送短信” 的 Agent用 LangChain 连接天气 API 和短信工具配置记忆系统记住用户的手机号和常用地点编写规划逻辑让它每天早上自动查天气并发送提醒这个任务能覆盖 “工具调用 记忆 简单规划”练完就能理解 Agent 的核心逻辑。关注核心技术细节上下文工程优化提示词让 Agent 更准确理解需求记忆管理学会用向量数据库存储长期记忆解决大模型 “失忆” 问题工具适配了解 MCP 协议快速接入不同工具不用重复写适配代码。六、写在最后AI 的下一个时代是 “行动” 的时代大模型解决了 “能听懂、会表达” 的问题而 AI Agent 解决了 “能做事、会落地” 的问题 —— 这是从 “内容智能” 到 “行为智能” 的关键一步也是 AI 从实验室走向实际应用的核心桥梁。现在很多人觉得 AI Agent 还不够成熟比如 “大脑”大模型偶尔会误解需求“手脚”工具生态还不够丰富通用框架也有待完善。但不可否认的是它已经在改变很多行业数据分析 Agent 接手了基础取数工作客服 Agent 能自主处理订单编程 Agent 能协助开发调试 —— 未来还会有更多场景被 AI Agent 重构。对我们 AI 学习者和开发者来说现在关注 AI Agent不是赶时髦而是抢占下一个技术风口。毕竟当别人还在让大模型 “写代码” 时你已经能用 AI Agent “自动完成项目”这就是不可替代的竞争力。如果你也在学 AI Agent或者有相关实践经验欢迎在评论区留言交流 ——AI 的新时代不是一个人就能玩转的需要更多人一起踩坑、一起进步。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026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。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。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】 AI小白必看：掌握AI Agent，让你的大模型“主动做事”，收藏这篇干货！
本文深入浅出地解析了AI Agent的概念及其与大模型的核心区别强调AI Agent的主动解决问题能力。文章通过实例展示了AI Agent在股票回测等任务中的高效性并详细介绍了AI Agent的四大模块大模型作为大脑记忆系统作为存储器规划模块作为指挥官以及工具使用作为手脚。此外还探讨了AI Agent的四种常见形态和入门实践方法最后强调AI Agent是AI从内容智能到行为智能的关键一步对于AI学习者和开发者来说至关重要。什么是 AI Agent它和大模型有什么区别一文搞懂 AI Agent做 AI 开发或学习的朋友是不是经常有这种困惑大模型明明能写代码、答问题可让它 “对比竞品差异并发邮件”“回测股票策略并生成报告” 时却完全无从下手打开文章全是 “智能体”“自主决策”“工具调度” 这类术语越看越懵 —— 其实答案很简单你缺的不是更强大的大模型而是能让大模型 “主动做事” 的 AI Agent。今天咱们彻底掰透 AI Agent它到底是什么和大模型的核心区别在哪为什么现在做 AI 应用都绕不开它不用复杂公式全是实战中总结的干货看完你再遇到相关概念绝对能秒懂。一、先搞懂大模型和 AI Agent差了一个 “行动力”很多人觉得 AI Agent 是 “更厉害的大模型”其实完全不是 —— 它们的核心差异在于 “被动回应” 和 “主动解决问题” 的区别。我举个真实经历的例子之前想让大模型帮我做 “5 日均线金叉买入” 的股票回测覆盖 A 股、港股、美股三个市场。直接问大模型它只能给我回测思路和代码片段剩下的 “找数据、调参数、跑代码、整理报告” 全得自己来花了我一下午后来用 AI Agent 做同样的事我只输入了需求它自己就完成了一整套流程确认三个市场的数据源和字段定义金叉、死叉的判断逻辑编写 SQL 查询数据用 Python 计算均线和收益生成包含胜率、收益率的对比报告甚至指出 “五羊液在 A 股表现最佳总收益率 74.03%”。这就是最直观的区别大模型像 “百科全书学者”你问什么它答什么能给方法但不落地AI Agent 像 “办事能力强的大管家”你交代目标它自己拆解步骤、找工具、解决问题最后给你结果。再总结 3 个核心差异点一看就懂对比维度大模型AI Agent核心能力理解 生成只会 “说”理解 规划 执行会 “做”记忆能力依赖上下文窗口容易 “失忆”有长期 / 短期记忆能记历史交互工具使用不会主动调用外部工具能自主选择工具API、数据库、代码解释器等二、AI Agent 到底是什么拆成 4 个模块就懂了简单说AI Agent 大模型大脑 记忆系统存储器 规划模块指挥官 工具使用手脚。它不是单一技术而是一套 “让 AI 自主做事” 的系统架构。大脑大模型核心驱动力这是 AI Agent 的基础负责理解用户需求、逻辑推理、生成执行指令。比如你说 “对比 A 公司和我司产品差异”大模型会先搞懂 “要找哪些维度的差异”“需要哪些信息”。但光有大脑不够 —— 就像再聪明的学者不让他出门、不让他用工具也没法完成实地调研这就是大模型的局限也是 AI Agent 要补的短板。记忆系统AI 的 “记事本 知识库”大模型的上下文窗口是有限的聊多了会忘前面的内容而 AI Agent 的记忆系统分两层能解决 “失忆” 问题短期记忆记住当前任务的步骤和中间结果比如 “已经查了 A 公司的产品价格还没找我司的参数”长期记忆存储用户偏好、历史任务经验比如 “上次用户要的报告是 PDF 格式这次不用问直接生成”。规划模块AI 的 “指挥官”这是 AI Agent 的核心负责把复杂任务拆成小步骤还能根据结果调整方案 —— 就像项目经理做项目计划。比如处理 “发产品对比邮件” 的需求规划模块会拆成 4 步调用搜索引擎查 A 公司产品信息从企业知识库调我司产品数据让大模型生成对比报告调用邮件工具发送给指定邮箱。如果某一步失败比如搜索引擎没找到 A 公司最新数据它还会自动调整比如换个数据源或提示用户补充信息。工具使用AI 的 “手脚”没有工具AI Agent 就是 “空有想法的指挥家”。它的工具库可以很丰富线上工具搜索引擎、地图 API、天气接口办公工具邮件客户端、Excel、PDF 生成器专业工具SQL 数据库、Python 代码解释器、股票回测工具甚至可以通过 MCP 协议工具调用标准快速接入新的工具不用重复开发适配代码。三、为什么现在必须关注 AI Agent3 个无法替代的价值复杂任务 “一键落地”不用再 “拆步骤自己干”以前用大模型做数据分析得自己拆 “找数据→写代码→跑结果→做可视化→写报告”中间任何一步出错都要重来现在用 AI Agent只需输入 “用近 3 年数据做用户画像分析生成可下载的 PDF 报告”它全程自主完成你等着收结果就行。就像腾讯的数据分析 Agent Dola用户只需导入数据表就能自动完成取数、跑数、异动归因、股票回测甚至生成可视化图表 —— 数据分析师的很多基础工作它都能接手。跨工具协同打破 “信息孤岛”AI Agent 能同时调用多个工具把分散的系统连起来。比如做 “周末西塘旅游规划”调用高德地图 API 查自驾路线调用天气工具查目的地天气调用酒店预订接口看周边住宿最后整合所有信息生成带时间线的行程表。这是单一工具或大模型都做不到的 —— 大模型只能告诉你 “要查路线、查天气”但不会主动去调用这些工具并整合结果。持续进化越用越顺手因为有记忆系统和反思能力AI Agent 能从历史任务中学习。比如第一次做报告时你让它把 “用户增长率” 改成 “用户环比增速”下次它会自动用你习惯的术语第一次跑代码时遇到语法错误它会记住修正方法下次不再犯同样的错。四、AI Agent 的 4 种常见形态看看你用过哪种现在 AI Agent 已经不是概念了很多场景都能看到它的身影吴恩达把它总结为 4 种核心模式反思模式Reflection会 “复盘” 的 AI做完任务后会自己检查哪里错了、怎么优化。比如写代码时AI Agent 生成的代码运行报错它会自动调试修正语法错误或逻辑漏洞不用你手动修改 —— 这就是 ReAct、Self-Refine 等技术的核心。工具调用模式Tool use会 “借外力” 的 AI这是最常用的形态比如智能客服调用库存系统查商品余量编程助手调用代码解释器运行 Python 脚本都是这种模式。规划模式Planning会 “做计划” 的 AI面对复杂任务先拆步骤再执行。比如前面提到的股票回测、产品对比都是规划模式的典型应用核心技术包括分层任务网络HTN、思维链CoT等。多智能体协作模式Multi-agent collaboration会 “团队配合” 的 AI多个 AI Agent 分工协作完成更复杂的任务。比如做一个软件开发项目产品 Agent 负责整理需求架构师 Agent 设计技术方案开发 Agent 编写代码测试 Agent 调试 BUG就像一个虚拟团队各司其职完成目标。五、现在学 AI Agent从哪入手不用一开始就啃复杂框架分享 3 个实用方向新手也能快速上手先选一个成熟框架练手市面上已经有很多现成的 Agent 框架不用从零开发LangChain灵活度高组件丰富适合做单 Agent 工具调用AutoGen擅长多 Agent 对话协作比如让两个 Agent 分别扮演 “程序员” 和 “产品经理”协作完成任务MetaGPT模拟软件开发流程多角色分工明确适合做复杂项目CrewAI易用性强适合快速搭建团队协作型 Agent。从简单任务开始实践比如先做一个 “自动查天气并发送短信” 的 Agent用 LangChain 连接天气 API 和短信工具配置记忆系统记住用户的手机号和常用地点编写规划逻辑让它每天早上自动查天气并发送提醒这个任务能覆盖 “工具调用 记忆 简单规划”练完就能理解 Agent 的核心逻辑。关注核心技术细节上下文工程优化提示词让 Agent 更准确理解需求记忆管理学会用向量数据库存储长期记忆解决大模型 “失忆” 问题工具适配了解 MCP 协议快速接入不同工具不用重复写适配代码。六、写在最后AI 的下一个时代是 “行动” 的时代大模型解决了 “能听懂、会表达” 的问题而 AI Agent 解决了 “能做事、会落地” 的问题 —— 这是从 “内容智能” 到 “行为智能” 的关键一步也是 AI 从实验室走向实际应用的核心桥梁。现在很多人觉得 AI Agent 还不够成熟比如 “大脑”大模型偶尔会误解需求“手脚”工具生态还不够丰富通用框架也有待完善。但不可否认的是它已经在改变很多行业数据分析 Agent 接手了基础取数工作客服 Agent 能自主处理订单编程 Agent 能协助开发调试 —— 未来还会有更多场景被 AI Agent 重构。对我们 AI 学习者和开发者来说现在关注 AI Agent不是赶时髦而是抢占下一个技术风口。毕竟当别人还在让大模型 “写代码” 时你已经能用 AI Agent “自动完成项目”这就是不可替代的竞争力。如果你也在学 AI Agent或者有相关实践经验欢迎在评论区留言交流 ——AI 的新时代不是一个人就能玩转的需要更多人一起踩坑、一起进步。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026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。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。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】