本文深入浅出地讲解了AI领域的四大核心概念Agent能干活的智能体、Workflow做事的流程、Skill具体的技能以及MCP连接万物的协议。通过生动类比帮助小白和程序员彻底搞懂这些术语从而理解大模型“龙虾”背后的运行逻辑。AgentAgent 的本义为「代理」做名词。在 AI 语境里常译为「智能体」或「助理」。所以「AI Agent」常叫「AI 智能体」或「AI 助理」当然也被戏称为「数字打工人」。那到底什么是 Agent一句话跟助理一样Agent 不仅能听懂你的话还能自己去把事情办了。所以Agent 不仅能陪你聊天还能真正替你干活儿是个实干者。比如「帮我策划五一去杭州的旅行」Agent 不会仅给你一段建议而是像真正的助理那样去帮你完成一系列任务比如规划行程、订票、安排住宿以及具体攻略等。它是如何工作的一个 Agent 之所以看起来「智能」是因为它有一套完整的「大脑-手脚-复盘」机制。思考大脑它先理解你的大目标。去杭州旅行它会想「需要查天气、订高铁票、订酒店、规划路线。」 它会把这个大任务拆解成一个个小步骤。行动手脚光想没用它还会去做。Agent 的厉害之处在于它可以使用工具。它会打开浏览器去查天气预报。它会调用订票软件的接口去查高铁票或机票。它会访问携程网站去比较酒店价格。它会打开百度/高德地图或应用去规划路线。它就像一个拥有「数字手臂」的人能操作各种软件和网站。学习与记忆复盘在行动的过程中它会记住你的偏好。如果你说「上次那家酒店太吵了。」 下次它订酒店时就会自动筛选掉临街的房间。小结AI Agent 能理解目标的「大脑」 能操作软件的「手」 能记住偏好的「记忆」。所以当你听到 Agent 这个词时不用想得太复杂就把它理解成一个能独立替你去「搞定」某件事的智能助手。它不只是回答问题还能去执行任务。所以爆火的「龙虾」OpenClaw本质也是一个 AI Agent不是特别神秘的东西。WorkflowWorkflow 常译为工作流不算一个新词类似 SOP Standard Operating Procedure标准作业程序。在 AI 语境下一份 Workflow 就是给 Agent下 任务时的「标准操作手册」或者说是一份「流水线说明书」。比如你对一个 Agent 说「我肚子饿了给我做点吃点的」。Agent 查找了冰箱只有西红柿和鸡蛋所以决定给你做一份「西红柿炒鸡蛋」。如果没有制作「西红柿炒鸡蛋」的 workflow菜谱它或许给你做出一份这样啼笑皆非的「西红柿炒鸡蛋」图片来自网络所以你必须给 Agent 一份菜谱workflow1. 把鸡蛋打破放入碗里搅拌均匀2. 把西红柿去皮切片3. 锅里放油加热至滚烫4. 将搅拌均匀的鸡蛋导入锅里煎至双面嫩黄5. 加入切片的西红柿以及适量的盐快速翻炒6. 待西红柿出汁加入少量香葱起锅盛盘。有了这份workflow它才能帮你做出这样一盘「西红柿炒鸡蛋」你才能美味地享受。图片来自网络小结Workflow工作流 就是一套事先约定好的、环环相扣的流程。它的核心价值在于稳定和可靠确保每次处理同样的事情结果都是一样的。很多人装了「龙虾」发现根本没什么用因为「龙虾」擅长处理workflow的事务而不少人的工作是没有workflow的。你让「龙虾」帮你处理结果就会出现那个搞笑的「西红柿炒鸡蛋」。SkillSkill顾名思义就是技能和能力。你的手机为什么能够导航因为它有 GPS 模块。对于一个 AI Agent 来说Skill就是它身上的「功能插件」或者说「职业技能」。如果没有SkillAgent只能跟你聊天无法行动。有了SkillAgent 才能成了「行动者」帮你真正做事。所以可以给你的 Agent 装上许多各种各样的 Skill比如精译图书、公文写作、预测股市、整理咨询等等。如果不想用某个Skill也可以直接卸载。小结Skill技能 让 AI 具备某种特定能力的「功能插件」或「工具包」。它的本质是 一种封装好的、可重复使用的特定能力。它的作用是 让 AI 从一个只会说话的「书生」变成一个能动手干活的「工匠」。所以当你听到 Skill 这个词时不用想得太复杂就把它理解成这个 AI 会的一项本领。比如「查天气」是一个技能「订机票」是一个技能「计算房贷」也是一个技能。MCP有了Agent、Workflow和Skill之后你可能会想如果每个Agent都来自不同厂商、用不同协议怎么让它们一起干活MCP就是来解决这个「巴别塔」问题的。它给所有Agent一套统一的「普通话」让它们无需定制开发就能互相协作。MCP 是 Model Context Protocol 的简称译为模型上下文协议。有点晦涩我们利用一个生活场景类比来解释。想象一下你出差住酒店带了笔记本电脑、手机、充电宝结果发现墙上的插座跟你设备的插头不匹配。这时候你最需要什么一个转接头或者一个插线板。对于 AI 来说MCP 就是这个「万能转接头」。没有 MCP 你的每个 Agent 想要用某个工具比如查天气的网站、公司的数据库、发邮件的软件都得专门给它「拉一条专线」写一套专用的通讯代码。每加一个新工具就得重新拉专线。效率低下不易拓展。有了 MCP 所有的工具都插在 MCP 这个「万能插座」上。你的 Agent 只需要知道怎么插这个插座就能用上面所有的工具。一个智能家居的类比我们把整个智能助理系统想象成一个智能家居的场景Agent智能体 是你的智能音箱小爱同学、天猫精灵。它会听你的指令然后去执行。Skill技能 是家里的各种智能设备。灯泡负责照明空调负责调温电视负责播放。Workflow工作流 是你设置的场景模式。比如你喊一句“我出门了”智能音箱就会依次执行关灯、关空调、关电视。那么问题来了智能音箱是怎么控制这些不同品牌、不同协议的设备的之前的做法是不同品牌为智能音箱开发一套驱动程序来解决通讯问题。MCP 就是来解决这个问题的它相当于一个通用的智能家居网关。灯泡、空调、电视厂商都按照这个网关的通用标准来生产或者给旧设备加一个支持这个标准的转接器。从此以后你的智能音箱Agent不需要知道对方是小米还是格力只需要对着这个网关MCP喊一声「打开灯」网关就会自动翻译成设备能听懂的语言把灯打开。小结MCP模型上下文协议 一个让所有 AI 和所有工具都能「无缝连接」的通用标准。它的本质是一套统一的「接口标准」类似于技术世界的「USB-C」或「蓝牙」。它的作用是让 Agent 不用针对每一个 Skill 都单独开发连接方式实现了 「一次接入到处使用」。所以当你听到 MCP 这个词时不用想得太复杂就把它理解成一个「万能插座」。有了它你想给 AI 加多少新能力Skill都只需要「插上去」就行省去了各种复杂的配线和转接。最后我们花30秒来回顾一下这四个高级术语Agent智能体自主干活的 AI 小助理能自己做决策、走流程。Workflow工作流做一件事的固定步骤清单Agent 按这个清单干活。Skill技能Agent 的本事没有技能就干不了活。MCP型上下文协议让所有 AI 和所有工具都能「无缝连接」的通用标准。其实这四个术语本质就是四个问题谁来做– Agent怎么做– Workflow凭什么技能做– Skill如何沟通– MCP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最后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】
收藏必看！一文搞懂AI四大核心概念：Agent、Workflow、Skill与MCP，小白也能秒懂大模型
发布时间：2026/5/24 4:33:39
本文深入浅出地讲解了AI领域的四大核心概念Agent能干活的智能体、Workflow做事的流程、Skill具体的技能以及MCP连接万物的协议。通过生动类比帮助小白和程序员彻底搞懂这些术语从而理解大模型“龙虾”背后的运行逻辑。AgentAgent 的本义为「代理」做名词。在 AI 语境里常译为「智能体」或「助理」。所以「AI Agent」常叫「AI 智能体」或「AI 助理」当然也被戏称为「数字打工人」。那到底什么是 Agent一句话跟助理一样Agent 不仅能听懂你的话还能自己去把事情办了。所以Agent 不仅能陪你聊天还能真正替你干活儿是个实干者。比如「帮我策划五一去杭州的旅行」Agent 不会仅给你一段建议而是像真正的助理那样去帮你完成一系列任务比如规划行程、订票、安排住宿以及具体攻略等。它是如何工作的一个 Agent 之所以看起来「智能」是因为它有一套完整的「大脑-手脚-复盘」机制。思考大脑它先理解你的大目标。去杭州旅行它会想「需要查天气、订高铁票、订酒店、规划路线。」 它会把这个大任务拆解成一个个小步骤。行动手脚光想没用它还会去做。Agent 的厉害之处在于它可以使用工具。它会打开浏览器去查天气预报。它会调用订票软件的接口去查高铁票或机票。它会访问携程网站去比较酒店价格。它会打开百度/高德地图或应用去规划路线。它就像一个拥有「数字手臂」的人能操作各种软件和网站。学习与记忆复盘在行动的过程中它会记住你的偏好。如果你说「上次那家酒店太吵了。」 下次它订酒店时就会自动筛选掉临街的房间。小结AI Agent 能理解目标的「大脑」 能操作软件的「手」 能记住偏好的「记忆」。所以当你听到 Agent 这个词时不用想得太复杂就把它理解成一个能独立替你去「搞定」某件事的智能助手。它不只是回答问题还能去执行任务。所以爆火的「龙虾」OpenClaw本质也是一个 AI Agent不是特别神秘的东西。WorkflowWorkflow 常译为工作流不算一个新词类似 SOP Standard Operating Procedure标准作业程序。在 AI 语境下一份 Workflow 就是给 Agent下 任务时的「标准操作手册」或者说是一份「流水线说明书」。比如你对一个 Agent 说「我肚子饿了给我做点吃点的」。Agent 查找了冰箱只有西红柿和鸡蛋所以决定给你做一份「西红柿炒鸡蛋」。如果没有制作「西红柿炒鸡蛋」的 workflow菜谱它或许给你做出一份这样啼笑皆非的「西红柿炒鸡蛋」图片来自网络所以你必须给 Agent 一份菜谱workflow1. 把鸡蛋打破放入碗里搅拌均匀2. 把西红柿去皮切片3. 锅里放油加热至滚烫4. 将搅拌均匀的鸡蛋导入锅里煎至双面嫩黄5. 加入切片的西红柿以及适量的盐快速翻炒6. 待西红柿出汁加入少量香葱起锅盛盘。有了这份workflow它才能帮你做出这样一盘「西红柿炒鸡蛋」你才能美味地享受。图片来自网络小结Workflow工作流 就是一套事先约定好的、环环相扣的流程。它的核心价值在于稳定和可靠确保每次处理同样的事情结果都是一样的。很多人装了「龙虾」发现根本没什么用因为「龙虾」擅长处理workflow的事务而不少人的工作是没有workflow的。你让「龙虾」帮你处理结果就会出现那个搞笑的「西红柿炒鸡蛋」。SkillSkill顾名思义就是技能和能力。你的手机为什么能够导航因为它有 GPS 模块。对于一个 AI Agent 来说Skill就是它身上的「功能插件」或者说「职业技能」。如果没有SkillAgent只能跟你聊天无法行动。有了SkillAgent 才能成了「行动者」帮你真正做事。所以可以给你的 Agent 装上许多各种各样的 Skill比如精译图书、公文写作、预测股市、整理咨询等等。如果不想用某个Skill也可以直接卸载。小结Skill技能 让 AI 具备某种特定能力的「功能插件」或「工具包」。它的本质是 一种封装好的、可重复使用的特定能力。它的作用是 让 AI 从一个只会说话的「书生」变成一个能动手干活的「工匠」。所以当你听到 Skill 这个词时不用想得太复杂就把它理解成这个 AI 会的一项本领。比如「查天气」是一个技能「订机票」是一个技能「计算房贷」也是一个技能。MCP有了Agent、Workflow和Skill之后你可能会想如果每个Agent都来自不同厂商、用不同协议怎么让它们一起干活MCP就是来解决这个「巴别塔」问题的。它给所有Agent一套统一的「普通话」让它们无需定制开发就能互相协作。MCP 是 Model Context Protocol 的简称译为模型上下文协议。有点晦涩我们利用一个生活场景类比来解释。想象一下你出差住酒店带了笔记本电脑、手机、充电宝结果发现墙上的插座跟你设备的插头不匹配。这时候你最需要什么一个转接头或者一个插线板。对于 AI 来说MCP 就是这个「万能转接头」。没有 MCP 你的每个 Agent 想要用某个工具比如查天气的网站、公司的数据库、发邮件的软件都得专门给它「拉一条专线」写一套专用的通讯代码。每加一个新工具就得重新拉专线。效率低下不易拓展。有了 MCP 所有的工具都插在 MCP 这个「万能插座」上。你的 Agent 只需要知道怎么插这个插座就能用上面所有的工具。一个智能家居的类比我们把整个智能助理系统想象成一个智能家居的场景Agent智能体 是你的智能音箱小爱同学、天猫精灵。它会听你的指令然后去执行。Skill技能 是家里的各种智能设备。灯泡负责照明空调负责调温电视负责播放。Workflow工作流 是你设置的场景模式。比如你喊一句“我出门了”智能音箱就会依次执行关灯、关空调、关电视。那么问题来了智能音箱是怎么控制这些不同品牌、不同协议的设备的之前的做法是不同品牌为智能音箱开发一套驱动程序来解决通讯问题。MCP 就是来解决这个问题的它相当于一个通用的智能家居网关。灯泡、空调、电视厂商都按照这个网关的通用标准来生产或者给旧设备加一个支持这个标准的转接器。从此以后你的智能音箱Agent不需要知道对方是小米还是格力只需要对着这个网关MCP喊一声「打开灯」网关就会自动翻译成设备能听懂的语言把灯打开。小结MCP模型上下文协议 一个让所有 AI 和所有工具都能「无缝连接」的通用标准。它的本质是一套统一的「接口标准」类似于技术世界的「USB-C」或「蓝牙」。它的作用是让 Agent 不用针对每一个 Skill 都单独开发连接方式实现了 「一次接入到处使用」。所以当你听到 MCP 这个词时不用想得太复杂就把它理解成一个「万能插座」。有了它你想给 AI 加多少新能力Skill都只需要「插上去」就行省去了各种复杂的配线和转接。最后我们花30秒来回顾一下这四个高级术语Agent智能体自主干活的 AI 小助理能自己做决策、走流程。Workflow工作流做一件事的固定步骤清单Agent 按这个清单干活。Skill技能Agent 的本事没有技能就干不了活。MCP型上下文协议让所有 AI 和所有工具都能「无缝连接」的通用标准。其实这四个术语本质就是四个问题谁来做– Agent怎么做– Workflow凭什么技能做– Skill如何沟通– MCP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最后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】
