本文深入浅出地解释了Agent的概念、工作原理及其与普通聊天机器人的区别强调Agent是大模型结合工具、规划、记忆和护栏后能持续行动的AI系统而非简单的聊天增强。文章还梳理了Agent的发展阶段分析了其成为新焦点的三个条件并提出了判断Agent价值的五个关键点最后探讨了Agent对工作方式的改变及其未来趋势适合希望了解大模型新应用的开发者和初学者学习。最近Manus、OpenClaw、Hermes 这些名字频繁出现很多产品也开始把自己称为 Agent。 但对大多数的人来说最困惑的问题其实很简单Agent 到底是什么它和普通聊天机器人有什么区别我们先不一上来堆技术名词。用一句话说清楚Agent 不是一个更会聊天的大模型 而是一个能围绕目标持续行动的 AI 系统。如果说 ChatGPT 这类大模型像一个“知识很丰富的老师”你问一句它答一句那么 Agent 更像一个“拿到任务后会自己拆步骤、找资料、调用工具、检查结果的助理”。01 为什么突然都在聊 Agent过去的大模型最擅长的是生成内容。你让它写一段文案它可以写。你让它解释一个概念它可以解释。你让它改一段代码它也能给出建议。但现实工作很少是“一问一答”这么简单。比如你说帮我做一份竞品分析。普通 AI 往往会等你继续补充竞品是谁分析哪些维度要不要表格输出什么格式而一个更成熟的 Agent理想状态下会这样处理这就是 Agent 让人兴奋的地方AI 不再只是回答问题而是开始完成任务。02 Agent 的一句话定义可以把 Agent 理解成一个公式Agent 大模型 工具 规划 记忆 护栏这五个部分组合起来才让 AI 从“会说”变成“会做”。组成部分通俗理解它负责什么大模型大脑理解需求、判断下一步、生成内容工具手脚搜索、浏览网页、写代码、操作表格、调用系统规划工作方法把复杂目标拆成一系列可执行步骤记忆笔记本记住上下文、偏好、历史任务和经验护栏边界感控制权限、降低风险、重要操作先确认可以把它想象成这样如果只有大模型没有工具它最多是一个聪明的“回答者”。如果有工具但没有规划它只能被人一步步指挥。如果有规划但没有护栏它又可能在关键操作上带来风险。所以Agent 的关键不在某一个组件而在于这些组件能不能协同工作。03 Agent 和普通聊天机器人有什么区别很多人容易误会是不是只要大模型回答得更聪明就叫 Agent不完全是。普通聊天机器人的核心是对话。Agent 的核心是行动。对比维度普通聊天机器人Agent交互方式你问一句它答一句你给目标它推进任务主要能力解释、生成、总结规划、执行、检查、交付是否调用工具可以有但通常较浅工具调用是核心能力是否持续执行多数依赖用户追问可以多步骤连续推进结果形态一段回答一份报告、一个文件、一段代码、一次操作结果用户角色提问者目标设定者和监督者举个例子。如果你问普通 AI怎么做公众号选题分析它会告诉你方法。但如果你交给 Agent帮我分析最近 20 篇 AI 爆款文章 整理出 10 个适合入门读者的选题方向 并按传播潜力排序。它就会尝试搜索、阅读、归类、总结最后交付一个结构化结果。这就是二者的本质差异普通 AI 更像顾问Agent 更像执行者。04 Agent 的工作循环不是一步到位而是边做边修Agent 做复杂任务时通常不是“一次生成最终答案”而是进入一个循环。这个循环很重要。因为真实任务经常会遇到不确定性资料找不到、网页打不开、代码运行失败、表格字段不完整、用户需求不够清楚。一个好的 Agent 不应该只会“给答案”还应该能在过程中发现问题并调整下一步。比如写代码时它可能会阅读项目结构找到相关文件修改代码运行测试如果测试失败定位原因再次修复给出最终说明这就是为什么很多编程 Agent 会让人感觉“像在一起工作”。它不是只给你一段代码而是在一个真实环境里持续推进。05 Agent 的演变从会聊天到会协作Agent 不是突然出现的。它大致经历了四个阶段。阶段一工具增强型 Chatbot最早的大模型主要靠文本回答。后来它开始接入搜索、插件、代码解释器等工具。这时的 AI 已经不只是“凭记忆回答”而是可以查资料、算数据、运行代码。但它仍然比较依赖用户指挥你让它查它才查。你让它算它才算。你让它继续它才继续。它已经有了工具但还没有真正形成稳定的任务执行能力。阶段二流程型 Agent后来人们发现完全让 AI 自由发挥并不稳定。尤其在企业场景中很多业务并不需要“自由发挥”而需要稳定、可控、可追踪。比如客服场景这类 Agent 更像一个按流程工作的员工。它未必最“聪明”但更容易落地。阶段三自主型 Agent再往后大家希望 Agent 能处理更开放、更复杂的任务。比如任务类型Agent 需要做什么写代码读项目、改文件、跑测试、修错误做调研搜索资料、筛选来源、提炼观点、写报告搭网页理解需求、设计页面、实现交互、检查效果分析数据读取表格、清洗字段、生成图表、解释结论这类任务没有完全固定的流程。Agent 需要自己判断先做什么、后做什么、哪里错了、怎么修正。这也是 Manus、OpenClaw、Hermes 这类产品让人关注的原因它们代表的不是“更会聊天”而是“更像任务执行系统”。阶段四会积累经验的 Agent更进一步Agent 不只是完成一次任务还要从任务中积累经验。它会逐渐知道你喜欢什么写作风格你常用什么报告格式公司内部有哪些固定流程哪些操作必须先让你确认上次失败在哪里这次应该如何避免这时候Agent 会从“临时工具”变成“长期协作者”。未来的 Agent 也未必是一个万能系统而更可能是一组专业角色Agent 角色主要负责研究 Agent查资料、筛选信息、提炼观点写作 Agent起草、润色、改标题、适配受众数据 Agent清洗数据、生成图表、解释指标代码 Agent开发、测试、修 bug、写文档运营 Agent排期、发布、复盘、跟进任务这也是 Agent 很有想象力的地方它不是一个单点工具而可能变成一套新的协作方式。06 为什么 Agent 会成为大模型之后的新焦点Agent 的爆发不是因为大家突然换了一个新词而是因为三个条件同时成熟了。条件发生了什么对 Agent 的影响模型变强能理解更长上下文推理和规划能力提升可以处理更复杂的任务工具变多浏览器、代码、表格、数据库、企业系统都能接入AI 从“说”变成“做”场景变实用户不满足于建议而是想要结果Agent 开始进入真实工作流可以用一张图概括过去我们问的是这个 AI 会不会回答现在我们开始问这个 AI 能不能把事情做完这就是 Agent 成为新焦点的根本原因。07 判断一个 Agent 靠不靠谱看这 5 点对于入门用户来说不需要一开始研究各种技术框架。判断一个 Agent 是否有价值可以先看 5 个问题。它能不能理解一个完整目标它能不能自己拆解任务它能不能调用真实工具它能不能检查并修正结果它有没有清晰的安全边界换成更具体的判断表判断问题为什么重要能不能理解完整目标决定它是不是只能回答碎片问题能不能拆解任务决定它能不能处理复杂工作能不能调用工具决定它能不能连接真实世界能不能检查结果决定它是否具备基本可靠性有没有安全边界决定它能否放心进入真实场景一个只会给漂亮答案的 AI不一定是好 Agent。一个能稳定推进任务、知道何时让人确认、能把结果交付出来的系统才更接近真正有价值的 Agent。08 Agent 会替代人吗这个问题很容易被说得很夸张。更现实的判断是Agent 不会马上替代所有人但会先改变很多人的工作方式。它最先影响的通常是三类工作工作类型为什么容易被 Agent 改变重复性工作步骤明确适合自动化信息整理工作需要搜索、归纳、总结辅助执行工作人定目标Agent 做过程比如内容行业里Agent 可以辅助选题、查资料、写初稿、做标题测试。程序开发里Agent 可以读代码、改 bug、跑测试、写文档。企业运营里Agent 可以整理客户信息、生成报表、跟进流程。但人仍然要负责更关键的部分所以Agent 更像是把 AI 从“聪明工具”推向“可协作系统”。09 一句话收束如果用一句话总结 Agent 的意义Agent 标志着 AI 正在从“生成答案”走向“完成任务”。聊天机器人解决的是我问你答。Agent 解决的是我给你目标你帮我推进。真正改变工作方式的不是一个更会说话的 AI而是一个能理解目标、使用工具、持续执行、接受监督并最终交付结果的 AI 系统。未来我们可能不会再打开一个又一个孤立的聊天窗口而是拥有一批有分工、有权限、有记忆、有边界的 AI 协作者。Agent 的故事才刚刚开始。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学****AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。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6、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】
Agent到底是什么？大模型新焦点，小白程序员必看（收藏备用）
发布时间：2026/6/9 1:09:01
本文深入浅出地解释了Agent的概念、工作原理及其与普通聊天机器人的区别强调Agent是大模型结合工具、规划、记忆和护栏后能持续行动的AI系统而非简单的聊天增强。文章还梳理了Agent的发展阶段分析了其成为新焦点的三个条件并提出了判断Agent价值的五个关键点最后探讨了Agent对工作方式的改变及其未来趋势适合希望了解大模型新应用的开发者和初学者学习。最近Manus、OpenClaw、Hermes 这些名字频繁出现很多产品也开始把自己称为 Agent。 但对大多数的人来说最困惑的问题其实很简单Agent 到底是什么它和普通聊天机器人有什么区别我们先不一上来堆技术名词。用一句话说清楚Agent 不是一个更会聊天的大模型 而是一个能围绕目标持续行动的 AI 系统。如果说 ChatGPT 这类大模型像一个“知识很丰富的老师”你问一句它答一句那么 Agent 更像一个“拿到任务后会自己拆步骤、找资料、调用工具、检查结果的助理”。01 为什么突然都在聊 Agent过去的大模型最擅长的是生成内容。你让它写一段文案它可以写。你让它解释一个概念它可以解释。你让它改一段代码它也能给出建议。但现实工作很少是“一问一答”这么简单。比如你说帮我做一份竞品分析。普通 AI 往往会等你继续补充竞品是谁分析哪些维度要不要表格输出什么格式而一个更成熟的 Agent理想状态下会这样处理这就是 Agent 让人兴奋的地方AI 不再只是回答问题而是开始完成任务。02 Agent 的一句话定义可以把 Agent 理解成一个公式Agent 大模型 工具 规划 记忆 护栏这五个部分组合起来才让 AI 从“会说”变成“会做”。组成部分通俗理解它负责什么大模型大脑理解需求、判断下一步、生成内容工具手脚搜索、浏览网页、写代码、操作表格、调用系统规划工作方法把复杂目标拆成一系列可执行步骤记忆笔记本记住上下文、偏好、历史任务和经验护栏边界感控制权限、降低风险、重要操作先确认可以把它想象成这样如果只有大模型没有工具它最多是一个聪明的“回答者”。如果有工具但没有规划它只能被人一步步指挥。如果有规划但没有护栏它又可能在关键操作上带来风险。所以Agent 的关键不在某一个组件而在于这些组件能不能协同工作。03 Agent 和普通聊天机器人有什么区别很多人容易误会是不是只要大模型回答得更聪明就叫 Agent不完全是。普通聊天机器人的核心是对话。Agent 的核心是行动。对比维度普通聊天机器人Agent交互方式你问一句它答一句你给目标它推进任务主要能力解释、生成、总结规划、执行、检查、交付是否调用工具可以有但通常较浅工具调用是核心能力是否持续执行多数依赖用户追问可以多步骤连续推进结果形态一段回答一份报告、一个文件、一段代码、一次操作结果用户角色提问者目标设定者和监督者举个例子。如果你问普通 AI怎么做公众号选题分析它会告诉你方法。但如果你交给 Agent帮我分析最近 20 篇 AI 爆款文章 整理出 10 个适合入门读者的选题方向 并按传播潜力排序。它就会尝试搜索、阅读、归类、总结最后交付一个结构化结果。这就是二者的本质差异普通 AI 更像顾问Agent 更像执行者。04 Agent 的工作循环不是一步到位而是边做边修Agent 做复杂任务时通常不是“一次生成最终答案”而是进入一个循环。这个循环很重要。因为真实任务经常会遇到不确定性资料找不到、网页打不开、代码运行失败、表格字段不完整、用户需求不够清楚。一个好的 Agent 不应该只会“给答案”还应该能在过程中发现问题并调整下一步。比如写代码时它可能会阅读项目结构找到相关文件修改代码运行测试如果测试失败定位原因再次修复给出最终说明这就是为什么很多编程 Agent 会让人感觉“像在一起工作”。它不是只给你一段代码而是在一个真实环境里持续推进。05 Agent 的演变从会聊天到会协作Agent 不是突然出现的。它大致经历了四个阶段。阶段一工具增强型 Chatbot最早的大模型主要靠文本回答。后来它开始接入搜索、插件、代码解释器等工具。这时的 AI 已经不只是“凭记忆回答”而是可以查资料、算数据、运行代码。但它仍然比较依赖用户指挥你让它查它才查。你让它算它才算。你让它继续它才继续。它已经有了工具但还没有真正形成稳定的任务执行能力。阶段二流程型 Agent后来人们发现完全让 AI 自由发挥并不稳定。尤其在企业场景中很多业务并不需要“自由发挥”而需要稳定、可控、可追踪。比如客服场景这类 Agent 更像一个按流程工作的员工。它未必最“聪明”但更容易落地。阶段三自主型 Agent再往后大家希望 Agent 能处理更开放、更复杂的任务。比如任务类型Agent 需要做什么写代码读项目、改文件、跑测试、修错误做调研搜索资料、筛选来源、提炼观点、写报告搭网页理解需求、设计页面、实现交互、检查效果分析数据读取表格、清洗字段、生成图表、解释结论这类任务没有完全固定的流程。Agent 需要自己判断先做什么、后做什么、哪里错了、怎么修正。这也是 Manus、OpenClaw、Hermes 这类产品让人关注的原因它们代表的不是“更会聊天”而是“更像任务执行系统”。阶段四会积累经验的 Agent更进一步Agent 不只是完成一次任务还要从任务中积累经验。它会逐渐知道你喜欢什么写作风格你常用什么报告格式公司内部有哪些固定流程哪些操作必须先让你确认上次失败在哪里这次应该如何避免这时候Agent 会从“临时工具”变成“长期协作者”。未来的 Agent 也未必是一个万能系统而更可能是一组专业角色Agent 角色主要负责研究 Agent查资料、筛选信息、提炼观点写作 Agent起草、润色、改标题、适配受众数据 Agent清洗数据、生成图表、解释指标代码 Agent开发、测试、修 bug、写文档运营 Agent排期、发布、复盘、跟进任务这也是 Agent 很有想象力的地方它不是一个单点工具而可能变成一套新的协作方式。06 为什么 Agent 会成为大模型之后的新焦点Agent 的爆发不是因为大家突然换了一个新词而是因为三个条件同时成熟了。条件发生了什么对 Agent 的影响模型变强能理解更长上下文推理和规划能力提升可以处理更复杂的任务工具变多浏览器、代码、表格、数据库、企业系统都能接入AI 从“说”变成“做”场景变实用户不满足于建议而是想要结果Agent 开始进入真实工作流可以用一张图概括过去我们问的是这个 AI 会不会回答现在我们开始问这个 AI 能不能把事情做完这就是 Agent 成为新焦点的根本原因。07 判断一个 Agent 靠不靠谱看这 5 点对于入门用户来说不需要一开始研究各种技术框架。判断一个 Agent 是否有价值可以先看 5 个问题。它能不能理解一个完整目标它能不能自己拆解任务它能不能调用真实工具它能不能检查并修正结果它有没有清晰的安全边界换成更具体的判断表判断问题为什么重要能不能理解完整目标决定它是不是只能回答碎片问题能不能拆解任务决定它能不能处理复杂工作能不能调用工具决定它能不能连接真实世界能不能检查结果决定它是否具备基本可靠性有没有安全边界决定它能否放心进入真实场景一个只会给漂亮答案的 AI不一定是好 Agent。一个能稳定推进任务、知道何时让人确认、能把结果交付出来的系统才更接近真正有价值的 Agent。08 Agent 会替代人吗这个问题很容易被说得很夸张。更现实的判断是Agent 不会马上替代所有人但会先改变很多人的工作方式。它最先影响的通常是三类工作工作类型为什么容易被 Agent 改变重复性工作步骤明确适合自动化信息整理工作需要搜索、归纳、总结辅助执行工作人定目标Agent 做过程比如内容行业里Agent 可以辅助选题、查资料、写初稿、做标题测试。程序开发里Agent 可以读代码、改 bug、跑测试、写文档。企业运营里Agent 可以整理客户信息、生成报表、跟进流程。但人仍然要负责更关键的部分所以Agent 更像是把 AI 从“聪明工具”推向“可协作系统”。09 一句话收束如果用一句话总结 Agent 的意义Agent 标志着 AI 正在从“生成答案”走向“完成任务”。聊天机器人解决的是我问你答。Agent 解决的是我给你目标你帮我推进。真正改变工作方式的不是一个更会说话的 AI而是一个能理解目标、使用工具、持续执行、接受监督并最终交付结果的 AI 系统。未来我们可能不会再打开一个又一个孤立的聊天窗口而是拥有一批有分工、有权限、有记忆、有边界的 AI 协作者。Agent 的故事才刚刚开始。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学****AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。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6、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】
