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佛山企业网站推广,新浪邮箱登录网页,网页制作模块素材,wordpress 洛米2025年是agent爆发之年#xff0c;集创堂AI实战教练育怡将在近期为大家带来一系列文章#xff0c;全面呈现agent的工作原理和实用案例。 Agent是什么 简单说#xff0c;AI Agent 是 “基于大模型#xff08;LLM#xff09;的智能体” —— 就像一个不用催的 “打工人”集创堂AI实战教练育怡将在近期为大家带来一系列文章全面呈现agent的工作原理和实用案例。Agent是什么简单说AI Agent 是 “基于大模型LLM的智能体” —— 就像一个不用催的 “打工人”给它一个目标它能自己想办法完成不用你步步指挥。比如你说 “帮我规划周末带爸妈去杭州玩”普通 AI 只会给景点列表而 Agent 会查爸妈喜欢的慢节奏路线、订近景区的酒店、算交通时间甚至提醒带老人常用药 —— 直接给你一份 “能落地的完整攻略”。Agent 的 “超能力”5 个核心本事Agent 能干活全靠这 5 个能力撑着每个都像 “人” 的本事自主性不用人盯比如让它写月度销售报告它会自己从公司数据库扒数据、整理趋势不用你逐条给信息交互性能 “沟通协作”游戏里的 AI 队友会跟你配合打怪客服 Agent 能跟客户一来一回聊需求不像机器人式回复目的性“目标感极强”你说 “搞定孩子生日派对”它就围绕这个目标订场地、买蛋糕、邀小朋友不做无关的事适应性会 “灵活变通”本来订了户外派对突然下雨它会立刻改成室内场地还同步通知嘉宾学习能力能 “吃一堑长一智”第一次写的方案你说 “太官方要口语化”下次写活动通知就会自动调整语气。Agent 怎么干活4 步循环搞定任务Agent 的工作流程像 “人解决问题”分 4 步循环拿 “帮你订出差机票” 举例感知环境它从你聊天记录里看到 “下周三去上海开会”还知道你怕早班机处理信息调取你的出差偏好靠窗位、选国航、查周三上海天气是否有延误风险决策制定选周三上午 10 点的国航航班既不早又避开雷雨时段执行行动自动下单、给你发确认短信还同步把航班加进你日历。核心公式记AI Agent 大脑LLM 做事方法Planning 工具Tools 记忆Memory —— 缺一个都干不了活。一个LLM驱动的Agent架构如下图它需要能够自主计划使用工具具有记忆能力可以自主行动简单来说问⼀个问题不止得到答案而是直接交付成果可以是报告/网页/营销方案等信息的从准备到审批发布、也可以是实验/策略/旅行等方案的从规划分析到执行拆解 Agent 的 “身体零件”4 个关键模块LLM人的大脑体现的是基础的智力反应速度基础知识认知。Planning人的方法论、逻辑思考能力分析、反思、检查同样的智力类似经过训练可以在奥数比赛中得分更高。Memory人的记忆 备忘录。Tool人的工具电脑手机搜索引擎计算器。Perception人的眼睛耳朵。感知接收信息输入1.大脑LLM选对 “帮手” 是基础LLM 是 Agent 的 “脑子”选不同的大模型就像找不同特长的帮手想写代码找 DeepSeek R1擅长代码生成日常聊天、查本地信息找豆包中文理解超准处理复杂多模态任务比如视频分析找 ChatGPT 4O。选对 “脑子”Agent 才能高效干活。维度ChatGPT 5ChatGPT 4ODeepSeek R1核心优势专业领域深度、多模态生成实时多模态交互、低延迟数学推理、代码生成适用场景医疗 / 金融 / 战略决策智能硬件 / 实时内容生成开发工具 / 科学研究成本高较高中低多模态视频 音频 文本音频 文本 图像仅文本回答效果好精简结构化准确好精简结构化准确较好结构化准确维度DeepSeek V3豆包 thinking豆包核心优势垂直领域优化、低成本复杂推理、本土化中文对话、场景整合适用场景企业应用 / 本地化服务教育 / 供应链优化客服 / 内容创作 / 政务成本低中低多模态文本 图像代码生成仅文本语音 文本 图像回答效果较好结构化适中内容长准确度较差适中内容长准确度较差2.做事方法Planning会 “拆解任务 反思改进”定义Planning 是 Agent 的 “方法论”—— 就像你解数学题要分步骤Agent 也会拆任务、改错误。比如算 “外卖员一天赚多少钱”它不会直接给答案而是先拆步骤算总收入150 元 / 时 ×10 时 1500 元→算电费2 度 / 时 ×1 元 / 度 ×10 时 20 元→算净收入1500-201480 元。如果第一次算错电费下次遇到类似问题它会主动检查 “成本计算步骤”避免再错 —— 这就是 “反思改进”。System Prompt用户在这里告诉AI需要进行目标分解并打开AI的“深度思考”模式代码块1.您正在解决数学问题。2.逐步推理必要时使用计算器。3.当您给出最终答案时请提供解释说明您是如何得出答案的。User Prompt用户在这里告诉AI应用场景和必要信息代码块1.一名外卖员每小时挣 150 元。如果他每天工作 10 小时电动车每小时消耗 2 度电每度电价格为 1 元。请问他一天可以赚多少钱LLM OutputAI输出思考过程和结果代码块1.首先我们计算了总收入总收入 150 元/小时 × 10 小时 1500 元2.然后我们计算了每小时电费支出 每小时电费支出 2 度/小时 × 1 元/度 2 元3.接着我们计算了每天电费支出 每天电费支出 2 元/小时 × 10 小时 20 元4.最后我们计算了净收入 净收入 总收入 - 每天电费支出 1500 元 - 20 元 1480 元5.因此外卖员一天可以赚 1480 元。3.记忆Memory不 “健忘” 才靠谱你有没有过这种体验跟 AI 聊到一半它突然忘了前面说的话想让它帮你查公司旧文档、算复杂账单它却一脸 “不会”其实问题出在 AI 的两个关键能力上 ——记忆和工具。今天用大白话拆解看完你就懂 AI 为啥越来越 “能干” 了。短期记忆AI 的 “即时脑容量”记最近的事儿短期记忆就像你跟朋友聊天时脑子里临时记着 “刚说要去吃火锅”“对方不吃辣”——AI 的短期记忆主要就是你们的对话历史。比如你跟 AI 聊旅行先说 “想找带沙滩的酒店”接着问 “附近有海鲜大排档吗”AI 能接得上靠的就是短期记忆。不过它有 “脑容量上限”叫 “上下文窗口长度”多数 AI 默认存最近 20 条对话如果是支持长上下文的模型比如 GPT-4o能多存点就像你集中注意力时能多记几句对话。但短期记忆有个缺点“一断电就忘”。比如你关掉聊天窗口再重开AI 大概率不记得之前聊的内容了 —— 这时候就得靠长期记忆补位。长期记忆AI 的 “外部硬盘”存海量旧信息长期记忆相当于给 AI 挂了个 “外部硬盘”平时不用的信息比如公司文档、你的个人偏好都存在里面需要时 AI 会 “主动搜”。举个例子你让 AI “整理咱们公司 2024 年新产品的卖点”这些信息没在对话里提过AI 就会调用长期记忆 —— 从你提前存好的本地文档库专业叫 RAG 知识库里把文档变成 “数字标签”叫 embedding 向量化再快速匹配出 “2024 新产品” 相关的内容。这就像你记不住某本书的细节时会去书架上翻对应的书而不是全靠脑子硬记。4.AI 的 “工具”给它装 “手脚”能落地做事光有记忆还不够AI 像个 “光有脑子没手脚” 的人 —— 能想但没法自己做事。这时候就需要 “工具”Tool来帮它落地执行。简单说LLM大模型是 “大脑”负责想 “要做什么”工具是 “手脚”负责干 “具体怎么做”。比如你让 AI “查北京明天的天气”AI 大脑会发指令 “需要搜天气”但它自己没法联网这时候 “搜索引擎工具” 就会接手执行 “搜索‘北京明天天气’” 的操作再把结果反馈给 AI你让 AI“算这个月房租4500 水电费380 物业费200的总开销”AI 大脑知道 “要算加法”但它没法直接算精准数字会调用 “计算器工具”算出结果后再告诉你。没有工具的 AI只能跟你 “嘴炮聊天”有了工具它能联网查信息、算数据、甚至生成表格 —— 相当于从 “只会说” 变成 “能干活”。Agent的自建工具和实践案例多维表格和coze都可以实现快速搭建agent支持低代码 / 无代码操作仅需提示词或可视化配置多维表格搭建 Agent支持批量处理任务且搭建门槛低借助思维链用提示词直述需求就能完成Coze 搭建 Agent 更擅长单次复杂任务不过门槛较高需要通过提示词或工作流来约束过程。多维表格工具-文章创作agent该 Agent 通过模块化设计将自然语言改写适配小红书风格、多模态生成图片、跨语言转换英文翻译三大能力封装用户输入一段文案内容文章创作agent就可以基于小红书博主风格进行文章改写、图片生成、甚至能翻译为英文语言。Step 1 用户输入文案Step 2: 文章创作Agent处理文案Step 3: 文章创作Agent输出改写内容和图片Coze工具-产品分析报告agent用户输入一个产品名称产品分析agent会基于预置的工作流程、分析思路和工具 来进行全网检索和产品分析最终输出一份产品分析报告产品分析Agent输出的报告产品分析Agent输出的文本内容产品分析Agent背后的工作原理如何学习大模型 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。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】