2025年，将成为Agents（智能体）走向主流的关键一年。

虽然听起来还有点“未来感”，但智能体早已进入科技巨头的核心视野。

OpenAI 等领军企业多次强调，智能体不仅是通向通用人工智能（AGI）的重要路径，更将深刻改变我们的生活和工作方式。

什么是 AI Agent？普通人需要关心吗？

答案是：非常需要！

了解智能体，不仅能让你率先占领技术发展的风口，还能让你成为对未来科技最敏锐的人之一。

想象一下，当别人还在用传统方式处理工作和生活时，你已经通过智能体让效率飙升，视野更广。

什么是智能体（Agents）？简单点说…

智能体（Agent）是一种能够自主完成任务的AI工具，像你工作和生活中的“小帮手”，既能听话完成具体任务，又能在一定程度上举一反三。

Anthropic给出的指南很接地气：

简单 > 复杂。

也就是说，越简单的设计越强大，一个设计清晰的智能体更容易实现目标。

从基础开始，按需升级，别一开始就搞复杂化。

Anthropic还强调了一个至关重要的原则：

“最成功的智能体实现，通常使用的是基础且可组合的模式。”

换句话说，在设计智能体时，别想着从零开始造轮子，直接用现成的框架和简单的模式，就能搞定大多数的需求。

比如，将任务分解为多个小步骤，每一步的结果用于下一步，通过这种“模块化”方式，你可以轻松实现复杂目标，而不需要重新设计每个环节。

两大派系：工作流与动态智能体

Anthropic将智能体分为两大类，根据适用场景和设计架构各有千秋：

1. 工作流（Workflows）

特点：预设流程，按固定路径完成任务。
适用场景：明确任务，例如数据整理、流水线式工作。

就像组装线上的机器人，每一步都有明确的步骤和任务，环环相扣，高效又稳定。

2. 动态智能体（Agents）

特点：自主决策，灵活选择工具，实时调整任务执行方式。
适用场景：复杂、多变的任务，例如突发事件处理、复杂项目管理。

就像自由职业者，随时调整工作策略，适应不同需求。

选择哪种智能体？

如果你的任务目标清晰、流程明确，工作流是最佳选择；如果需要更高的灵活性和自主性，动态智能体则更胜一筹。

智能体的核心：增强型 LLM（Augmented LLM）

所有智能体系统的基础是增强型大语言模型（LLM），它通过整合检索（Retrieval）、工具（Tools）和记忆（Memory）功能，让模型不仅能生成文本，还能主动搜索信息、选择合适工具，并保留关键数据。

Anthropic 提供了构建智能体的两大建议：

按需定制增强功能：确保智能体能力与实际应用场景高度契合。
接口简单且文档清晰：让开发者和用户都能轻松上手。

五大工作流核心设计模式

在实际生产中，工作流（Workflows） 是智能体系统最常见的实现方式之一。

通过预定义的代码路径，将增强型 LLM 与外部工具高效协调，工作流让任务处理变得直观且易于扩展。

核心原则：

模块化设计：降低复杂度，提高可维护性和扩展性。
增强型 LLM 驱动：以增强型 LLM 的多功能能力为核心，实现灵活高效的任务管理。

Anthropic 提炼了五种核心工作流设计模式，每一种都适合不同的场景需求。

接下来，我们逐一解析这五种模式及其应用。

1. Prompt Chaining（提示链）

提示链是一种将任务分解为多个步骤的工作流模式，每一步的输出作为下一步的输入，逐步推进完成目标。

应用场景：

营销文案生成与翻译：先用LLM生成文案，再翻译成多语言，确保精准传递信息。
文档撰写：先用LLM生成大纲并校验，再扩展为完整内容。

核心优势：

提示链通过层层推进，将复杂任务拆解为简单步骤，减少错误并提升效率。

这个过程就像搭积木，一步步将复杂任务拆解成简单的小任务，通过逐步推进精准完成目标。

2. Routing（路由）

路由是一种分类与分配任务的工作流模式，通过对输入进行分类，决定任务应该由哪个专用模型、工具或流程处理，避免资源浪费。

应用场景：

客户服务：将不同问题（咨询、退款、技术支持）分流到对应流程，提升响应速度。
模型分层优化：简单任务用轻量级模型处理，复杂任务交给高性能模型，优化成本与速度。

核心优势：

像 MOBA 游戏中团队选英雄，每个角色都有明确分工。

AI 路由模式实现“精准匹配”，让任务分配与处理效率最大化。

3. Parallelization（并行化）

并行化是一种通过将任务分解为多个独立子任务，同时处理并汇总结果的工作流模式。

并行化有两种常见模式：

分段并行（Sectioning）：将任务拆解为独立的子任务，各子任务同时运行，最终汇总成完整结果。
投票机制（Voting）：对同一任务运行多个模型实例，通过对比不同结果，选取最佳答案或达成共识。

应用场景：

整理会议纪要：一个Agent负责总结发言内容，另一个Agent提炼关键点，最后将各部分组合成完整的报告，速度飞快。
代码审查：不同模型实例针对同一段代码进行漏洞检查，如果多个模型同时发现问题，则标记为高风险。

核心优势：

效率提升：任务并行处理，显著缩短时间。
结果可靠性：多视角校验结果，提升准确度。
灵活性与扩展性：各任务独立运行，避免单一模型负载过重。

并行化让任务处理像游戏团队分工合作，各司其职，但目标一致。

4. Orchestrator-Workers（指挥官-工作者模式）

这种模式将任务处理结构化为“指挥官”和“工作者”两部分：

指挥官（Orchestrator）：负责动态拆解任务，并分配给工人。
工作者（Workers）：专注完成具体子任务，将结果反馈给指挥官整合。

适用场景：

代码开发：分配文件修改任务，各成员完成后由指挥官整合。
信息搜集与分析：动态调整策略，确保数据全面精准。

核心优势：

指挥官模式特别适合需求不明确或动态多变的任务，通过全局统筹与局部执行相结合，达成高效协作。

5. Evaluator-Optimizer（评估-优化循环）

评估-优化循环是一种基于反馈的迭代工作流模式，通过“生成-评估-优化”的循环，逐步改进输出，直至达到理想质量。

适用场景：

评估-优化循环非常适合以下情境：

高质量翻译：根据评估反馈优化翻译，逐步提升流畅度与准确性。
精细内容创作：反复优化政策文件或学术论文，确保内容严谨无漏洞。

核心优势：

质量保证：通过评估反馈迭代提升准确度。
可控流程：每轮优化都有明确方向。

评估-优化循环就像卷王式学习，通过不断完善，输出质量逐步精进。

五大核心工作流模式充分运用模块化设计的优势，使智能体系统具备更强的灵活性和效率。

无论面对固定流程的简单任务，还是动态复杂的需求，都能通过选择合适的模式，轻松实现高效解决方案。

什么情况下你需要智能体？

Anthropic指出，Agent更适合以下场景：

开放式问题：例如撰写原创内容或进行创意策划，这些任务需要灵活性和想象力。
需要自主决策的任务：比如管理社交媒体账号，实时应对用户互动和内容变化。动态复杂的环境：例如金融投资或股票预测，这些任务的变量众多且变化迅速。

但要注意，Agent并非完美无瑕！

成本较高，而且在某些情况下可能会出错。

因此，Anthropic特别提醒：

务必要在沙盒环境中多次测试，确保系统的稳定性。

否则，“翻车”现场可能让你哭笑不得，就像游戏里匹配到“坑队友”，后果不用多说了吧。

工具与设计：少踩坑的黄金法则

一个成功的智能体不仅需要强大的内部设计，还必须依赖清晰高效的外部工具接口。

否则，就像拿到一张“藏宝图”，最后发现是一份美食地图——南辕北辙！

Anthropic 提出了三条黄金法则：

保持简单：别复杂化，简单高效才是王道。 保持透明：每一步逻辑都清晰直观。 文档清晰：像游戏攻略一样，简单易懂。

从简单开始，逐步进化

打造一个强大的智能体，不需要从零开始“造轮子”。

用Anthropic的思路，从简单的系统开始设计，逐步优化和扩展，即可轻松实现高效智能体的构建。

2025年是AI Agent的元年，属于行动派的机会已经到来。

还在犹豫？试着想象一下：

当 AI Agent 改变世界时， 你是希望成为掌握它的使用者，还是被它的力量远远甩在后面的人？

AI Agent：改变的不仅是技术，更是我们的未来选择

AI Agent 不仅是一种工具，更是一面镜子，映照出我们如何适应变化、如何重新定义自己的价值。

这不仅是技术层面的革新，更是一场关于未来方向的深刻思考：

你希望 AI 为你分担哪些重复而耗时的工作？

你期待AI如何帮助你实现那些曾经看似遥不可及的目标？

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。

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