有粉丝后台私信问想了解到底什么是AI Agent？

在这一波AI浪潮中，有两个词汇被频繁提及，它们分别是「AI大模型」和「AI Agent」。

接下来我将用生动的比喻和贴近生活的例子，帮助AI零基础用户轻松理解这两个概念，并了解它们之间的关系。

一、AI大模型是智慧的大脑

❶ 什么是AI大模型？

大模型可以类比成人的的大脑，只不过人的大脑学习的知识是有限的。

AI大模型它不仅能阅读世界上所有的文字、书籍、图片、文章、网页，还能听懂各种语言，甚至能像人类一样进行思考、推理和创作。

简单来说，可以把AI大模型理解为一个拥有超强学习能力和海量知识储备的“大脑”。

AI大模型不仅仅是简单地记忆信息，更重要的是，它能够理解语言的深层含义，进行逻辑推理，甚至可以根据已有的知识生成全新的内容。

例如，当你向它提问时，它能理解你的问题并给出详细的回答；当你让它写一篇文章时，它能像人类作家一样构思、遣词造句，创作出流畅自然的文本。

我们日常听到的ChatGPT、DeepSeek、豆包…这些都是大模型，我们使用大模型更多就是和AI对话，通常一问一答。

❷ AI大模型的局限是“有脑无手”

尽管AI大模型拥有令人惊叹的能力，但它并非无所不能，它的主要能力集中在“思考”和“理解”层面。

AI大模型本身无法直接“行动”，AI大模型虽然很厉害，但它不知道自己要做什么。

这时候它就需要人类的指令和操作才能将其强大的智能转化为实际的行动，并且你问什么它就答什么。

这也是我们常说的使用AI需要学会写提示词，并且使用AI提示词很重要。

二、AI Agent是大脑的“手和脚”

❶ 什么是AI Agent?

AI Agent也常被叫AI智能体或AI智能代理。

如果说AI大模型是拥有海量知识和超强学习能力的“超级大脑”，那么AI Agent就是那个能够自主决策并执行任务的“智能手脚”。

它就好比一个拥有独立思考和行动能力的“智能助理”。

因为AI Agent不仅仅是接收指令然后执行，更重要的是，它能够像人类一样，主动地去完成一个目标。

AI Agent的核心能力体现在以下几个方面：

感知： 能够从环境中获取信息，比如读取文件、浏览网页、接收用户指令等。

规划： 能够根据目标和当前环境，制定一系列行动步骤来达成目标。

记忆： 能够记住过去的经验、学习到的知识和执行过的任务。

工具： 能够调用各种外部工具，比如使用搜索引擎获取信息、操作软件等。

行动： 最终将规划付诸实践，执行具体的动作。

举个例子，如果你让一个AI Agent帮你“预订一张明天从北京到上海的机票”，它不会仅仅告诉你有哪些航班。

而是会主动去查询航班信息、比较价格、填写乘客信息，甚至在需要时与你确认细节，最终完成机票预订的整个过程。

三、AI大模型与AI Agent的关系-大脑与手脚的结合

现在，我们已经分别了解了AI大模型和AI Agent。

一个拥有强大的“智慧大脑”，擅长思考和理解；

另一个则拥有灵活的“手脚”，擅长感知和行动。

那么，它们之间究竟是怎样的关系呢？答案是：它们是相互赋能、紧密协作的伙伴，共同构建了更强大、更智能的AI系统。

正如前面所说，AI Agent虽然能自主行动，但其自身的“思考”能力有限。

当Agent遇到复杂、抽象或需要深入理解的任务时，它就需要一个更强大的“大脑”来提供支持，AI大模型就成为了Agent的大脑。

可以说，大模型为Agent注入了“灵魂”和“智慧”，让Agent不再是简单的执行者，而是能够进行有深度思考和理解的智能体。

Agent通过调用大模型，获得了前所未有的“智能”高度。

反过来，AI Agent也解决了大模型“有脑无手”的困境，成为了大模型将“思考”转化为“行动”的桥梁。

大模型虽然能“想”出很多解决方案，但它无法直接操作现实世界或数字世界中的工具。

我们可以用一个生动的比喻来总结它们的关系：

AI大模型是“思想家”，负责思考、理解和规划；而AI Agent则是“实干家”，负责感知、行动和执行。两者相互依存，缺一不可。

大模型提供了智能的“大脑”，Agent提供了行动的“手脚”，共同推动人工智能从“能听会说”迈向“能理解、会思考、可行动”的新阶段。

例如，AI Agent可以根据你的日程安排，自动处理邮件、撰写报告草稿、整理会议纪要，甚至帮你点外卖、预订差旅或者直接帮你完成工作。

相信你已经对AI大模型和AI Agent有了更清晰的认识，划重点：

• AI大模型以其强大的学习和推理能力，为AI Agent提供了大脑思考能力，使其能够理解复杂意图、进行高级规划和知识整合。

• 而AI Agent则以其感知、决策和行动的能力，成为了AI大模型的双手，将大模型的“思考”转化为现实世界中的具体操作和应用。

• 大模型是AI世界的“思想家”，Agent是AI世界的“实干家”。

四、如何系统的学习大模型 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。

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• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
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• 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
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• 思维链和思维树
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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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