AI智能体(AI Agent)是融合感知-决策-行动循环的AI系统，正引领工作方式变革。以LLM为"大脑"的AI Agent能自主完成复杂任务，从规划旅行到分析财报。技术虽面临幻觉、算力消耗等挑战，但市场增速迅猛，预计2030年达471亿美元。供应链、金融等垂直领域应用广泛，未来将催生"超级个体"，实现人机协同的新生产力革命。

1、技术背景

在聊AI智能体之前，需要先区别一下市面上常见的一些热词，以上用一张图片简单阐述一下他们之间的关系。AI（人工智能）相当于一个让机器模拟人类智能的广泛学科领域的统称；LLM（大语言模型）是一种基于海量文本训练的特定AI模型，专精于理解和生成自然语言，相当于AI中的一种核心技术，作用好比“发动机”，提供核心的认知和生成能力；AIGC（人工智能生成内容）则是AI的其中一个应用方向，作用好比“造物车间”，专注于利用这台发动机生产具体的内容产品（文章、图片等）；AI Agent （人工智能体）的核心是“感知-决策-行动”循环，作用好比“自动驾驶汽车”，它搭载了发动机（LLM），可能也配备了造物车间（AIGC），但它的核心价值是自主完成从A点到B点的整个旅程（任务）；AGI（通用人工智能）则是一种假想的AI能力水平，指机器能在任何智力任务上达到或超越人类，就好比是“科幻片中的全能机器人”，它本身就是一个拥有超强发动机和无限车间，并能自主决定去哪、做什么的终极形态，可以自我驱动地学习、创造和解决复杂问题，代表了AI发展的最高阶段。

今天主要先聊一下AI Agent（人工智能体），那到底什么是AI Agent呢？我们可以想象一下，如果将一个AI模型（如LLM）比作一位知识渊博但坐在书房里的顾问，你（用户）需要带着问题（输入）去书房找他，他给出答案（输出），但自己不会离开书房去执行。而一个AI智能体则像一位配备了这位顾问作为大脑的得力助手，你只需要告诉助手最终目标（比如“为我策划一次新疆之旅”），他就会自己走出书房：上网查天气和机票（感知）、用大脑规划行程（决策）、订酒店和发送行程表给你（行动），过程中遇到问题（如航班售罄）还会自行调整计划。

AI Agent按照不同的维度可以有很多种类别，以下从自主性、架构、应用和技术范式等多个维度整理成表，帮助大家理解。

LLM驱动的AI Agent是当前的主流。简单说，它是以LLM（大语言模型）为“大脑”，赋予传统AI Agent复杂推理、规划与泛化能力的智能系统，以下用一个图来说明一下其工作原理。首先，Agent通过传感器（如API接口、摄像头、麦克风、数据流等输入模块）从环境中获取信息（如“收到一封客户投诉邮件”）；然后，LLM大脑（如大语言模型、强化学习模型等）综合当前信息、记忆模块中的历史记录和预设目标，进行推理，它可能会调用规划模块制定步骤，并决定通过工具使用模块（如调用“客户关系管理系统API”来查询该客户的历史订单）；接着，通过效应器（如机械臂、显示屏、API调用器等）执行决策（如自动生成一封道歉邮件草稿，并创建一条客服工单输出模块，用于执行行动）；最后观察行动结果（如邮件是否发送成功），更新记忆，并开启下一个循环。

当然，但凡新技术我们要看到其趋势也需要知道当下的挑战。首先，它是革命性的，因为用户可以用最自然的语言下达复杂指令，极大降低使用门槛，且通过工具调用，其能力边界可以不断扩展，不再受限于训练数据，并且无需为每个任务单独训练模型，一个LLM就能处理千变万化的任务，这预示着一个全新的技术和社会性结构变革。但是，LLM作为AI Agent的核心，它存在着幻觉、上下文容量限制等问题，且复杂的链式思考会消耗大量算力与时间，响应可能较慢，当然自动执行操作的能力，在简化人类工作的同时也带来了被误导或滥用的风险，此外，技术的成熟、商业场景的突破、生态环境的完善、企业和个人认知的提升，伦理治理和监管的进步都对AI Agent快速发展起到不容忽视的作用。

2、领域应用

从AI Agent整体产业图谱来看可以分为三层：1.基础层（底座+平台）提供通用能力，技术壁垒高，主要由科技巨头和专精型技术公司主导；2.通用智能体层解决跨行业共性需求，是产品化程度最高、竞争最激烈的领域；3.行业智能体层则深入垂直场景，其核心竞争力在于对行业知识、数据和流程的理解，是产生实际商业价值的关键。

基于AI Agent本身的特性，它的应用场景也在不断拓展和创新，从“流程自动化”到“决策智能化”、从“单点工具”到“系统性赋能”、从“被动响应”到“主动干预”、从解决具体场景问题升级为“在各个核心领域扮演关键战略角色”，其本质是推动所有行业向“自主感知-分析-决策-执行” 的智能化闭环演进。IDC、Gartner等则预测2026年将是“代理式AI时代”崛起的关键年，AI将从辅助工具转变为具备自主行动能力的新生产力。不过就目前而言，应用正处于早期，麦肯锡数据显示，多数企业停留在试验阶段，真正扩展的仍是少数。

据报告数据显示，2024年全球AI Agent市场规模达52.9亿美元，2030年将飙升至471亿美元，年复合增长率超45%，中国AI Agent市场增速将会更为显著，尤其是企业级的落地（如政务、金融、电商、工业等领域规模化落地）。综合IDC和Gartner的预测，2025年全球AI Agent相关市场规模（涵盖软件、服务和部分相关硬件）已经突破2000亿美元，其中中国市场规模约800亿美元。

我们再来看一下海外和国内的一些科技巨头在AI Agent的动作，也不难看出大家对AI Agent的布局以及在战略选择上的一些差异：海外大厂以“底层协议与平台”为核心，推动互联互通，竞争聚焦“生态控制力”，即谁能成为开发者和企业构建AI Agent的首选平台或协议标准；而中国厂商则更侧重“垂直场景与生态”，追求快速落地与商业闭环，竞争更体现为“入口争夺战”，即谁能将AI Agent更无缝地嵌入现有超级App（微信、抖音）或企业工作流（钉钉、企微），成为用户离不开的入口。

不仅是科技大厂紧锣密鼓研发Agent，很多创业公司也都瞄准了Agent, 不过与大厂角逐底层平台不同，AI Agent领域的创业公司普遍聚焦于垂直场景的深度创新与快速落地，正所谓“船小好调头”，它们的生存策略可以用“瞄准、扎根、共生”来概括。而AI Agent领域的创业公司，不得不提一下最近火爆全网的Manus以及它充满传奇色彩的火箭式发展路径，产品于2025年3月发布后，年度经常性收入在9个月内突破1亿美元，12月30日，被Meta官宣收购（有报道称，扎克伯格开价20亿美元），总部从北京迁至新加坡，其创始团队均来自中国，创始人肖弘为连续创业者，而Manus在巨头主导的大模型“军备竞赛”中，通过在应用层对用户体验和对商业化的深刻理解构造了自身强大的护城河。而Manus如此备受追捧，甚至其上市初期邀请码也一度被上热搜，是因为无论是企业用户还是个人用户，它都提供了一种前所未有的解决方案。此外，国内创投领域也有不少科技新贵可以关注，部分列举如下。

3、供应链应用

从本质上来看，AI Agent与供应链管理是高度吻合的，其核心在于将“自主、智能、闭环”的运行范式，注入到“复杂、动态、协同”的物理系统中，实现从“被动响应”到“主动管理”的质变。

比如传统供应链是依赖中心化的高级计划系统（APS）进行推式预测，面对突发变化时响应迟缓，AI Agent赋能后每个环节（如仓库Agent、运输Agent）都具备局部感知和决策能力，能像“自主神经”一样对局部扰动（如运输延迟）快速做出反应，并与中心大脑（规划Agent）协同，实现更敏捷的全局调整；再比如传统方式大量依赖“What-If”的固定规则（如安全库存公式），难以应对未预见的“黑天鹅”事件，AI Agent具备目标函数（如“保证98%现货率的同时最小化库存成本”），当突发事件（如某港口关闭）发生时，它能模拟多种方案（切换路线、启用备用供应商）的后果，主动博弈并选择最逼近目标的路径，而非机械地执行预设规则；传统模式决策严重依赖历史销售数据和滞后报告，而AI Agent作为环境中的持续学习者，通过与实时数据流（物联网传感器、市场舆情、竞争对手动态）的交互，不断更新对世界的认知模型，从而实现前瞻性决策（如提前预警原材料短缺并启动备选方案）。

下表提供一些从Source-Plan-Make-Delivery的一些案例供大家参考。

未来在AI Agent的助力下，各行各业会爆发出无数的超级个体，因为个人能力会在AI的赋能下，发生数量级扩展。一个人可以成为一个“全栈团队”，例如，一个创业者可以同时驾驭市场分析、产品原型设计、代码编写、全球营销和财务规划，围绕具体任务、动态组建和解散的“即时团队”成为主流，固定岗位被项目制合作取代，个人不再依附于某个职位，而是作为独特的“价值节点”直接接入市场网络，按贡献获得回报。

从替你规划行程的私人助手，到实时调优百万库存的供应链“大脑”，AI Agent正从概念快步走入现实。它不再仅仅是回答问题，而是开始接管任务、做出决策、创造价值。这场变革的核心，并非机器取代人类，而是“人机协同”进化到了全新维度：人类负责定义愿景、评判伦理与注入创意，而AI则成为不知疲倦、能力可无限扩展的“数字副手”。让我们一起期待和见证这一天的到来吧！

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段：将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段：将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段：将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别：将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、AI大模型最新行业报告

2025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。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【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）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

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

• …

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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。

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