【收藏】大模型三种协作模式详解:从Embedding到Agent,程序员必备指南

文章解析了大模型与人类协作的三种演进模式:Embedding(人类为主,AI辅助提供参考)、Copilot(人机协同,共同完成任务)和Agent(AI自主执行,人类仅需设定目标)。这三种模式体现了人类从"亲自干活"到"指挥AI干活"的解放过程。作者建议初学者从Copilot模式入手,不必追求一步到位,同时应培养AI难以替代的核心能力。未来将是三种模式灵活运用的时代,AI是工具而非目标。


1、Embedding 模式:人类还是主力,AI 只是提供参考

Embedding 模式是最基础的协作模式,这个阶段有个显著特点:人类完成绝大部分工作,AI 只是在旁边打打下手。

什么是 Embedding?

简单说,Embedding 就是把文本、图像等信息转换成一串数字(向量),让计算机能理解它们的关系。就像这样:

  • 给每个词、每句话做张"数学身份证"
  • AI 通过这些"身份证"理解不同文本的关联
  • 就算表达方式不同,意思相近的内容也能被识别

Embedding 模式的工作流程

    1. 人类设立任务目标
    1. AI 根据需求提供信息或建议
    1. 人类做出判断,完成主要工作

实际应用案例

  • 智能搜索引擎:搜"如何减肥",系统不但返回带这些关键词的结果,同时能理解"健康瘦身"相关概念
  • 内容推荐系统:看完一篇文章后,系统能推荐真正相关的内容,不只是表面相似的
  • 智能客服:能理解用户问题的本质,不只是关键词匹配

Embedding 技术是 RAG(检索增强生成)的核心,让大模型能高效检索海量文档。但是在这个模式下,最终决策和行动还是人类完成,AI 只是辅助。

2、Copilot 模式:人类和 AI 肩并肩,共同作战

Copilot 模式代表了人机协作的下一个层级:人类和 AI 协同工作,相互配合。这就好比是配了一个随时待命的搭档!

Copilot 是什么?

顾名思义,Copilot 就是副驾驶,你是主飞行员,AI 是你的副手:

  • 你掌握整体方向,AI 协助执行细节
  • 你提供创意和判断,AI 提供素材和建议
  • 双方优势互补,共同完成任务

Copilot 模式的工作流程

    1. 人类设立任务目标
    1. 人类与 AI 共同执行任务的不同部分
    1. 人类进行修改调整确认
    1. 人类自主结束工作

实际应用案例

  • GitHub Copilot:程序员写代码时,AI 实时提供代码建议,但最终如何使用这些代码由程序员决定
  • Microsoft 365 Copilot:你写报告,AI 帮你优化语言;你做 PPT,AI 提供内容和设计建议
  • 设计软件的 AI 助手:你确定创意方向,AI 生成多种设计方案供你选择

Copilot 模式下,AI 的参与度大大提高,但人类仍然保持着主导权。这是目前最为流行的 AI 应用形态,因为它既能释放 AI 的强大能力,又能保留人类的创造力和判断力。

3、Agent 模式:AI 唱主角,人类只需发号施令

Agent 模式是 2025 年最火热的 AI 应用形态,也是离 AGI 最近的一步。在这个模式下:AI 完成绝大部分工作,人类只需要指定目标和监督结果。

Agent 是什么?

Agent 可以理解为"能自主行动的 AI 代理":

  • 它不只是提供建议,而是能够独立规划和执行完整任务
  • 它能自主选择工具,决定行动顺序
  • 它能根据环境反馈调整策略,直到完成目标

Agent 模式的工作流程

    1. 人类只需设立目标提供资源
    1. AI 自主进行任务分解
    1. AI 自主选择工具和流程
    1. AI 独立完成工作

实际应用案例

  • Auto-GPT:能针对用户设定的目标,自主做出子任务的分解决策,而无需用户详细干预每一步
  • Claude Code:强大的 AI 编程助手,能理解复杂的代码需求,通过自然语言指令,帮助开发者自主编写和运行测试代码
  • Manus:作为火爆出圈的通用型 AI Agent,给它任意一个任务目标,它会自动规划步骤并执行,即便针对各种复杂任务场景,也能经过自动化任务处理直接交付结果。如报告撰写、数据分析、营销策划、旅行规划等,直接告诉它“帮我研究一个创业点子并制定商业计划”即可。

Manus AI 产品官方介绍

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4、为什么 Agent 模式让人这么感兴趣?

Agent 模式很像科幻电影里的 AI,真正做到了“让 AI 帮我们做事”。

  • 人可以做更有创意的工作,不用做麻烦的事
  • 工作速度会变得很快
  • 我们正在进入“想到就能做到”的新阶段

三种模式的变化过程

从完全依靠到慢慢放手,这三种模式说明人使用 AI 时想法的改变:

  • Embedding 模式:人做主要工作,AI 帮忙(我做你看)
  • Copilot 模式:人和 AI 一起做(我们一起做)
  • Agent 模式:AI 自己做,人看着(你做我看)

这说明 AI 能力变强了,人也更相信 AI 了。从“不敢让 AI 做”到“敢让 AI 做”,这是技术和心理都在进步的结果。

未来会怎样

虽然 Agent 模式好像是最好的,但以后最强的应该是三种模式一起用:

  • 有些事需要人自己做(Embedding)
  • 有些事适合人和 AI 一起做(Copilot)
  • 有些事可以完全交给 AI(Agent)

比如你想创业,AI 先自己分析市场写计划(Agent 模式),然后和你一起修改(Copilot 模式),最后帮你找数据支持(Embedding 模式)。这才是更快的工作方式!

三种模式的核心差异

给普通人的建议

  • 先试 Copilot 模式:最简单安全,适合刚用 AI 的人
  • 别想一次就完美:现在的 Agent 模式也需要人帮忙检查
  • 重点培养自己最厉害的本事:AI 越来越强,要保证自己有 AI 暂时学不会的能力

最后,不管 AI 多厉害,记住:工具是给人用的。

AI 是帮我们做事的工具,不是最终目标。

未来已经到来,只是还没全面普及。希望这篇文章帮你提前适应 AI 大发展的新时代!

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。

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为什么要学习大模型?

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年,人才缺口已超百万,凸显培养不足。随着AI技术飞速发展,预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手,方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间,少走弯路;方向不对,努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划,带你从零基础入门到精通!


2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档,我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版),它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、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。

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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。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我精心整理了一份大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余

适用人群

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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