谷歌《Agents》白皮书介绍了AI智能体的核心概念，它是一种能自主行动的AI，由模型、推理框架和工具调用能力构成。相比传统AI，智能体能实时更新知识、管理会话状态并自主决策。通过上下文学习、检索式学习和微调学习三种方法可提升其能力。未来智能体将形成"智能体链"，工具更强大，推理能力更强，打破AI与现实世界的壁垒，实现从"能说"到"会做"的转变。
谷歌最新发布的《Agents》白皮书，就像一把钥匙，打开了AI从“能说” 到 “会做” 的大门。
智能体究竟是什么?
简单说，它是个“自主行动派” AI：明确目标后，能自己观察环境、调用工具，一步步推进任务。
其核心由三大组件构成，像一个精密的“智能团队”。
模型是 “大脑”，靠 ReAct、思维链等推理框架分析问题。
比起传统生成式模型，智能体的优势肉眼可见。
传统模型停留在训练截止日，智能体却能实时连数据库更新知识;
传统模型记不住聊天上下文，智能体天生能管理会话状态;
更关键的是，传统模型得靠用户手动引导逻辑，智能体自带 “思考框架”，能自主选工具、做决策。
比如订机票，传统AI最多列历史航班，智能体能查实时余票、算总价，甚至根据你的偏好推荐靠窗座位。
它的工作逻辑像极了大厨做菜：接到 “做川菜” 的目标，先检查食材(收集信息)，再想 “先炒料还是先煮肉”(推理)，接着动手烹饪(执行)，尝味道调整咸淡(观察调整)。
想让智能体更 “聪明”，还要靠三种 “靶向学习法”。
上下文学习是 “给菜谱学做菜”，给点任务示例它就会用工具;
检索式学习像 “随时翻食谱手册”，从外部库调相关案例;
微调学习则是 “专业培训”，用大量工具使用数据预训练，让它不用示例也能熟练操作。
三者结合，能让智能体快速提升能力。
未来的智能体，还将更 “神通广大”。
会出现 “智能体链”，比如办签证时，资料审核智能体、预约智能体、缴费智能体分工协作;
工具会更强大，能处理多模态信息，甚至控制智能家居;推理能力也会升级，融合记忆与多模态数据，解决更复杂的问题。
从只能对话到自主行动，智能体正在打破AI与现实世界的壁垒。
未来，当AI能主动帮你规划行程、处理工作、管理生活，或许我们会发现：真正的智能，从来不是 “说得好”，而是 “做得好”。
报告共42页，篇幅有限只展示部分，回复关键字“智能体白皮书”可免费获取全文报告。
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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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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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。
![P1129 [ZJOI2007] 矩阵游戏](http://pic.xiahunao.cn/P1129 [ZJOI2007] 矩阵游戏)
