本文介绍了AI智能体开发的基础知识，强调AI应用开发通过"规则外包"方式降低门槛，使人人都能成为程序员。智能体作为AI应用的高级形式，通过任务分解和多个AI模型协作完成复杂任务，在解决复杂问题、提升效率和促进创新方面具有重要意义。文章指出，只需掌握大模型基础和应用开发基础，小白也能入门AI应用开发，在AI时代创造价值。

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1、人人都是程序员

既然你点开了这篇文章，我猜你对AI应用开发充满了好奇和期待。

作为AI应用开发的入门指南，我将开门见山地回答三个核心问题：

什么是AI应用？为什么AI应用开发如此重要？为什么人人都能成为AI应用的开发者？

先看下什么是AI应用？

这里说的应用是基于大模型（Large Language Model, LLM）的 AI 应用。

这种应用以预训练 AI 大模型为核心，通过使用各种技术（比如RAG：检索增强生成），实现应用的智能化。

你可能听说过“智能体”（Agent）这个名词，比如最近很火的“Manus”。

你可以将智能体理解为“很多 AI 大模型的组合体”，这些 AI 大模型通过一些技术组合在一起，就可以完成一个非常复杂的任务。

(图源 Manus 官网)

比如，一个智能体可以完成如下的需求——

你的需求：帮我搜索2018年到2024年中国平安的股价，分析每年的股价波动原因，给出详细数据，最后制作成表格，保存一份详细的行业报告。

那么，智能体在收到你的需求后，会将该任务进行分析，然后将分解后的每个子任务发送给不同的大模型进行处理。

比如，将搜索股价的子任务发送给具有联网功能的 AI，将制作表格的子任务发送给具有生成表格工具的 AI 等等。

这样，通过任务拆解以及各 AI 的协同工作，一个复杂的任务需求就被这个智能体完成了。

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的《生成式人工智能应用发展报告（2024）》和百度创始人李彦宏在“百度世界2024”大会的演讲，智能体是AI应用的重要方向。

简单说，智能体是 AI 应用中的“高级版”。

跟传统开发比，AI应用有啥不同？

传统程序员得写好计算规则，比如做一个计算器，要把加减逻辑写清楚。

而AI开发者把部分规则交给大模型，比如直接问“10+5等于多少”，模型直接给出答案。

这种“规则外包”的方式，是基于 AI 的能力做应用开发的核心变化。

2、为什么AI应用开发如此重要？

那么 AI 应用重要在哪里？

解决复杂问题

AI应用能让大模型跨行业帮忙。

比如医疗里辅助诊断、金融里防欺诈、农业里优化种植，突破人力或传统技术的限制。

提升效率

通过自动化和数据分析，AI让工作更快。

比如，聊天机器人24小时服务客户，智能代理优化供应链，工厂AI机器人加速生产。

带来创新

AI催生新产品，像自动驾驶汽车、AI生成的内容，还能提供个性化服务。

比如商品推荐、定制学习计划。

从聊天机器人到智能体，再到多智能体协作，开发让大模型潜力爆发。

AI应用的潜力虽大，但要落地为现实价值，离不开开发过程。

当前AI浪潮的核心是生成式AI，底层支撑是大规模预训练模型（LLM）。

如果把大模型比作“大脑”，应用开发就是为它装上“手脚”的过程。

3、为什么人人都能开发AI应用？

AI应用开发这么重要，你需要什么核心技能才能做应用开发呢？

简单来说，分为两方面：

大模型基础

理解它的原理（基于Transformer架构、海量数据训练），知道它能做什么（生成文本、推理、处理多模态数据），以及有哪些主流模型（如DeepSeek系列、GPT系列）。

应用开发基础

掌握API调用、基础编程（Python为主）、开发框架（如LangChain），以及简单的界面设计技能。

当你真正上手AI应用开发时，会发现门槛不高。

得益于现成的工具和生态，我们完全可以“站在巨人的肩膀上”——直接调用别人构建好的API和开发框架。

更重要的是，自然语言编程正在改变游戏规则。

正如OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）所说，未来的编程将更多依赖自然语言，甚至可能完全抛弃传统代码。

当然，那是未来。

AI开发时代来了，无论你是专家还是新手，只要好奇、肯学，就能创造AI应用。

如果你对 AI 应用开发感兴趣,欢迎你关注本系列。

接下来会有更多适合小白入门的 AI 应用开发的技术分享。

随着大模型的持续火爆，各行各业纷纷开始探索和搭建属于自己的私有化大模型，这无疑将催生大量对大模型人才的需求，也带来了前所未有的就业机遇。**正如雷军所说：“站在风口，猪都能飞起来。”**如今，大模型正成为科技领域的核心风口，是一个极具潜力的发展机会。能否抓住这个风口，将决定你是否能在未来竞争中占据先机。

那么，我们该如何学习大模型呢？

人工智能技术的迅猛发展，大模型已经成为推动行业变革的核心力量。然而，面对复杂的模型结构、庞大的参数量以及多样的应用场景，许多学习者常常感到无从下手。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。

为此，我们整理了一份全面的大模型学习路线，帮助大家快速梳理知识，形成自己的体系。我已将重要的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。

一、大模型全套的学习路线

大型预训练模型（如GPT-3、BERT、XLNet等）已经成为当今科技领域的一大热点。这些模型凭借其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。为了跟上这一趋势，越来越多的人开始学习大模型，希望能在这一领域找到属于自己的机会。

L1级别：启航篇 | 极速破界AI新时代

• AI大模型的前世今生：了解AI大模型的发展历程。
• 如何让大模型2C能力分析：探讨大模型在消费者市场的应用。
• 行业案例综合分析：分析不同行业的实际应用案例。
• 大模型核心原理：深入理解大模型的核心技术和工作原理。

L2阶段：攻坚篇 | RAG开发实战工坊

• RAG架构标准全流程：掌握RAG架构的开发流程。
• RAG商业落地案例分析：研究RAG技术在商业领域的成功案例。
• RAG商业模式规划：制定RAG技术的商业化和市场策略。
• 多模式RAG实践：进行多种模式的RAG开发和测试。
  

L3阶段：跃迁篇 | Agent智能体架构设计

• Agent核心功能设计：设计和实现Agent的核心功能。
• 从单智能体到多智能体协作：探讨多个智能体之间的协同工作。
• 智能体交互任务拆解：分解和设计智能体的交互任务。
• 10+Agent实践：进行超过十个Agent的实际项目练习。

L4阶段：精进篇 | 模型微调与私有化部署

• 打造您的专属服务模型：定制和优化自己的服务模型。
• 模型本地微调与私有化：在本地环境中调整和私有化模型。
• 大规模工业级项目实践：参与大型工业项目的实践。
• 模型部署与评估：部署和评估模型的性能和效果。

专题集：特训篇

• 全新升级模块：学习最新的技术和模块更新。
• 前沿行业热点：关注和研究当前行业的热点问题。
• AIGC与MPC跨领域应用：探索AIGC和MPC在不同领域的应用。

掌握以上五个板块的内容，您将能够系统地掌握AI大模型的知识体系，市场上大多数岗位都是可以胜任的。然而，要想达到更高的水平，还需要在算法和实战方面进行深入研究和探索。

1. AI大模型学习路线图
2. 100套AI大模型商业化落地方案
3. 100集大模型视频教程
4. 200本大模型PDF书籍
5. LLM面试题合集
6. AI产品经理资源合集

以上的AI大模型学习路线，不知道为什么发出来就有点糊，高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，全面覆盖了AI大模型的理论探索、技术落地与行业实践等多个维度。无论您是从事科研工作的学者、专注于技术开发的工程师，还是对AI大模型充满兴趣的爱好者，这套报告都将为您带来丰富的知识储备与深刻的行业洞察，助力您更深入地理解和应用大模型技术。

三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型已成为当前科技领域的核心热点。像GPT-3、BERT、XLNet等大型预训练模型，凭借其卓越的语言理解与生成能力，正在重新定义我们对人工智能的认知。为了帮助大家更高效地学习和掌握这些技术，以下这些PDF资料将是极具价值的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

AI大模型商业化落地方案聚焦于如何将先进的大模型技术转化为实际的商业价值。通过结合行业场景与市场需求，该方案为企业提供了从技术落地到盈利模式的完整路径，助力实现智能化升级与创新突破。

希望以上内容能对大家学习大模型有所帮助。如有需要，请微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取相关资源【保证100%免费】。

祝大家学习顺利，抓住机遇，共创美好未来！