大模型三大协作模式深度解析:Agent、Copilot与Embedding!
文章解析了大模型与人类协同的三种演进模式:Embedding(人类为主,AI辅助)、Copilot(人机协作)和Agent(AI自主执行)。这反映了人类从"人类干活为主"到"AI接管一切"的解放历程。文章详细对比了各模式的概念、工作流程和应用案例,建议普通人先尝试Copilot模式,培养AI难以替代的核心能力,未来三种模式将结合使用以提升效率。
简介
文章解析了大模型与人类协同的三种演进模式:Embedding(人类为主,AI辅助)、Copilot(人机协作)和Agent(AI自主执行)。这反映了人类从"人类干活为主"到"AI接管一切"的解放历程。文章详细对比了各模式的概念、工作流程和应用案例,建议普通人先尝试Copilot模式,培养AI难以替代的核心能力,未来三种模式将结合使用以提升效率。
这张「人类与 AI 协同的三种模式」图,是我想搞清楚这三个概念热词的关系,自己花了些时间找资料总结后,让 Claude 3.7 Sonnet 生成出来的。之所以做这个对比图,是觉得在当下很有价值,有助于自己更好地理解和应用 AI。也挺适合大家去了解学习的,今天就在这里分享一下。
这三种模式背后的真相,其实是人类逐渐"解放"自己的进化史。从"人类干活为主"到"AI 接管一切",这个过程真的很有意思!我来按照这个演进路线说说。
一、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
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- 人类设立任务目标
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- AI 根据需求提供信息或建议
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- 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。
二、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
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- 人类设立任务目标
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- 人类与 AI 共同执行任务的不同部分
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- 人类进行修改调整确认
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- 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。
三、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
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- 人类只需设立目标提供资源
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- AI 自主进行任务分解
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- AI 自主选择工具和流程
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- 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。
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四、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。
五、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。
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第一阶段(10天):初阶应用
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- 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
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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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