在人工智能技术从“大模型狂热”转向“智能体（Agent）落地”的2025年，九天Hector菜菜团队推出的《大模型与Agent开发实战》课程，为开发者提供了从理论到实践的完整技术图谱。本文将结合课程核心方法论，通过金融分析Agent的完整案例，揭示如何利用QLoRA微调、GRPO强化学习、多Agent协作等前沿技术，构建具备自主决策能力的智能系统。

一、技术演进：从模型训练到智能体生态

1.1 模型轻量化：QLoRA开启本地化部署时代

传统大模型因显存占用过高难以部署，九天课程引入的QLoRA量化压缩技术，可将Qwen2.5等32B参数模型的显存占用从120GB压缩至12GB，同时保持95%以上性能。例如在金融分析场景中，开发者可通过以下代码实现本地化部署：

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

import torch

# 加载QLoRA微调后的Qwen2.5-32B模型

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(

"Qwen2.5-32B-QLoRA",

torch_dtype=torch.float16,

device_map="auto"

)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen2.5-32B")

# 实时财报解析示例

prompt = """

从以下财报中提取关键指标：

"2024年Q3财报显示，营收68.7亿元，同比增长15.2%；

营业成本49.3亿元；净利润12.4亿元。"

"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

# 输出：营收增长率15.2%，毛利率28.1%，净利润率18.0%

1.2 决策智能化：GRPO强化学习突破

九天课程创新性地引入DeepSeek R1的GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法，使模型通过多轮工具调用完成复杂任务。在“实时股票分析Agent”项目中，系统可自主执行以下流程：

1. 调用Wind API获取实时行情
2. 使用Python代码计算MACD指标
3. 结合行业数据生成风险评估报告

实验数据显示，该方案较传统RAG方案任务完成率提升40%，推理延迟压缩至3秒内。GRPO的核心优势在于通过群体相对策略优化，使模型在工具选择时更符合人类决策逻辑。

二、架构设计：多Agent协作系统实战

2.1 Supervisor架构解析

九天课程提出的Supervisor架构，通过主从Agent协作实现任务分解与资源调度。以企业级智能流程自动化（RPA+Agent）场景为例：

python

from langgraph.graph import StateGraph

from langgraph.graph.state import State

class BIState(State):

query: str

step: str = "init"

data: dict = {}

report: str = ""

def build_bi_workflow():

workflow = StateGraph(BIState)

# 主Agent任务分解

def supervisor_agent(state):

if state.step == "init":

return {

"step": "data_query",

"subtasks": [

{"type": "sql", "query": f"SELECT * FROM stocks WHERE code='{state.query}'"},

{"type": "tech_analysis", "days": 30}

]

}

# SQL查询Agent

def sql_agent(state):

# 实际中连接数据库执行查询

return {"step": "tech_analysis", "raw_data": {...}}

# 技术分析Agent

def tech_agent(state):

# 计算MACD、RSI等指标

return {"step": "report_gen", "analysis": {...}}

# 构建流程

workflow.add_node("supervisor", supervisor_agent)

workflow.add_node("sql", sql_agent)

workflow.add_node("tech", tech_agent)

# 定义流程

workflow.set_entry_point("supervisor")

workflow.add_edge("supervisor", "sql", conditions=lambda s: s.step == "data_query")

workflow.add_edge("sql", "tech", conditions=lambda s: s.step == "tech_analysis")

workflow.add_edge("tech", "supervisor", conditions=lambda s: s.step == "report_gen")

return workflow.compile()

该架构在员工报销流程中表现突出：OCR代理识别发票信息，规则代理校验金额合规性，API代理调用财务系统提交审批，通过异步并行采样技术将多工具调用延迟从分钟级压缩至秒级。

2.2 工具开发最佳实践

九天课程总结出两种核心工具设计模式：

同步工具模式（即问即答）：

python

class WeatherTool(BaseTool):

async def execute(self, city: str) -> dict:

response = requests.get(f"https://api.weather.com/city/{city}")

data = response.json()

return {

"status": "success",

"data": {

"temperature": data["temp"],

"humidity": data["humidity"]

}

}

适用场景：天气查询、汇率转换等实时反馈需求。

异步工具模式（任务追踪）：

python

class DocumentAnalysisTool(BaseTool):

async def start_task(self, file_path: str) -> dict:

task_id = str(uuid.uuid4())

# 启动后台分析任务

return {"task_id": task_id, "status": "processing"}

async def get_status(self, task_id: str) -> dict:

# 查询任务进度

progress = self.task_manager.get_progress(task_id)

return {"task_id": task_id, "status": "progress", "progress": progress}

适用场景：大文件处理、模型训练等耗时操作。

三、行业落地：三大场景实战案例

3.1 金融领域：智能投研系统

通过GRPO微调的Qwen2.5-32B模型，可自主完成：

1. 调用Wind/同花顺API获取实时数据
2. 使用Python计算技术指标
3. 生成包含风险评估的完整报告

python

# 金融工具集成示例

def get_stock_data(code: str) -> StockData:

response = requests.get(f"https://api.finance.com/stock/{code}")

data = response.json()

return {

"code": code,

"price": data["price"],

"change": data["change_percent"]

}

# 技术指标计算工具

def calculate_macd(prices: List[float]) -> Dict[str, float]:

# 实现MACD算法

pass

3.2 医疗领域：CT影像诊断系统

结合视觉代理与决策代理的多模态架构：

python

# 视觉代理（病灶识别）

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageSegmentation

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("med-segment-base")

model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained("med-segment-base")

def detect_lesions(image_path):

inputs = processor(images=image_path, return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)

# 返回病灶位置与类型

return postprocess(outputs)

# 决策代理（生成诊断建议）

def generate_diagnosis(lesions):

prompt = f"""根据以下CT影像分析结果生成诊断建议：

{lesions}

要求：参考最新医学指南，提供3种可能疾病及概率"""

return model.chat(prompt).content

3.3 制造领域：智能运维系统

通过多Agent协作实现设备故障预测：

1. 传感器代理实时采集设备数据
2. 异常检测代理识别潜在故障
3. 维修调度代理优化维护计划

python

# 传感器数据采集

class SensorAgent:

async def collect_data(self) -> List[float]:

# 从PLC读取温度、振动等数据

pass

# 异常检测代理

class AnomalyDetector:

def detect(self, data: List[float]) -> bool:

# 使用孤立森林算法检测异常

pass

四、未来展望：Agent技术的三大趋势

九天课程最后展望了2025年后的技术方向：

1. 多模态融合：集成语音、图像、传感器数据，实现更自然的人机交互
2. 自主进化：通过持续学习机制，使Agent具备“终身学习”能力
3. 伦理与安全：构建责任归属框架与隐私保护机制，确保技术可控性

结语

从QLoRA微调到多Agent协作，从金融投研到医疗诊断，九天Hector菜菜的实战课程证明：未来的AI竞争，将是Agent生态的竞争。开发者通过掌握课程中的方法论，可快速构建具备自主决策能力的智能系统。正如课程主讲人所述：“2025年的Agent开发，不是写几个脚本，而是设计能够持续进化的数字生命体。”

立即行动建议：

1. 复现本文中的股票分析Agent代码
2. 在LangChain中尝试构建Supervisor架构
3. 参与九天课程中的金融/医疗行业实战项目

技术演进永不停歇，但掌握核心方法论的开发者，将始终站在浪潮之巅。