生成式 AI 的发展方向，应当是 Chat 还是 Agent？

依我之见，生成式AI的进化路径可以是对话式（Chat）或代理式（Agent），这取决于AI的实际运用场合和目标。它们可以共存，也可以在不同需求下侧重于某一方面发展。如果说那个更加有前景，那么必然是Agent。接下来，请允许我详细阐述AI大型模型的两个发展方向！

一方面，AI Chat（聊天机器人）

它主要适用于提供实时的文字交流服务，例如客户服务、信息咨询和娱乐聊天等场景。AI Chat的发展重心是提升对话的流畅度、理解能力和回复的相关性，同时也要应对越来越复杂的查询和任务。

AI Chat，也称为聊天机器人，是一种计算机程序，它运用人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术来模拟人类对话。具体来说，它们可以理解用户提出的问题并自动提供回答。AI Chat的工作原理主要基于两个关键技术：

人工智能（AI）：这是使聊天机器人能够学习和改进其对话能力的技术。AI可以让机器人根据大量的数据进行学习，从而更好地理解和响应用户的查询。

自然语言处理（NLP）：这项技术使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP帮助聊天机器人理解用户的意图和上下文，从而提供更准确和自然的对话体验。

随着技术的不断进步，国内的AI聊天机器人领域也在快速发展，许多厂商推出了自己的AI聊天机器人产品，这些产品通过了生成式人工智能备案，可以直接使用。

另一方面，AI Agent（智能代理）

它是一个更加宽泛的理念，不仅涵盖了聊天机器人的功能，还能执行更多的职责，例如日程管理、邮件分类、在线购物协助和个性化建议等。AI Agent的发展重点是提升其独立性、灵活性和判断力，以更好地代表用户的权益，完成更复杂的使命。

AI Agent，也称为智能代理或智能体，是一种能够感知周围环境、做出决策并执行相应动作的智能实体。与AI Chat相比，AI Agent的功能更为全面和高级，它不仅能够处理文本交流，还能执行更复杂的任务，如日程管理、邮件筛选等。

AI Agent的核心特点包括：

环境感知能力：AI Agent能够通过传感器或其他数据输入方式感知其所处的环境。

自主决策能力：AI Agent可以根据其感知到的环境信息，自动做出决策并执行相应的动作。

学习能力：AI Agent可以通过机器学习或其他学习机制，不断提高其性能和适应性。

目标导向性：AI Agent的行动是为了实现预设的目标，这些目标可以是具体的任务，也可以是长期的战略计划。

交互性：AI Agent通常需要与人类用户或其他系统进行交互，以获取指令或提供反馈。

AI Agent是一种高度智能化的程序，它不仅能够理解和生成自然语言，还能够在更广泛的环境中执行复杂的任务，具有很高的研究价值和应用潜力。

所以我们一定要认识到，AI的发展不应该是单一的方向选择，而是应该根据不同的需求和场景来决定。在某些情况下，一个高度专业化的Chat机器人可能更为合适，而在其他情况下，一个全能型的Agent可能更能提高效率和用户体验。随着技术的进步，未来的AI可能会融合Chat和Agent的特性，提供更加全面和深入的服务。

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。

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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：

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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。

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