在这样的大背景下，想要深入了解大语言模型的理论基础、核心算法以及工程实践方法，就需要一本专业且全面的书籍作为指引，而《大规模语言模型：从理论到实践（第 2 版）》正是这样一本不可多得的佳作。

《Agent开发的 “坑” 与 “解”》由百度智能云相关人员编制。报告指出理想中智能体功能强大，但现实开发存在诸多问题。

从应用角度看，大模型正在快速成为类似于数字化时代“数据库”这样的智能化时代的通用底座. 一方面，各类定制化的GPTs蓬勃发展，新一代智能应用（AI APP）方兴未艾，大模型赋能的智能体（agent） 的应用范围不断扩大，多智能体协同的研究百花齐放，对数字网络空间的应用形态及其演变都将产生极为深远的影响；另一方面，大模型的应用边界也在快速从数字空间向物理空间扩展，具备了智能化的外部工具使用、自动控制

这份Agent白皮书全面梳理了 AI Agent（智能体）技术架构的核心要素，他本身包含一部分实践技巧，但有点卖自己云服务的嫌疑，我们这里就不涉及了。

本地开发的优势在于：开发者可以在熟悉的环境中快速验证想法，无需等待云端部署，同时保持与生产环境一致的代码结构。

本节课我们将基于 DeepLearning.AI 上非常热门的课程——《AI Agents in LangGraph》，带大家手把手学习第一节课的内容，使用最基础的python代码，来看看 ReAct 框架在实际任务中是如何运行的，如何结合工具链完成“推理 + 执行”的闭环过程。

作为LLM应用开发的“老牌框架”，LangChain在RAG生态中稳居C位。它提供了一套完整的组件化方案，让你能像搭乐高一样连接数据、模型和工具，轻松构建可进化的AI应用。

未来3年，【大模型应用开发】岗位将迎来集中爆发。如果你也想转行AI大模型应用开发，学习顺利千万别弄反了！！

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