最近大模型彻底火出圈了！你刷视频时遇到的智能客服、写论文时求助的 AI 助手，甚至手机输入法的智能联想，背后都有大模型的 “功劳”。很多人想学大模型，却对着复杂的代码和公式直犯愁，学了半天还是一头雾水。别慌！今天就手把手教你高效入门，五分钟理清思路，比自己摸索两小时还管用！

“我不是在训练模型，我是让模型为人所用。”一位来自头部科技公司的大模型应用工程师这样描述自己的工作。随着ChatGPT、文心一言等大模型的爆发，一个全新的职业——大模型应用工程师正迅速崛起。他们不直接研发大模型，而是将现有大模型应用到实际业务场景中，解决真实世界的问题。

随着大模型从会聊天迈向能行动，Agent 这个概念正成为 AI 圈最炙手可热的关键词。从 AutoGPT 到 LangChain，从概念验证到实际落地，Agent 正在走出实验室，进入真实应用场景。

在大厂AI训练实战中，Prompt思维与Agent思维的本质差异正在重塑工作方式。本文深度拆解如何将传统‘文学创作式’提示词升级为‘工程管理式’Agent架构，揭秘大厂内部构建‘数字员工集群’的实战方法论与避坑指南。

本文详细介绍了智谱GLM-4.7-Flash大模型的本地部署方法，包括AWQ、Unsloth和苹果量化版等多个版本，提供了针对不同硬件环境的部署教程和代码。文章还分享了使用技巧、微调需求，以及vLLM和SGLang部署脚本，帮助用户根据自身需求选择合适的量化版本，实现高效的大模型本地运行。

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文章介绍了AI智能体的核心原理及构建方法。AI智能体本质上是运行在循环中的大语言模型，配备可调用工具。文章通过四步骤（基础文本生成、工具使用能力、实现闭环、多轮交互）指导读者使用Python和Gemini模型构建智能体，并提供工具设计、上下文工程等最佳实践。掌握基础后，开发者可利用开源框架构建更复杂的智能体系统。

RAG（检索增强生成）是一种结合检索与生成的AI技术，通过先从外部知识库检索相关信息，再结合检索结果和用户需求输入大模型，生成更准确、有依据的答案。它解决了大模型知识过期和幻觉问题，提升了答案的时效性、准确性和可追溯性。RAG的核心流程包括知识存储（文档嵌入）、相似度检索和增强生成三个环节，由外部知识库、检索引擎、大模型和数据处理模块组成，适用于企业知识库、智能客服等多种场景，相比重新训练模型成本

文章介绍大模型上下文工程的四大策略：写入(Scratchpad与记忆库)、选择(相关性检索)、压缩(摘要与裁剪)和隔离(多智能体协作)。通过LangGraph图编排实现上下文管理，解决LLM上下文窗口有限导致的超载、中毒、分心、混淆和冲突问题。提供从工程实践到系统设计的完整范式，帮助开发者构建高效智能体系统，平衡信息密度与token预算，提升模型推理准确性和稳定性。

文章探讨了AI智能体从Agent 1.0（浅层循环）到Agent 2.0（深度智能体）的演进。浅层智能体依赖LLM上下文窗口，面临上下文溢出、目标丢失等问题。深度智能体通过四大支柱解决复杂任务：显式规划、分层委托子智能体、持久化内存管理和极致的上下文工程。这一转变使AI智能体从反应式循环进化为主动式架构，能够处理需要数小时甚至数天的复杂任务。