大语言模型训练分三阶段：预训练阶段，模型通过学习海量互联网文本掌握语言规律和世界知识，成为"文本模拟器"；监督微调阶段，通过高质量对话范例让模型学会遵循指令，成为智能助手；强化学习阶段，通过试错和奖励机制培养模型自主思考能力，使其能解决复杂问题。三阶段协同作用，将原始神经网络雕琢为功能强大的AI助手。

大语言模型训练分三阶段：预训练阶段，模型通过学习海量互联网文本掌握语言规律和世界知识，成为"文本模拟器"；监督微调阶段，通过高质量对话范例让模型学会遵循指令，成为智能助手；强化学习阶段，通过试错和奖励机制培养模型自主思考能力，使其能解决复杂问题。三阶段协同作用，将原始神经网络雕琢为功能强大的AI助手。

文章深入解析AI Agent的核心架构与开发实践，涵盖规划、记忆、工具调度等关键模块，详细介绍了基于大模型的Agent系统构建方法，包括上下文工程优化、记忆系统设计与函数调用实现。通过Dola数据分析Agent案例，展示了从Workflow到Agentic AI的演进过程，为开发者提供了从理论到实践的完整开发指南。

文章深入解析AI Agent的核心架构与开发实践，涵盖规划、记忆、工具调度等关键模块，详细介绍了基于大模型的Agent系统构建方法，包括上下文工程优化、记忆系统设计与函数调用实现。通过Dola数据分析Agent案例，展示了从Workflow到Agentic AI的演进过程，为开发者提供了从理论到实践的完整开发指南。

文章介绍了Agent的定义及其三大核心组件：模型（思考决策的"大脑"）、工具（执行操作的"手脚"）和指令（规范行为的准则）。Agent不同于传统LLM，不仅能对话思考，还能实际执行任务完成目标。整个Agent系统形成一个"思考-行动-调整"的闭环，能够独立完成复杂任务，是AI领域的重要发展方向。

文章介绍了Agent的定义及其三大核心组件：模型（思考决策的"大脑"）、工具（执行操作的"手脚"）和指令（规范行为的准则）。Agent不同于传统LLM，不仅能对话思考，还能实际执行任务完成目标。整个Agent系统形成一个"思考-行动-调整"的闭环，能够独立完成复杂任务，是AI领域的重要发展方向。

AI大模型的落地关键，是解决技术与应用场景间的鸿沟。这涉及如何使大模型更好地适应特定的工业应用场景，以及如何克服不同模型和算力平台特性的差异带来的现实挑战。另外，在高精度要求行业中，应用场景适应性问题难度更大。

如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！

你是否曾经好奇，像 GPT、BERT 这样的大模型是如何工作的？为什么它们的名字后面常常跟着“175B”或“0.5B”这样的数字？这些“参数”到底是什么？它们是如何影响模型性能的？今天，我们就用最生活化的例子，带你彻底搞懂模型参数的意义和作用！

本文以通俗易懂的方式讲解AI智能体概念，强调其与传统大模型的区别在于自主性。AI智能体能拆解任务、调用工具自主完成目标，包含大脑(规划)、感知(接收输入)和行动(执行操作)三大核心组件。文章分析了从ChatGPT到各类智能体平台的能力差异，指出多数产品尚处于创建平台阶段。理解智能体概念并打造个性化智能体军团，是让AI真正助力工作生活的关键。