专为新手设计，用短课时讲透数据处理、基础调参等关键环节，语言通俗、步骤清晰，能帮你快速上手建立信心。

《动手学AI Agent》系列：PyTorch实现多Agent协同框架，工业级任务调度+实时决策代码，配套Jupyter Notebook全开源

个人背景：非双一流本科计算机专业，线性代数曾勉强及格。90 天内精读 100 + 篇论文，成功复现 LLaMA 架构，还跻身 Kaggle LLM 赛道前 5%。每日从早 8 点忙到午夜 12 点，代码实操与 GPU 持续运转，都是进步的见证。

视频节奏快、内容直给，特别适合普通人想用AI做点实际事儿的，比较入门和实用；比如他用8分钟说清楚怎么写好prompt、怎么用AI agent，讲得清楚又好跟，新手照做就能上手。

我：我们主要用 ReAct，就是边想边干的那种。模型每走一步看一眼结果再决定下一步，灵活度高，用户中途改需求也能跟上。Plan-and-Execute 我们也试过，先出计划再执行，省 token，但一旦中间出岔子就不好处理。所以实际是混着用：大体上先有个计划，执行细节里遇到异常再切到 ReAct 模式局部调整。

本文探讨如何将RAG技术与AI Agent结合，构建能自主行动的智能系统。通过赋予Agent规划、工具调用和反思三大核心能力，并利用RAG作为"长期记忆"，使AI能从回答问题转向执行任务。文章介绍了典型场景、主流框架选型、技术要点及实现示例，指出这种架构能解决企业自动化最后一公里问题，实现从"回答问题"到"完成任务"的质变，未来将在客服、运维等领域规模化落地。

大模型从技术到实际应用之间仍存在一定的距离，这一距离正是通过RAG和Agent技术来弥合，这不仅解决了大模型落地的“最后一公里”问题，还为多Agent协同、智能数据治理、金融风控、运维自动化等领域提供了新的解决方案。

②虚假信息：大语言模型可能会生产一些具有极强迷惑性的信息，甚至可能被用于传播虚假信息或进行舆论操纵：当前社交机器人更多停留在一级传播，如果大语言模型和社交机器人相结合，就可能会形成类人的交流能力，带来社交机器人的多级传播，从而强化社交机器人传播虚假信息的负面影响。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

‍‍‍‍‍‍‍从大的方向上来说，大模型从技术到应用，主要涉及到以上几个大的模块；而每个模块又涉及到大量的技术和细节。比如打造不同任务的神经网络模型，强化学习，迁移学习，知识蒸馏，分布式训练与存储等；以及RAG使用的向量检索，向量数据库，语义理解等，还有复杂任务的思维链(CoT)，模型训练使用的LoRa等微调方法。还有多模态模型中的知识对齐，数据融合等复杂技术。‍‍‍基于大模型开发的人工智能机器人，

2026 年 2 月，OpenAI 在工程博客发布的《Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world》，抛出了一个颠覆软件工程界的实验结果：一支**初始 3 人的工程师团队**，从**空 Git 仓库**起步，仅用 5 个月时间，依靠 Codex+GPT-5 构建出一款拥有**约 100 万行代码**的真实软件产品，全程*