随着人工智能技术的飞速迭代，2025年被行业广泛视作“Agent 元年”。从年初开始，智能体、AI Agent、Agentic AI 等相关概念持续升温，成为科技领域的焦点话题。就在近期，由人工智能领域权威学者李飞飞领衔撰写的一篇关于 Agent 的重磅论文，在业内掀起了热烈讨论，热度居高不下。不少网友读完后纷纷感叹：“几乎是跪着看完的，内容深度远超预期”“逻辑太清晰，不知不觉就沉浸了3个小时”。

这篇长达80页的综述性论文，标题为**《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》**，由李飞飞联合14位来自斯坦福大学与微软的顶尖专家共同完成。它之所以能引发行业高度关注，核心在于为当前略显混沌的 Agent 领域，搭建了一套清晰、系统的理论框架——从感知、决策到行动，再到记忆存储、工具运用、环境交互及效果评测，论文尝试将分散在对话模型、视觉-语言模型、强化学习、工具调用等领域的技术线索，整合到多模态 Agent 的全新视角下，让整个领域的发展方向变得更加明确。

值得注意的是，这篇论文虽最早发表于2024年底，但站在2025年的时间节点回望，谷歌、OpenAI、微软等行业主流玩家在 Agent 领域的核心布局与技术推进方向，几乎都与论文中提出的“能力栈”高度契合。这一现象不仅印证了论文对“从大模型到 Agent”演进路径的前瞻性判断，更凸显出其对行业实践的重要指导价值。正如李飞飞在其自传《我看见的世界》中所强调的：“现在很多学生过于追求技术热点，却忽略了经典文献中蕴含的深刻思想，其实不少老论文对当下研究仍有极强的借鉴意义。”即便这篇 Agent 综述发表仅半年有余，但其涵盖的理论体系与实践思路，依然值得每一位 AI 从业者深入研读、反复思考。

接下来，我们就一同拆解这篇“纲领性巨作”的核心价值，探寻 Agent AI 的发展逻辑与未来潜力。

1 、Agent AI 的核心：构建全新的智能体认知架构

要真正理解这篇论文的价值，首先需要把握其提出的“Agent AI 新范式”——这并非对现有技术的简单拼接，而是对未来通用人工智能（AGI）发展路径的一次前瞻性探索，为智能体赋予了更接近人类认知的“思考与行动能力”。

论文中给出的架构图，清晰地定义了这一范式的五个核心模块，它们相互关联、协同作用，共同构成了一个完整的、可循环的智能体认知闭环。

模块一：环境与感知（Environment and Perception）——智能体与世界交互的起点

与传统 AI 模型被动接收结构化数据不同，Agent AI 具备主动感知能力：它能从物理世界（如真实房间、户外场景）或虚拟世界（如元宇宙空间、游戏场景）中，主动捕捉各类信息。这种感知能力是多模态的，既包括视觉（图像、视频）、听觉（语音、环境音）、文本（文档、指令），也涵盖传感器采集的温度、湿度、空间位置等数据。

更关键的是，感知模块中内嵌了“任务规划与技能观察”功能——这意味着 Agent 感知环境时，并非盲目接收所有信息，而是带着明确的目标筛选、解读信息。例如，当 Agent 接到“整理书桌”的指令时，它会优先感知书桌上物品的位置、类别（如书本、笔、水杯），而非关注房间墙壁的颜色，这种“目标导向的感知”大幅提升了交互效率。

模块二：认知（Cognition）——智能体的“大脑中枢”

如果说感知是“信息输入”，那么认知就是“信息处理核心”，是 Agent 实现决策与推理的关键。论文将认知定义为一个包含思考、逻辑分析、上下文理解、甚至基础共情能力的复杂系统，而大语言模型（LLM）与视觉语言模型（VLM）正是这一系统的“核心动力源”。

LLM（如 GPT-4、LLaMA 系列）和 VLM（如 CLIP、LLaVA）通过在海量数据上的预训练，积累了庞大的世界常识与专业知识，为 Agent 提供了强大的逻辑推理与上下文理解能力。当 Agent 感知到“书桌杂乱”的信息后，认知模块会快速分析：“需要先将书本分类堆叠，再把笔放进笔筒，最后清理桌面灰尘”，并制定出分步骤的执行策略——这正是认知模块“思考能力”的体现。

模块三：行动（Action）——将决策转化为实际操作

行动模块承接认知模块的决策结果，负责生成具体的操作指令，让 Agent 真正“动起来”。这些指令的形式多样：在物理世界中，可能是机器人的“移动底座”“抓取物品”“旋转手臂”等控制命令；在虚拟世界中，则可能是 API 调用（如调取天气数据）、代码生成（如编写自动化脚本）、自然语言回复（如与用户对话）等。

行动模块通过“控制器”（Controller）与环境交互，最终改变环境状态。例如，机器人 Agent 按照认知模块的策略，先移动到书桌前，用机械臂抓取书本堆叠整齐，再将笔放入笔筒——这一系列动作完成后，“杂乱的书桌”就转变为“整洁的书桌”，实现了环境状态的改变。

模块四：学习（Learning）——让智能体持续进化

Agent AI 并非静态系统，“持续学习”是其核心优势之一。论文中强调了多种学习机制，包括预训练（在海量数据上初步学习通用知识）、零样本/少样本学习（仅需少量示例就能掌握新任务）、强化学习（通过“试错”从环境反馈中优化策略）、模仿学习（模仿人类或其他智能体的行为学习技能）。

这些学习机制通过“Agent 交互闭环”发挥作用：Agent 行动后，环境会给出反馈（如“成功整理好书桌”是正反馈，“打翻水杯”是负反馈），这些反馈会回流到学习模块，同时更新记忆模块中的信息。例如，若 Agent 第一次整理书桌时打翻了水杯，负反馈会让它在下次学习中调整抓取力度与角度，避免类似错误——通过这样的“交互-反馈-学习”循环，Agent 的能力会不断优化，变得越来越智能。

模块五：记忆（Memory）——存储经验与知识的“知识库”

传统 AI 模型的“记忆”往往局限于短暂的上下文窗口（如 LLM 只能记住对话中的前几千个字符），而 Agent AI 的记忆模块是一个更持久、更结构化的系统，负责存储知识（如“水杯易碎，抓取时需轻柔”）、逻辑（如“整理书桌应先分类再摆放”）、推理路径（如“为何选择先堆书本再放笔”）和推断结果（如“下次整理类似书桌可沿用此策略”）。

长期记忆让 Agent 具备“举一反三”的能力：当它遇到“整理办公桌”的新任务时，无需从零开始分析，而是可以从记忆中提取“整理书桌”的经验，快速制定出“分类堆叠文件、收纳文具、清理桌面”的策略——这大幅降低了新任务的学习成本，提升了效率。

这五个模块形成了动态的、持续迭代的闭环：Agent 通过感知获取环境信息，经认知模块分析决策，由行动模块执行操作，再从环境反馈中学习，最后将经验存储到记忆中；下一次交互时，记忆中的信息又会为感知、认知提供支持——如此循环，Agent 每一次交互都会比上一次更高效、更智能。

2、大模型如何驱动 Agent AI？机遇与挑战并存

前文解读的 Agent AI 新范式，是这篇综述构建的“理论蓝图”。而这一蓝图之所以能在2025年逐步落地，核心驱动力源于大型基础模型（Foundation Models）——尤其是 LLM 和 VLM 的成熟。它们为 Agent 提供了强大的认知基础，但同时也带来了新的技术与伦理挑战。

大模型为 Agent 提供的核心能力：从“理解”到“规划”

LLM（如 GPT-4、Gemini）和 VLM（如 CLIP、Florence）通过在海量文本、图像、视频数据上的预训练，内化了海量世界知识——小到“水杯用于装水”的常识，大到“机械臂运动原理”的专业知识。这种“预装知识”让 Agent 无需针对每个任务单独训练，就能具备强大的零样本规划能力。

例如，当家庭服务机器人 Agent 接到“帮我热一下午餐”的指令时，它能借助 LLM 的知识，自动将模糊指令拆解为可执行的子任务序列：“走到冰箱前→打开冰箱门→找到装有午餐的饭盒→取出饭盒→打开微波炉门→放入饭盒→设置加热时间（如2分钟）→关闭微波炉门→启动加热→加热完成后取出饭盒”。这种“指令拆解与规划”能力，彻底改变了传统机器人需要人工编写复杂任务脚本的模式，大幅降低了应用门槛。

大模型带来的挑战：幻觉、偏见与隐私安全

尽管大模型是 Agent 的“核心引擎”，但它的固有缺陷也为 Agent AI 的发展带来了挑战，论文中对此进行了深入分析，并提出了应对思路：

挑战1：“幻觉”问题——认知与现实的偏差

大模型的“幻觉”是指模型会生成与事实不符、甚至完全虚构的内容（如 LLM 会编造不存在的文献引用，VLM 会将“猫”误判为“狗”）。这一问题在 Agent 与物理世界交互时尤为致命：若机器人 Agent“幻觉”出冰箱里有午餐（实际没有），就会反复执行“取饭盒”的动作，导致任务失败；若它误判微波炉的加热时间（如将2分钟设为20分钟），还可能引发安全事故。

论文提出，Agent AI 范式通过“环境交互闭环”为解决幻觉提供了关键“锚点”：Agent 的决策与行动必须在真实或模拟环境中接受验证——如果模型生成的计划在环境中无法执行（如“找不到饭盒”“微波炉无法启动”），环境会立即给出负反馈，这些反馈会倒逼模型修正认知，将内部知识与外部现实对齐，从而减少幻觉。例如，当 Agent 发现冰箱里没有午餐时，会反馈给认知模块“未找到目标物品”，认知模块则会调整策略，向用户确认“午餐是否在冰箱中”，而非继续盲目执行。

挑战2：“偏见”问题——公平性与包容性风险

大模型的训练数据源于人类社会，若数据中存在性别、种族、地域等偏见（如某些文本中隐含“女性不擅长技术”的刻板印象），Agent 也会继承这些偏见，进而在行为或语言中表现出歧视性。例如，医疗 Agent 若基于带有偏见的数据训练，可能会对不同性别、种族的患者给出差异化的诊疗建议，违背医疗公平原则。

对此，论文强调“包容性设计”是 Agent AI 的核心原则：一方面，需要构建更多元、更公平的训练数据集，减少数据中的偏见；另一方面，要在 Agent 的认知模块中加入“偏见检测与纠正机制”，例如通过提示工程（Prompt Engineering）引导模型“保持中立，避免刻板印象”，或建立“偏见评估指标”，实时监测 Agent 的输出是否存在歧视性内容。此外，在人机交互设计中，还需制定明确的伦理准则，确保 Agent 的行为符合尊重他人、公平对待的原则。

挑战3：“隐私安全”问题——敏感数据的保护

Agent 在与用户交互（尤其是医疗、家居等场景）时，会收集大量个人敏感数据：医疗 Agent 会获取用户的病史、症状、检查报告等隐私信息；家庭机器人会记录用户的生活习惯、作息时间、家庭成员信息等。如何确保这些数据不被泄露、滥用，是 Agent AI 发展必须面对的伦理与技术挑战。

论文提出，需要从“技术+法规”两方面构建防护体系：技术上，可通过联邦学习（在不共享原始数据的情况下训练模型）、差分隐私（向数据中添加噪声，保护个人信息）等技术，减少数据泄露风险；同时，在 Agent 的设计中加入“数据访问控制”机制，例如用户可自主设置“哪些数据可被 Agent 使用”“数据存储时长”等。法规上，则需要建立针对 Agent AI 的数据监管框架，明确数据收集、使用、存储的边界，确保数据处理的透明度，赋予用户对自身数据的控制权。例如，医疗 Agent 生成的诊断建议，需明确标注“数据来源”，且用户有权要求删除自己的病史数据。

3 、Agent AI 的应用潜力：从游戏、机器人到医疗健康

这篇综述并非停留在理论层面，还结合具体案例，深入探讨了 Agent AI 在三个前沿领域的应用潜力，展示了其从“理论蓝图”走向“现实价值”的路径：

领域1：游戏（Gaming）——重塑游戏体验与开发模式

传统游戏中的 NPC（非玩家角色）行为由固定脚本驱动，互动模式单一、可预测（如商店 NPC 只会重复“欢迎光临”“购买商品”的对话，敌人 NPC 只会按照预设路线巡逻），难以给玩家带来沉浸式体验。而 Agent AI 将彻底改变这一现状，为游戏行业带来两大变革：

变革1：“活”的 NPC——具备自主意识与动态交互能力

基于 LLM 和记忆模块的 Agent NPC，将拥有自己的目标、记忆与情感：它们能记住与玩家的过往互动（如“玩家昨天帮自己找回了丢失的道具”），会根据玩家的行为调整态度（如对帮助过自己的玩家更友好，对攻击过自己的玩家更警惕），甚至能形成复杂的社会关系（如与其他 NPC 建立“朋友”或“敌对”关系）。

斯坦福大学此前开展的“生成式智能体小镇”实验（Generative Agents）就是典型案例：25个 Agent NPC 生活在虚拟小镇中，它们会自主安排“起床、吃饭、工作、社交”等日常活动，还能与玩家进行开放式对话——当玩家说“我们去森林里寻找草药吧”，NPC 会结合自己的“记忆”（如“昨天在森林里遇到过野兽”）和“目标”（如“需要草药治疗家人”），给出“可以，但要小心野兽，我带了武器”的回应，并协同玩家完成任务。这种“有记忆、有思考”的 NPC，让开放世界游戏的沉浸感与自由度达到新高度。

变革2：“AI 副驾驶”——提升游戏开发效率

Agent 还能成为游戏创作者的“辅助工具”，降低开发成本。例如，开发者只需输入简单指令（如“创建一个充满奇幻风格的森林关卡，包含河流、城堡废墟、会发光的植物和友好的小精灵 NPC”），Agent 就能结合 VLM 的视觉生成能力与 LLM 的逻辑规划能力，自动生成关卡地图、道具模型、NPC 行为脚本，甚至为场景添加背景故事。此外，Agent 还能实时测试游戏平衡性（如调整敌人的攻击力、道具的掉落概率），减少人工测试的工作量。

领域2：机器人（Robotics）——让机器人更“懂人”、更灵活

机器人是 Agent AI 最直接的“物理化身”，通过融合多模态感知、认知与行动能力，机器人 Agent 能更自然地与人类协作，适应复杂的真实环境：

能力1：“自然语言交互”——降低使用门槛

传统机器人需要通过专用控制器或编程指令操作，普通用户难以掌握；而机器人 Agent 支持自然语言交互，用户只需用日常语言下达指令（如“把客厅的桌子收拾干净”“帮我把阳台的衣服收进来”），Agent 就能理解指令并自主执行。论文中提到一个实验案例：研究人员用 GPT-4V（具备视觉能力的 LLM）让机器人“学习人类演示”——当人类通过视频展示“如何折叠衣服”后，GPT-4V 能理解视频中的动作序列，并将其转化为机器人可执行的控制指令，让机器人快速掌握折叠衣服的技能。这种“看视频学技能”的模式，让机器人编程变得像“教孩子做事”一样直观。

能力2：“跨环境适应”——从模拟到现实的技能迁移

机器人在模拟环境中训练成本低、效率高（无需担心物理损坏、环境限制），但如何将模拟环境中学会的技能（如抓取物品、行走）迁移到真实世界，一直是行业难题——真实世界的光照变化、物体材质差异、地面平整度等，都可能导致机器人“失灵”。

论文提出，Agent AI 通过“领域随机化”技术解决这一痛点：在模拟训练时，主动引入大量与真实世界相似的变量（如随机调整光照强度、物体颜色、地面摩擦力），让机器人在千变万化的模拟环境中学习。例如，训练机器人抓取杯子时，模拟环境中会出现不同形状（圆形、方形）、不同材质（玻璃、塑料、陶瓷）、不同摆放角度的杯子，甚至会加入“杯子表面有水”“周围有障碍物”等干扰因素。经过这种训练，机器人 Agent 能形成更鲁棒的技能，在真实世界中面对各种突发情况时，仍能稳定完成任务。

能力3：“多模态融合理解”——更精准感知环境

机器人 Agent 不再依赖单一模态信息，而是融合视觉、语言、触觉等多维度数据理解环境。例如，当它接到“拿一杯水”的指令时：视觉模块会识别“哪个物体是杯子”“杯子是否装有水”；语言模块会理解“一杯水”的容量（约200-300ml）、用途（饮用）；触觉模块会感知杯子的重量（判断是否装满水）、温度（避免烫伤）。多模态信息的融合，让机器人的决策更精准——若杯子是空的，它会先接水再递给用户；若杯子是热的，它会选择用隔热垫包裹后再拿取，避免用户受伤。

领域3：医疗健康（Healthcare）——助力诊疗效率与个性化管理

在医疗健康领域，Agent AI 凭借“知识储备丰富、响应速度快、可实时更新”的优势，成为医护人员的“得力助手”，同时为患者提供更便捷的健康服务：

应用1：“智能问诊与辅助诊断”——缓解医疗资源压力

在医疗资源匮乏的偏远地区，或在医院就诊高峰时段，医疗 Agent 可作为“初级问诊助手”，先与患者沟通：通过自然语言询问症状（如“发热多久了”“是否伴有咳嗽、乏力”）、病史（如“是否有高血压、糖尿病”）、用药情况，再结合实时连接的权威医学数据库（如 UpToDate、PubMed），初步判断可能的病因，并为医生提供诊断参考建议（如“建议优先检查血常规、胸片”）。

这种模式不仅能分流大量轻症患者，减少医生的重复工作，还能让患者快速获得专业指导——例如，普通感冒患者无需排队等待，就能通过 Agent 了解“居家护理方法”“何时需要就医”，避免盲目就诊或延误治疗。

应用2：“实时知识更新与事实核查”——保障诊疗准确性

医疗领域知识更新极快（每年有大量新研究、新指南发布），且任何决策错误都可能危及生命。Agent AI 能实时同步最新的医学进展（如新型药物的临床试验结果、疾病诊疗指南的更新），确保提供的信息始终处于“前沿且准确”的状态。

更重要的是，Agent 在生成诊断建议或治疗方案时，会同步进行“事实核查”——例如，当它建议“使用某药物治疗高血压”时，会引用具体的研究文献（如“2024年《新英格兰医学杂志》的研究显示，该药物能降低20%的心血管事件风险”），并标注药物的适用人群、禁忌症（如“孕妇禁用”“肾功能不全者需调整剂量”）。这种“有据可依”的输出，既能帮助医生快速了解证据支持，也能有效抑制模型幻觉，避免因错误信息导致医疗事故。

应用3：“慢性病管理与预警”——实现个性化健康服务

对于高血压、糖尿病等需要长期管理的慢性病患者，Agent AI 可通过连接智能穿戴设备（如血压计、血糖仪、智能手表），实时采集患者的生命体征数据（如血压值、血糖值、心率、睡眠时长），并结合患者的用药计划、饮食记录，生成个性化的健康管理方案（如“今日血糖偏高，建议减少主食摄入，增加30分钟散步”）。

当数据出现异常时（如血压突然升高至180/110mmHg），Agent 会立即向患者和医生发送预警信息，并给出紧急处理建议（如“立即休息，遵医嘱服用降压药，若1小时后无缓解请前往医院急诊”）。这种“实时监测+主动预警”的模式，能帮助患者及时发现健康风险，减少并发症的发生概率。

结语：Agent AI 的未来——机遇与鸿沟并存

尽管李飞飞团队的综述为 Agent AI 描绘了广阔的应用前景，但也清醒地指出，当前 Agent AI 仍处于发展早期，要实现真正的“通用智能体”，还需跨越三大核心鸿沟：

鸿沟1：多模态深度融合，而非浅层拼接

目前的 Agent 虽能处理视觉、语言、触觉等多模态信息，但大多是“分别处理后简单叠加”——例如，视觉模块识别物体，语言模块理解指令，两者仅通过“关键词匹配”关联，未形成真正的“协同认知”。未来需要突破“模态壁垒”，让 Agent 像人类一样，将多模态信息整合为统一的认知表征（如看到“杯子”的图像时，能同时关联“杯子用于装水”的语言知识、“触摸杯子的冰凉感”的触觉记忆），实现“1+1>2”的融合效果。

鸿沟2：跨领域通用能力，而非“领域专用”

当前的 Agent 多为“领域定制化模型”——游戏 Agent 擅长与虚拟环境交互，却无法处理机器人的物理控制；医疗 Agent 精通医学知识，却难以理解游戏中的社交逻辑。要通往 AGI，必须研发“通用 Agent”：它能在游戏、机器人、医疗等截然不同的领域中灵活切换，利用跨领域的经验解决新问题（如将“游戏中规划路径的能力”迁移到“机器人导航”中）。这需要突破“领域数据依赖”，让 Agent 从少量跨领域数据中快速学习，形成更通用的认知与行动框架。

鸿沟3：科学的评测体系，而非“单一指标”

目前行业对 Agent 智能水平的评测仍缺乏统一标准——有的用“任务完成率”衡量（如是否成功整理书桌），有的用“交互自然度”评估（如与用户对话是否流畅），难以全面、客观地比较不同 Agent 的能力。论文团队已率先探索解决方案，提出了“CuisineWorld”（用于评测多智能体协作能力，如多个 Agent 共同完成一道菜的烹饪）、“VideoAnalytica”（用于评测视频理解与行动规划能力，如根据视频内容判断“如何修复故障设备”）等新基准。未来需要更多研究者参与，建立覆盖“感知、认知、行动、学习、记忆”全模块的标准化评测体系，为领域发展提供清晰的“风向标”。

回望这篇《Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction》，它的价值远不止是一份技术综述——李飞飞团队以“多模态认知架构”为核心，串联起大模型、环境交互、应用场景等关键环节，为碎片化的 Agent 研究领域绘制了一张“清晰的地图”。对于 AI 从业者而言，这篇论文既是“理论指南”，也是“实践手册”；而对于整个行业来说，它更像是一盏“灯塔”，指引着从“大模型”到“通用智能体”的演进方向。

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

---

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】