本报告综合分析了2025年6月至2026年2月间国际开发者社区对主流AI Agent开发框架的最新反馈，涵盖LangChain/LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、Google ADK和Microsoft Agent Framework。报告梳理了各框架的市场格局变化、社区评价、优缺点及适用场景，并总结了2025下半年至2026年初的核心趋势，如框架整合加速、模型厂商SDK的崛起、OAuth/平台控制争议等。对于想要了解AI Agent开发现状及未来方向的小白和程序员，本报告提供了宝贵的参考信息，助您轻松收藏并掌握前沿技术动态。

---

基于2025年6月后国际开发者社区最新反馈的综合分析

数据截止日期： 2026年2月21日 数据来源： Reddit、Hacker News、Medium、GitHub Discussions、Trustpilot、Gartner Peer Insights、技术媒体 覆盖框架： LangChain/LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、Google ADK、Microsoft Agent Framework（AutoGen+Semantic Kernel合并）

---

一、2025下半年至2026初的市场格局剧变

1.1 关键事件时间线

时间	事件	影响
2025年10月	LangChain获$1.25亿B轮融资，估值$12.5亿，同步发布LangChain 1.0和LangGraph 1.0	成为Agent框架赛道首个独角兽
2025年10月	Microsoft宣布将AutoGen+Semantic Kernel合并为Microsoft Agent Framework（公开预览）	AutoGen进入维护模式，不再开发新功能
2025年10月	CrewAI发布1.0正式版，此后快速迭代至1.9.3（2026年1月）	从实验性项目走向生产级，1.8.0引入A2A和生产级Flows架构
2025年12月	Google ADK发布TypeScript版本	拓展至JavaScript/TypeScript开发者生态
2025年12月	OpenAI发布AgentKit（Agent Builder + Connector Registry + ChatKit）	从SDK升级为完整Agent开发平台
2026年1月	Anthropic服务端封锁第三方工具使用Claude订阅OAuth令牌	引发OpenClaw/OpenCode等社区大规模反弹
2026年2月	Anthropic正式文档化OAuth限制政策	开发者社区对Anthropic生态开放性产生质疑

1.2 市场规模

AI Agent市场在2025年达到$78.4亿，预计以46.3%的年复合增长率增长，到2030年将达到$526.2亿（MarketsandMarkets数据）。Gartner预测，到2026年底，40%的企业应用将内置任务专用AI Agent（此前不到5%）。

---

二、各框架最新社区评价

2.1 LangChain / LangGraph

重大里程碑（2025年10月）：

• LangChain 1.0发布

  完全重写，以Agent循环为核心，基于LangGraph运行时驱动。Sequoia称这是"langchain过去和未来的合并"

• LangGraph 1.0发布

  Agent框架空间中首个稳定的主要版本——“持久Agent框架领域的重大里程碑”

• $1.25亿B轮融资

  IVP领投，Sequoia、Benchmark、CapitalG、Sapphire跟投，估值$12.5亿

• 数据指标

  90M月下载量（LangChain+LangGraph合计），35%的财富500强使用其服务，LangSmith商业平台trace量同比增长12倍

社区最新正面评价（2025年下半年）：

• Gartner Peer Insights 2025-2026年用户评价：“LangGraph令人印象深刻，稳定、透明，非常适合构建高级Agent工作流。有学习曲线，但其提供的能力和控制力值得付出”
• 生产验证不断扩大：Uber、LinkedIn、Klarna、J.P.Morgan、BlackRock、Cisco等400+企业在生产中使用LangGraph
• LangChain 1.0+LangGraph 1.0的组合首次提供了高层抽象到低层控制的无缝过渡路径：“用LangChain快速启动，需要更多控制时无缝切换到LangGraph”
• 新增Agent Builder（无代码）和Insights Agent（自动分类Agent行为模式），降低非技术用户门槛

社区最新批评（2025年下半年）：

• Gartner用户警告：“LangGraph非常灵活，但也非常复杂，请自行承担风险”
• 复杂性问题持续存在：多个评审者提到"子Agent潜在的无限循环"、"安全性不足"等生产环境挑战
• 社区继续质疑过度抽象：“对于简单任务，其抽象层感觉太重”
• LangChain ARR仅$1,200万-$1,600万（截至2025年6月），虽然此后有增长但未公布具体数字——商业化仍在早期

2025年下半年社区共识：

LangChain团队已完成其最关键的战略转型——承认"用LangGraph做Agent，用LangChain做快速启动"。1.0双发布标志着框架从混乱的早期走向稳定。对于需要复杂状态管理、人机协同、持久执行的企业级Agent系统，LangGraph是当前最成熟的选择。但复杂性税依然存在——简单项目直接调用模型API可能更高效。

---

2.2 CrewAI

重大更新（2025年下半年至2026年初）：

• 版本快速迭代

  从2025年10月的1.63到现，迭代极快——1.6.x（2025年11月）→ 1.7.x（2025年12月）→ 1.8.0（2026年1月8日）→ 当前最新稳定版1.9.3（2026年1月30日），预发布版1.10.0a1（2026年2月19日）

• 1.8.0重大特性

  （2026年1月）：A2A原生异步链、A2A更新机制（poll/stream/push）、全局Flow配置支持human-in-the-loop反馈、流式工具调用事件、生产就绪的Flows和Crews架构、EventListener和TraceCollectionListener增强

• 完全独立于LangChain

  官方明确强调"从零构建，完全独立于LangChain或任何其他Agent框架"——轻量级、高性能

• CrewAI AMP Suite

  （企业套件）：追踪与可观察性、统一控制面板、企业安全合规、本地和云部署选项

• 超过10万开发者

  通过社区课程（learn.crewai.com）获得认证

• 1.1.0发布时社区公告曾提到"数个未解决的高严重性bug可能影响关键工作流"，但后续版本迭代密集修复

社区最新正面评价：

• 角色扮演设计持续受到肯定："role + goal + backstory"的人格化设计使非技术人员也能理解Agent系统
• 内容生产流水线、报告生成系统、质量保证工作流等结构化场景中表现出色
• 作为多Agent快速原型工具的地位稳固——“到多Agent协作的最快路径，最小样板代码”
• Flow机制提供了DAG支持，适合确定性工作流编排

社区最新批评（严重）：

• 隐私争议持续发酵

  Trustpilot评论（2025年持续更新）指出CrewAI在未经用户同意的情况下收集使用数据，且无法禁用。评论者称"这是我遇到的最严重的开源原则和个人数据法律违反"

• 生产就绪性仍受质疑

  Latenode 2026年2月评测指出"中等规模部署表现良好，但扩展需要精细的资源管理"；企业部署通常需要专门的DevOps支持处理容器化、扩展和系统监控

• 1.1.0高严重性bug

  官方社区公告明确提到存在未解决的高严重性bug——表明1.0-1.1的生产稳定性仍需验证

• 实用性反思

  Medium资深开发者（2025年5月发表，持续获得引用）的核心观察：“当我让crew可靠工作时，我已经可以用LLM API直接实现相同功能10次了”；“仅仅因为某件事可以用AI工具完成，并不意味着这样做是好主意”

• 成本不可预测

  多Agent循环在没有限制的情况下可能无限膨胀token消耗和延迟

2025年下半年社区共识：

CrewAI从1.0到1.9.3的快速迭代展示了极强的研发节奏——A2A协议支持、生产级Flows架构、HITL增强、AMP企业套件等特性密集落地。框架已完全脱离LangChain依赖，成为真正独立的轻量级多Agent平台。角色协作场景（内容生产、研究流水线、审批流程）是其最佳战场。但两个关键风险需要企业评估：(1) 数据隐私问题在Trustpilot上持续被投诉且未被官方正面回应；(2) 虽然AMP套件提供了企业级追踪和控制面板，但社区中缺少大规模生产环境（数百Agent并发）的深度案例分享。

---

2.3 OpenAI Agents SDK + AgentKit

重大更新（2025年下半年）：

• AgentKit发布

  （2025年下半年）：从单一SDK升级为完整Agent开发平台

• Agent Builder：可视化画布，拖放节点构建多Agent工作流，支持预览运行、评估配置、完整版本控制
• Connector Registry：管理员集中管理数据和工具连接
• ChatKit：可嵌入的定制聊天Agent体验工具包

• GPT-5系列整合

  ：到2025年中后期，GPT-5.2-Codex成为默认代码生成模型

• Codex CLI

  开源：支持仓库级Agent编码，集成AGENTS.md和MCP

• Assistants API宣布弃用

  （计划2026年日落）：用户需迁移至Responses API

社区最新正面评价：

• 极简设计持续受到好评：4个核心原语（Agent、Handoff、Guardrail、Tool）——“最小认知负担”
• AgentKit中Ramp团队案例：“从空白画布到buyer agent仅用几小时”，Agent Builder"将曾经需要数月复杂编排的工作转变为几小时"
• 内置追踪、评估、微调一体化——“不是事后添加的可观察性”
• Klarna使用Agent SDK构建的客服Agent处理了三分之二的所有工单；Clay利用其实现10倍增长
• 双语言一等支持（Python + TypeScript）在框架中处于领先地位
• 提供商无关设计：虽为OpenAI优化，但支持100+其他LLM

社区最新批评：

• 平台锁定风险升级

  Assistants API宣布弃用——社区质疑"Chat Completions → Responses API的迁移是技术还是商业驱动？“部分开发者建议"写wrapper而不是直接迁移”

• AgentKit生态仍早期

  从SDK到平台的扩展速度快，但生产验证案例相对LangGraph少

• SDK有意排除高级功能

  复杂状态机、可视化工作流等需开发者自行实现——“保持表面积小但将责任转移给开发者”

• 内存/记忆能力不足

  SDK仅提供短期会话历史，无持久或语义记忆——需外部解决方案（如Mem0）

2025年下半年社区共识：

OpenAI从SDK → AgentKit的快速演进展示了其对Agent平台化的决心。Agent Builder可视化画布+Connector Registry+ChatKit的组合为Agent开发提供了从代码到无代码的全谱系覆盖。对于OpenAI模型用户，这已是最自然的选择。但Assistants API的弃用计划提醒开发者：在OpenAI生态中，API稳定性是需要长期关注的风险。

---

2.4 Claude Agent SDK / Claude Code（Anthropic）

重大更新（2025年下半年至2026年初）：

• Claude Code 2.1.0发布

  （2026年1月）：引入Agent Hooks（PreToolUse/PostToolUse/Stop逻辑）、Skills、Slash Commands

• Claude Code成为AI编码工具事实标准

  ：2025年底开发者社区广泛认为Claude Code（配合Opus 4.5）是最佳AI编码助手

• Claude Code营收达$10亿ARR

  （GA后仅6个月），Anthropic整体ARR在2026年1月达$90亿

• Agent Skills

  （2025年10月beta）：动态加载的指令、脚本、资源文件夹

• Claude Opus 4.6发布

  （2026年2月5日）：METR估计50%任务完成时间范围达14小时30分钟——目前最长自主任务能力

社区最新正面评价（极其强烈）：

• 编码能力社区公认第一

  “在2025年末的讨论中，Claude Code被反复描述为深度推理、调试和架构变更方面最强的模型”（Faros AI 2026年1月）

• Google工程师Jaana Dogan（负责Gemini API）的测试：Claude Code在1小时内生成了一个分布式Agent编排系统——她的团队整个2024年都在迭代的问题

• VentureBeat报道：2025年12月底至2026年1月初，开发者在X上将Claude Code描述为"vibe coding"和"Agent组合"的game-changer

• Reddit用户评价（2025年10月）：“Slack中的集成是分诊工作的game changer”；Hacker News评价（2025年8月）：“与Copilot相比，它的自主性让我惊讶”

• Wikipedia记录（2026年2月）：Claude Code被Microsoft、Google和OpenAI员工使用

社区最新批评（严重——2026年初OAuth风波）：

• OAuth令牌封锁引发社区强烈反弹（2026年1月-2月）：

• 2026年1月9日，Anthropic服务端静默部署了封锁机制，阻止订阅OAuth令牌在第三方工具中使用
• 受影响工具：OpenClaw、NanoClaw、OpenCode（10.7万GitHub星标）、Cline、RooCode等
• 开发者"一觉醒来工作流全部中断"——GitHub Issues被投诉淹没
• 2026年2月17-18日，Anthropic正式文档化禁令：“通过Claude Free/Pro/Max账户获得的OAuth令牌在任何其他产品、工具或服务中使用——包括Agent SDK——均不被允许”

• 社区反应极度负面：

• Hacker News、Reddit r/ClaudeAI、r/LocalLLaMA同时爆发讨论
• 知名开发者Gergely Orosz直言：“Anthropic的API成本远高于其他玩家…似乎Anthropic乐于声明他们对Claude周围几乎没有生态系统感到满意”
• OpenClaw创始人Peter Steinberger在被Anthropic法律团队要求改名后，宣布加入OpenAI
• OpenAI趁势明确确认其订阅可用于外部API调用，触发可见的用户迁移潮

• 经济学矛盾：Claude Max订阅$200/月，但API定价Claude Opus 4.6为$15/$75每百万token——活跃的Agent工作负载在订阅下可轻松消耗$1,000+的API资源。“前沿模型 + Agent循环 + 平价订阅无法共存”
• 平台绑定和商业许可：Claude Agent SDK在商业条款下运行，非Apache/MIT开源许可。社区对比后发现其他框架均提供更开放的许可

2025年下半年至2026年初社区共识：

Claude Code作为编码Agent的能力已获得社区近乎一致认可——它不仅是最好的，而且领先幅度明显。但2026年初的OAuth封锁事件严重损害了开发者对Anthropic生态开放性的信任。核心矛盾清晰：Anthropic拥有最强的模型，但其平台政策最封闭。社区正在分化——重度编码用户留在Claude Code（别无更好选择），而构建独立Agent产品的开发者正在评估迁移至OpenAI或开源模型。

---

2.5 Google ADK（Agent Development Kit）

重大更新（2025年下半年）：

• ADK TypeScript版本发布

  （2025年12月17日）：使TypeScript/JavaScript开发者能用熟悉的语言和工具构建Agent

• Gemini 3 Pro和Gemini 3 Flash支持

  ADK集成最新Gemini模型

• MCP Toolbox for Databases的原生ADK TypeScript集成

• A2A协议增强

  Agent-to-Agent协议推动跨框架互操作

• GitHub Stars达到10K+

社区最新正面评价：

• **“让Agent开发感觉像软件开发”**的核心设计理念持续获得认可——代码优先、可测试、可版本控制
• TypeScript版本受到前端/全栈开发者欢迎：“用熟悉的语言和生态构建Agent，无需离开偏好的环境”
• 多语言支持在框架中最广：Python、TypeScript、Java、Go
• 部署无关性：本地、容器、无服务器（Google Cloud Run）均可运行
• 模型无关但Gemini优化：通过LiteLLM支持Anthropic、Meta、Mistral等
• 内置双向音视频流：超越文本交互，进入多模态对话

社区最新批评：

• 仍处早期阶段

  相较LangChain和CrewAI，独立社区讨论和第三方教程明显较少

• Google生态绑定实际存在

  虽声称部署无关，但最佳体验需要Google Cloud——“Vertex AI Agent Engine Runtime是推荐的部署目标”

• 深度生产评测匮乏

  大多数内容来自官方博客和入门教程，缺乏生产环境深度经验分享

• 社区较新

  2025年4月首次发布，至今不到一年——生态成熟度有差距

2025年下半年社区共识：

ADK的架构设计成熟度高（事件驱动、双向流、模块化），TypeScript版本的发布显著拓宽了其受众。但社区验证深度不足仍是最大短板——缺少LangGraph那样的大规模企业生产案例背书。对于已在Google Cloud上的企业团队，ADK值得作为首选评估。对于其他环境，建议继续观望其社区成长。

---

2.6 Microsoft Agent Framework（AutoGen + Semantic Kernel合并）

重大事件（2025年10月至今）：

• 2025年10月

  Microsoft正式宣布将AutoGen和Semantic Kernel合并为Microsoft Agent Framework，进入公开预览

• AutoGen进入维护模式

  仅接收bug修复和安全补丁，不再开发新功能

• Semantic Kernel同样进入维护模式

  新功能全部投入Microsoft Agent Framework

• GA目标

  Agent Framework 1.0计划2026年Q1 GA；Process Framework（确定性业务流程编排）计划2026年Q2 GA

• Azure AI Foundry Agent Service已于2025年5月GA

社区最新正面评价：

• 统一解决了社区最大痛点

  “不再纠结该用AutoGen还是Semantic Kernel”——这个困扰Microsoft AI开发者多年的问题终于有了答案

• 结合了AutoGen的多Agent编排易用性和Semantic Kernel的企业级特性（状态管理、遥测、可靠性）

• 对于.NET/Azure生态企业是"不需要思考的选择"——原生Azure集成、多语言支持（C#、Python、Java）、生产SLA、合规保障（SOC 2、HIPAA等）

• 迁移指南明确：从AutoGen的AssistantAgent到ChatAgent、从FunctionTool到@ai_function装饰器、从事件驱动模型到图基Workflow API

• 支持MCP和A2A协议，与更广泛的Agent生态互操作

社区最新批评：

• 公开预览意味着API可能变更

  在Q1 2026 GA之前，API表面积可能发生变化

• 社区规模小于LangGraph/CrewAI

  作为新统一框架，独立社区讨论和第三方教程仍在建设中

• 深度Azure集成可能限制可移植性

  如果后续想迁移到AWS或GCP，可能面临挑战

• AutoGen老用户面临迁移压力

  GitHub Discussion中开发者疑问："新框架出来了，之前在SK上的投入怎么办？“Microsoft回应"想象Agent Framework是Semantic Kernel v2.0”

• AG2分叉仍存在

  原AutoGen核心创建者离开Microsoft创建AG2.ai，社区分裂影响仍在

2025年下半年社区共识：

Microsoft终于用一个框架统一了其Agent开发故事——这是正确的战略决策。对于Azure生态企业，Microsoft Agent Framework已经是可以开始构建的平台（Azure AI Foundry Agent Service已GA）。但对于非Microsoft生态的开发者，LangGraph在灵活性和社区成熟度上仍然领先。建议：如果在Azure生态内，现在就开始使用Agent Framework公开预览；如果不在，等Q1 2026 GA后再评估。

---

三、综合对比矩阵（2026年2月更新）

维度	LangChain/LangGraph	CrewAI	OpenAI Agents SDK/AgentKit	Claude Agent SDK	Google ADK	Microsoft Agent Framework
成熟度	⭐⭐⭐⭐⭐（1.0 GA）	⭐⭐⭐⭐（v1.9.3，迭代密集）	⭐⭐⭐⭐（AgentKit平台化）	⭐⭐⭐（编码场景⭐⭐⭐⭐⭐）	⭐⭐⭐（TS版刚发布）	⭐⭐⭐（公开预览，Q1 GA）
学习曲线	高（功能强大但复杂）	低（角色直觉化）	低（4个原语）	中（需理解Computer Use）	中（代码优先）	中-高（企业概念多）
生产就绪	高（400+企业验证）	中-高（AMP企业套件已发布）	中-高（Klarna等案例）	高（编码），中（通用）	中（缺深度案例）	中-高（Azure Agent Service已GA）
社区规模	最大（118K GitHub星）	大（30K+，增长快）	大（OpenAI生态辐射）	大（Claude Code主导）	中（10K+）	中（新统一，在建设中）
月下载量	90M（合计）	高增长中	快速增长中	N/A（产品驱动）	增长中	增长中
模型无关性	强	中	中（OpenAI优化）	弱（Claude绑定）	中（Gemini优化）	中-强（多提供商）
生态开放性	开放（MIT）	有争议（数据收集）	中（平台锁定风险）	低（OAuth封锁争议）	开放（Apache 2.0）	开放（开源）
多Agent支持	强（LangGraph图编排）	最强（角色协作核心）	中（Handoff机制）	中	强（层级+路由）	强（会话编排）
可观察性	好（LangSmith平台）	好（AMP追踪+控制面板）	好（内置追踪）	中	好（内置）	好（Azure集成）
企业特性	好（1.0后大幅增强）	发展中	发展中（AgentKit）	发展中	好（GCP集成）	强（Azure SLA/合规）
许可证	MIT	Apache 2.0	MIT	商业条款	Apache 2.0	MIT
语言支持	Python、JS	Python	Python、TypeScript	Python、TypeScript	Python、TS、Java、Go	C#、Python（Java计划中）

---

四、2025下半年至2026初的核心趋势

4.1 框架整合加速——“少框架、多标准化”

2025年下半年，框架战争的终局更加明确：

• LangGraph以1.0 GA和独角兽融资确立了通用编排领导地位
• Microsoft用一个框架终结了AutoGen/Semantic Kernel的分裂
• OpenAI从SDK扩展到AgentKit平台
• CrewAI在角色协作细分市场站稳

趋势清晰：更少的框架，更多的标准化。如果今天选择框架，应该押注有发行能力的公司支撑的那些——而不仅仅是GitHub星标。

4.2 模型厂商SDK正在侵蚀通用框架空间

OpenAI（AgentKit）、Google（ADK）、Anthropic（Agent SDK）都在发布自己的Agent开发工具，内置工具调用、记忆、guardrails。曾经需要LangChain才能实现的许多功能，现在被模型API原生覆盖。

LangChain应对策略：1.0重写后定位为"Agent工程平台"而非仅仅是LLM wrapper，通过LangSmith商业产品（可观察性+评估+部署）创造模型厂商SDK不提供的差异化价值。

4.3 OAuth/平台控制成为新争议焦点

2026年初最大的社区话题不是哪个框架更好，而是平台控制权：

• Anthropic封锁第三方OAuth使用引发开发者强烈不满
• OpenAI趁势表示其订阅可用于外部API调用，吸引迁移用户
• 社区形成共识：“前沿模型 + Agent循环 + 平价订阅无法共存”——但平台如何处理这一矛盾决定了开发者信任

4.4 "保持简单"持续成为主流声音

社区最强的重复共识不变：不要为了用框架而用框架。对于简单到中等复杂度的应用，直接模型API + 原生Python通常更快、更可控、更易维护。

一位资深开发者在Medium上的总结获得广泛共鸣：
“2026年构建AI Agent不再是关于巧妙的prompt技巧，而是关于结构化工作流、持久会话和干净的架构。”

4.5 互操作性标准日趋重要

• MCP（Model Context Protocol）

  Anthropic推动的协议被多个框架采纳——"控制协议就控制生态"被认为可能是2025-2026年最重要的战略布局

• A2A（Agent-to-Agent）

  Google推动的Agent间通信协议

• 混合模式日趋常见

  LlamaIndex做检索 + LangGraph做编排，CrewAI Agent调用LangChain工具

• AGENTS.md

  OpenAI Codex推动的仓库级Agent配置标准

---

如何系统的学习大模型 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。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

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】