简介

文章系统梳理了构建智能体AI所需的11个关键环节，包括编程与提示工程、智能体基础、大语言模型与API、工具使用与集成、智能体框架、编排与自动化、记忆管理、知识与检索增强生成、部署、监控与评估以及安全与治理。每个环节详细介绍了相关技术、工具和实践，为开发者提供从零到一构建智能体AI的完整技术路线图，适合初学者入门和开发者查漏补缺。

---

2025年如果你想构建和开发智能体 AI（Agentic AI）你到底需要用到哪些技术，做哪些事情，下图可以很完整的告诉你。并用不同颜色区分了 必须做（Must do）、可选（Optional） 和 工具/技术（Tools/tech） 三类内容。

一、Agentic的关键环节

下面详细介绍一下图中构建智能体 AI 开发的11个关键环节，每个环节都是构建强大智能体的重要基石。

1.Programming & Prompting（编程与提示工程）

是智能体与 AI 交互、控制 AI 行为的基础。

涵盖编程语言（Python、JavaScript、TypeScript、Shell/Bash 等）、脚本与自动化（API 请求、文件处理、异步编程、网页抓取）、提示概念（提示工程、上下文管理、思维链、多智能体提示、目标导向提示、自我批判与重试循环等）。

2.Basics of AI Agents（智能体基础）

讲解“智能体”本身的核心概念与架构。

包括什么是 AI 智能体？、自主/半自主智能体、智能体架构（ReAct、CAMEL、AutoGPT 等）、模型上下文协议（MCP）、A2A 协议（Agent-to-Agent）、目标分解、任务规划算法、决策策略、行动规划循环、多智能体协作、自我反思/反馈循环等。

3.LLMs & APIs（大语言模型与 API）

大语言模型是当下智能体的“大脑”，API 则是与外部系统交互的关键。

涵盖主流 LLM 提供商（OpenAI GPT-4/GPT-4o、Claude、Gemini、Mistral 等）、开源 LLM（Llama、DeepSeek、Falcon 等），以及 API 认证、限速、Toolformer/函数调用、工具调用与输出解析、Prompt 链式调用等技术与实践。

4.Tool Use & Integration（工具使用与集成）

智能体需要“工具”来扩展能力（如计算、搜索、网页浏览、文件读写等）。

包含工具系统、记忆集成、外部 API 调用、文件读写工具、Python 执行工具、搜索与检索工具、计算器/代码解释器、网页浏览工具等。

5.Agent Frameworks（智能体框架）

简化智能体开发的工具链与框架。

主流框架如 LangChain、AutoGen、CrewAI、Flowise、AgentOps、Haystack、Semantic Kernel、Superagent、Llamaindex 等。

6.Orchestration & Automation（编排与自动化）

让多个智能体或任务“协同工作”的技术与流程。

涉及 n8n、Make.com、Zapier、LangGraph、DAG 管理、事件驱动触发器、Guardrails & 验证、循环与条件工作流等工具和概念。

7.Memory Management（记忆管理）

智能体“记忆”是实现长期任务、上下文理解的关键。

包括短期记忆、长期记忆、情景记忆、向量存储，以及 Pinecone、Weaviate、Chroma、FAISS 等向量数据库技术。

8.Knowledge & RAG（知识与检索增强生成）

让智能体“有知识”“能检索”的核心技术。

涵盖 RAG（检索增强生成）、Embedding 模型、自定义数据加载器、文档索引、查询精炼、混合搜索，以及 LangChain RAG、Llamaindex RAG 等实现方案。

9.Deployment（部署）

把智能体推向生产环境的关键步骤。

包括 API 部署、无服务器函数、FastAPI/Streamlit/Gradio 等框架、Docker、Kubernetes、向量数据库托管，以及 Agent Hosting Services（如 Replicate、Modal 等）。

10.Monitoring & Evaluation（监控与评估）

保障智能体“可靠运行”“持续优化”的环节。

涉及智能体评估指标、人在回路（Human-in-the-Loop）反馈、LangSmith、日志/追踪、自动评估循环、OpenTelemetry、Prometheus/Grafana、自定义仪表盘等工具与实践。

11.Security & Governance（安全与治理）

智能体落地时必须考虑的安全与合规问题。

包括提示注入防护、API Key 管理、用户认证、基于角色的访问控制（RBAC）、输出过滤、红队测试（Red Team Testing）、数据隐私与合规等。

二、结语

包括提示注入防护、API Key 管理、用户认证、基于角色的访问控制（RBAC）、输出过滤、红队测试（Red Team Testing）、数据隐私与合规等。

这张图系统梳理从 0 到 1 构建智能体 AI所需的知识、工具与实践路径”。无论是初学者入门，还是开发者查漏补缺，都能通过它快速定位自己需要的技术方向、工具链，以及未来需要深入学习的领域。

三、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。

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.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

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】