本文系统性介绍了AI Agent的概念、与LLM的区别，并通过Python代码实例展示了如何实现一个最小的ReAct Agent。文章还深入解析了smolagents框架的内部机制，包括System Prompt、Agent执行日志、记忆机制等，并对比了CodeAgent和ToolCallingAgent两种执行范式。此外，还探讨了多Agent协作、Agent调控方法以及生产环境注意事项，为读者提供了全面的学习指南。

1、 AI Agent 到底是什么

1.1 LLM 和 Agent 的核心区别

你用过 ChatGPT 或者 DeepSeek 对话，它们能写文章、翻译、写代码。但你让它"帮我查一下今天北京的天气，然后订一家评分最高的餐厅"——它做不到。

为什么？因为 LLM 本质上只做一件事：输入文本，输出文本。它没有手，不能上网查天气，不能调用订餐 API，甚至不知道"现在"是几点。

Agent 解决的就是这个问题。一句话概括：

LLM 是一个只能说话的大脑，Agent 是一个能思考、能动手、能从结果中学习的完整系统。

LLM Agent
能力 生成文本 生成文本 + 调用工具 + 观察结果
状态 无状态（每次对话独立） 有记忆（记住之前做了什么）
决策 一次性回答 多步推理，自主决定下一步
边界 训练数据截止日期内的知识 可以访问实时数据和外部系统

1.2 Agent 的四大支柱

一个完整的 Agent 系统由四个核心组件构成：

┌─────────────┐
│   用户任务    │
└──────┬──────┘
▼
┌────────────────────────┐
│         LLM            │
│    （大脑 / 推理引擎）    │
└────────────────────────┘
▲     ▲      ▲      ▲
│     │      │      │
┌─────┘  ┌──┘   ┌──┘   ┌──┘
▼        ▼      ▼      ▼
┌────────┐┌──────┐┌─────┐┌──────────┐
│  规划   ││ 记忆  ││ 工具 ││ 行动循环  │
│Planning││Memory││Tools││Action Loop│
└────────┘└──────┘└─────┘└──────────┘
  • 规划（Planning）：把复杂任务拆解成可执行的步骤
  • 记忆（Memory）：记住之前的对话和操作结果
  • 工具（Tools）：扩展 LLM 的能力边界——计算器、搜索引擎、API 调用
  • 行动循环（Action Loop）：把上面三者串起来的执行引擎，也就是 ReAct 循环

1.3 为什么现在 Agent 变得实用了

Agent 的概念并不新，但直到最近才真正可用，原因有三：

  1. LLM 能力跃升：GPT-4、Claude、DeepSeek 等模型的推理能力足够强，能可靠地遵循复杂指令和工具调用格式
  2. 工具调用标准化：OpenAI 的 Function Calling、Anthropic 的 Tool Use、以及 MCP 让工具集成有了统一接口
  3. 框架生态成熟：LangChain、LangGraph、smolagents、CrewAI 等框架大幅降低了构建 Agent 的门槛

理论讲够了，我们来写代码。

2、手写一个最小 ReAct Agent

2.1 ReAct 是什么

ReAct 来自 2022 年 Yao et al. 的论文 “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models”。核心思想极其简单：

让 LLM 交替进行"思考"和"行动"，每次行动后观察结果，再决定下一步。

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│                   用户任务                         │
└──────────────────────┬───────────────────────────┘
▼
┌─────────────┐
┌───▶│   Thought   │  LLM 思考：我需要做什么？
│    └──────┬──────┘
│           ▼
│    ┌─────────────┐
│    │   Action    │  LLM 决定：调用哪个工具？
│    └──────┬──────┘
│           ▼
│    ┌─────────────┐
│    │ Observation │  执行工具，拿到结果
│    └──────┬──────┘
│           ▼
│      还需要更多     ──── 是 ────┐
│      步骤吗？                    │
│           │                     │
│          否                     │
│           ▼                     │
│    ┌─────────────┐              │
│    │ Final Answer│              │
│    └─────────────┘              │
└─────────────────────────────────┘

为什么这比让 LLM 一次性回答更好？因为每一步都有真实的观察结果来"校准"推理。LLM 不是在凭空想象答案，而是基于实际数据一步步推导。

2.2 纯 Python 实现 ReAct 循环

下面这段代码不依赖任何 Agent 框架，只用 Python + LLM API，实现一个完整的 ReAct Agent。注意 calculator 中的 eval() 仅用于学习演示，生产环境必须使用沙箱：

"""
minimal_react.py — 纯手写 ReAct Agent（不依赖任何框架）
"""
import json, re
from litellm import completion

# ── 第一步：定义工具 ──────────────────────────────────
def calculator(expr: str)-> str:
"""安全受限的计算器（生产环境应使用 AST 解析或沙箱）"""
import ast, operator
    allowed ={ast.Add: operator.add, ast.Sub: operator.sub,
               ast.Mult: operator.mul, ast.Div: operator.truediv, ast.Pow: operator.pow}
    tree = ast.parse(expr, mode="eval")
def _eval(node):
if isinstance(node, ast.Expression):return _eval(node.body)
if isinstance(node, ast.Constant):return node.value
if isinstance(node, ast.BinOp):return allowed[type(node.op)](_eval(node.left), _eval(node.right))
raiseValueError(f"不支持的操作: {ast.dump(node)}")
return str(_eval(tree))

def weather(city: str)-> str:
return{"北京":"晴 22°C","上海":"多云 26°C"}.get(city,"未知城市")

tools ={"calculator": calculator,"weather": weather}
tool_desc ="\n".join(f"- {name}: 调用方式 {name}(参数)"for name in tools)

# ── 第二步：设计 System Prompt ─────────────────────────
SYSTEM_PROMPT = f"""你是一个 ReAct Agent。收到任务后，按以下格式交替输出：

Thought: <你的思考过程>
Action: <工具名>(<参数>)

等待系统返回 Observation 后，继续思考。
当你得出最终答案时，输出：
Thought: 我已经得到了答案。
Final Answer: <最终答案>

可用工具：
{tool_desc}
"""

# ── 第三步：ReAct 循环 ─────────────────────────────────
def react_agent(task: str, max_steps: int =5)-> str:
    messages =[
{"role":"system","content": SYSTEM_PROMPT},
{"role":"user","content": task},
]

for step in range(max_steps):
        response = completion(model="deepseek/deepseek-chat", messages=messages)
        output = response.choices[0].message.content
print(f"\n── Step {step} ──\n{output}")

if"Final Answer:"in output:
return output.split("Final Answer:")[-1].strip()

        action_match = re.search(r"Action:\s*(\w+)\((.+?)\)", output)
if action_match:
            tool_name, arg = action_match.group(1), action_match.group(2).strip("\"'")
            observation = tools[tool_name](arg)if tool_name in tools else"未知工具"
print(f"Observation: {observation}")
            messages.append({"role":"assistant","content": output})
            messages.append({"role":"user","content": f"Observation: {observation}"})
else:
            messages.append({"role":"assistant","content": output})

return"达到最大步数，未得出答案"

# ── 运行 ──────────────────────────────────────────────
answer = react_agent("北京今天天气怎么样？如果气温超过 20 度，计算 20 * 3.14 的值。")
print(f"\n最终答案: {answer}")

这段代码只有 ~50 行，但它包含了一个 Agent 的全部核心要素：

要素 对应代码
工具注册 tools 字典
System Prompt 告诉 LLM 用 Thought/Action/Observation 格式
ReAct 循环 forstepinrange(max_steps)
工具调用 正则解析 Action，执行对应函数
记忆 messages 列表累积对话历史
终止条件 检测 FinalAnswer: 或达到 max_steps

2.3 手写的局限性

这个最小实现能跑，但离生产可用差得远：

  • 解析脆弱：靠正则匹配 Action:tool(arg)，LLM 稍微变一下格式就挂了
  • 没有沙箱：即使用了 AST 解析，复杂场景下仍有安全隐患
  • 错误处理缺失：工具调用失败、LLM 输出格式错误都没处理
  • 不支持复杂工具：多参数、嵌套调用、异步工具都搞不定

这就是为什么我们需要框架。接下来用 smolagents 看看同样的事情怎么做。

3、 用 smolagents 10 行代码跑起来

上面我们手写了 50 行代码实现 ReAct。smolagents 把这些全部封装好了——模型适配、Prompt 模板、循环控制、工具解析、错误恢复——你只需要关心业务逻辑。

from smolagents importCodeAgent,LiteLLMModel

model =LiteLLMModel(model_id="deepseek/deepseek-chat", temperature=0.7)
agent =CodeAgent(tools=[], model=model, add_base_tools=True)
result = agent.run("斐波那契数列的第 20 项是多少？请同时告诉我计算过程。")
print(result)

三个核心要素，和手写版一一对应：

手写版 smolagents
completion() 调用 LLM LiteLLMModel 封装模型调用
tools 字典 + 正则解析 CodeAgent 自动管理工具
forstepinrange(max_steps) Agent 内部的 ReAct 循环

关键区别：smolagents 的 CodeAgent 不是让 LLM 输出 Action:tool(arg) 这种文本格式，而是让 LLM 直接写 Python 代码。LLM 可以用循环、条件判断、变量赋值——表达力远超文本格式。

add_base_tools=True 会添加内置工具（如 PythonInterpreterTool），让 Agent 即使没有自定义工具也能通过写代码来解决问题。

4、深入 ReAct 内部机制

框架帮我们封装了细节，但理解内部机制才能在出问题时知道怎么调试。这一节我们拆开 smolagents 的 Agent，看看每一层发生了什么。

4.1 System Prompt — LLM 看到了什么

Agent 的行为由 System Prompt 决定。smolagents 使用 Jinja2 模板，在初始化时把工具描述、managed_agents 信息注入进去：

agent =CodeAgent(tools=[], model=model, add_base_tools=True)

# 查看 System Prompt 模板
system_prompt = agent.prompt_templates["system_prompt"]
print(f"System prompt 长度: {len(system_prompt)} 字符")
print(system_prompt[:500])

这个 System Prompt 告诉 LLM：

  1. 你是一个 Agent，要按 Thought → Code → Observation 的格式工作
  2. 你可以使用这些工具（自动列出每个工具的名称、描述、参数类型）
  3. 当你得出最终答案时，调用 final_answer() 函数

你还可以通过 instructions 参数追加自定义指令，不需要修改模板：

custom_agent =CodeAgent(
    tools=[], model=model, add_base_tools=True,
    instructions="你是一个数学教授。回答问题时，请用通俗易懂的方式解释推理过程。",
)
result = custom_agent.run("为什么 0.1 + 0.2 不等于 0.3？")

4.2 Agent 执行日志 — 逐步拆解 ReAct 循环

agent.logs 记录了每一步的详细信息。我们用一个斐波那契工具来观察：

from smolagents import tool

@tool
def fibonacci(n: int)-> str:
"""
    计算斐波那契数列的第 n 项。

    Args:
        n: 要计算的项数（从第 1 项开始）
    """
if n <=0:
return"n 必须是正整数"
    a, b =0,1
for _ in range(n -1):
        a, b = b, a + b
return f"斐波那契数列第 {n} 项是 {b}"

log_agent =CodeAgent(tools=[fibonacci], model=model, max_steps=5)
result = log_agent.run("斐波那契数列第 10 项和第 20 项分别是多少？它们的比值接近什么数？")

运行后查看日志：

for i, step in enumerate(log_agent.logs):
if hasattr(step,"model_output"):
print(f"\n--- Step {i} ---")
print(f"LLM 输出: {step.model_output[:200]}...")
if hasattr(step,"observations"):
print(f"观察结果: {step.observations[:200]}...")

你会看到类似这样的执行过程：

──Step0──
LLM 输出:Thought:我需要分别计算第10项和第20项，然后算比值...
Code:
  result_10 = fibonacci(10)
  result_20 = fibonacci(20)
print(result_10, result_20)

观察结果:斐波那契数列第10项是55斐波那契数列第20项是6765

──Step1──
LLM 输出:Thought:比值是6765/55≈123，这接近黄金比例的幂...
Code:
  ratio =6765/55
  final_answer(f"第10项=55, 第20项=6765, 比值≈{ratio:.2f}")

注意 CodeAgent 在一步内就调用了两次 fibonacci（用 Python 变量存储结果），这是它比 ToolCallingAgent 高效的原因。

4.3 Agent 的记忆 — writememoryto_messages()

Agent 的"记忆"就是对话历史。每一步的 LLM 输出和工具观察结果都会被追加到消息列表中，作为下一步的上下文：

messages = log_agent.write_memory_to_messages()
print(f"总消息数: {len(messages)}")
for msg in messages:
print(f"  {str(msg.content)[:100]}...")

这个方法做了两件事：

  1. 把 System Prompt 转成消息格式
  2. 把每个执行步骤（ memory.steps）转成消息追加进去

这就是 Agent 能"记住"之前做了什么的原因——所有历史都在 messages 里，每次调用 LLM 时一起发送。

5、工具系统入门

5.1 为什么需要工具

LLM 有三个硬伤：不知道实时信息、不能精确计算、不能操作外部系统。工具就是给 LLM 装上的"手"：

LLM 做不到的 工具解决方案
不知道现在几点 时间查询工具
算不准浮点数 计算器工具
不能查数据库 数据库查询工具
不能发邮件 邮件 API 工具

工具的本质是一个函数，它有名称、描述、输入参数类型和返回值。LLM 通过阅读工具描述来决定什么时候用、怎么用。

5.2 @tool 装饰器 — 最简单的定义方式

from smolagents import tool

@tool
def get_current_time(timezone: str ="Asia/Shanghai")-> str:
"""
    获取指定时区的当前时间。

    Args:
        timezone: 时区名称，如 "Asia/Shanghai", "US/Eastern", "Europe/London"
    """
from datetime import datetime
import zoneinfo

    zone = zoneinfo.ZoneInfo(timezone)
    now = datetime.now(zone)
return now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z")

三个关键点：

  1. 函数名就是工具名——LLM 在代码中直接调用 get_current_time()
  2. docstring 是 LLM 理解工具的唯一依据——写不清楚，Agent 就不会正确使用
  3. 类型注解告诉 LLM 参数类型—— timezone:str 让 LLM 知道要传字符串

5.3 Tool 子类 — 复杂工具的定义方式

当工具需要初始化状态（比如数据库连接）或有复杂的输入结构时，用子类更合适：

from smolagents importTool

classUnitConverter(Tool):
    name ="unit_converter"
    description ="单位换算工具，支持长度、重量、温度的常见单位转换"
    inputs ={
"value":{"type":"number","description":"要转换的数值"},
"from_unit":{"type":"string","description":"原始单位，如 km, mile, kg, lb"},
"to_unit":{"type":"string","description":"目标单位"},
}
    output_type ="string"

    conversions ={
("km","mile"):lambda v: v *0.621371,
("mile","km"):lambda v: v *1.60934,
("celsius","fahrenheit"):lambda v: v *9/5+32,
("fahrenheit","celsius"):lambda v:(v -32)*5/9,
}

def forward(self, value: float, from_unit: str, to_unit: str)-> str:
        key =(from_unit.lower(), to_unit.lower())
if key in self.conversions:
            result = self.conversions[key](value)
return f"{value} {from_unit} = {result:.4f} {to_unit}"
return f"不支持从 {from_unit} 到 {to_unit} 的转换"

两种方式的选择很简单：简单无状态用 @tool，复杂有状态用 Tool 子类。

5.4 Agent 自主选择工具

把多个工具交给 Agent，它会根据任务自动选择合适的工具——你不需要告诉它用哪个：

@tool
def weather_lookup(city: str)-> str:
"""
    查询城市的天气信息（模拟数据）。

    Args:
        city: 城市名称，如 "北京", "上海", "东京"
    """
    mock_weather ={
"北京":{"temp":22,"condition":"晴","humidity":35},
"上海":{"temp":26,"condition":"多云","humidity":65},
"东京":{"temp":20,"condition":"小雨","humidity":78},
}
if city in mock_weather:
        w = mock_weather[city]
return f"{city}: {w['condition']}, 温度 {w['temp']}°C, 湿度 {w['humidity']}%"
return f"暂无 {city} 的天气数据"

agent =CodeAgent(
    tools=[get_current_time, weather_lookup,UnitConverter()],
    model=model,
)

# Agent 自动选择 weather_lookup + 推理
agent.run("北京和东京今天哪个城市更适合户外活动？请给出理由。")

# Agent 自动选择 UnitConverter
agent.run("100 公里换算成英里是多少？")

这就是 Agent 的"自主决策"能力——它读了每个工具的描述，理解了任务需求，然后自己决定调用哪些工具、以什么顺序调用。

6、CodeAgent vs ToolCallingAgent

smolagents 提供两种 Agent，代表两种截然不同的执行范式：

┌─────────────────┬──────────────────────────────────────┐
│CodeAgent│ LLM 生成Python代码，直接执行│
││支持循环、条件、变量→更灵活│
││研究表明比 JSON 方式少30%步骤│
├─────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ToolCallingAgent│ LLM 生成 JSON 格式的工具调用│
││类似OpenAIFunctionCalling│
││更安全可控，但表达力有限│
└─────────────────┴──────────────────────────────────────┘

用同一个任务对比：

from smolagents importCodeAgent,ToolCallingAgent

tools =[lookup_population, lookup_gdp]
task ="比较中国、美国和日本的人口和 GDP，哪个国家的人均 GDP 最高？"

# CodeAgent：一步搞定
code_agent =CodeAgent(tools=tools, model=model)
result = code_agent.run(task)
# LLM 写了一个 for 循环，一次查完 3 个国家的数据，直接算出结果

# ToolCallingAgent：需要多步
tc_agent =ToolCallingAgent(tools=tools, model=model)
result = tc_agent.run(task)
# LLM 每次只能调一个工具：查中国人口 → 查中国GDP → 查美国人口 → ...

CodeAgent 的执行过程（1-2 步）：

# LLM 生成的代码（一步内完成）
countries =["中国","美国","日本"]
for c in countries:
    pop = lookup_population(c)
    gdp = lookup_gdp(c)
print(f"{c}: 人口={pop}, GDP={gdp}")
# 然后直接计算人均 GDP，给出答案

ToolCallingAgent 的执行过程（6+ 步）：

Step0:调用 lookup_population("中国")→"14.1 亿"
Step1:调用 lookup_gdp("中国")→"17.8 万亿美元"
Step2:调用 lookup_population("美国")→"3.3 亿"
Step3:调用 lookup_gdp("美国")→"25.5 万亿美元"
Step4:调用 lookup_population("日本")→"1.25 亿"
Step5:调用 lookup_gdp("日本")→"4.2 万亿美元"
Step6:计算并给出答案

选择建议：

  • 学习和原型阶段 → CodeAgent（更灵活高效）
  • 生产环境 → ToolCallingAgent（更安全可控），或 CodeAgent + 沙箱

7、 多 Agent 协作初探

当任务足够复杂时，一个 Agent 搞不定。smolagents 支持 Manager-Worker 模式：

┌──────────────┐
│Manager│←接收用户任务，决定分发给谁
│Agent│
└──────┬───────┘
│分发任务
┌──────┴───────┐
││
▼▼
┌────────┐┌────────────┐
│Search││Analyst│
│Agent││Agent│
│搜索信息││分析推理│
└────────┘└────────────┘

# Worker 1：搜索 Agent
search_agent =CodeAgent(
    tools=[search_tech_news, search_company_info],
    model=model,
    name="search_agent",
    description="搜索 Agent：负责搜索科技新闻和公司信息。当需要查找事实性信息时，交给它。",
)

# Worker 2：分析 Agent
analyst_agent =CodeAgent(
    tools=[], model=model,
    name="analyst_agent",
    description="分析 Agent：负责数据分析、趋势判断和撰写报告。当需要对信息进行深度分析时，交给它。",
    add_base_tools=True,
)

# Manager：管理两个 Worker
manager =CodeAgent(
    tools=[],
    model=model,
    managed_agents=[search_agent, analyst_agent],
)

result = manager.run(
"请帮我分析当前 AI 行业的竞争格局。"
"先搜索 AI 领域的最新新闻和主要公司（OpenAI、Anthropic、Google）的信息，"
"然后基于这些信息写一份简短的行业分析报告。"
)

Manager 把 Worker 当作"工具"来使用——它读 Worker 的 description，决定把子任务分给谁。Worker 执行完后把结果返回给 Manager，Manager 汇总后给出最终答案。

多 Agent 的核心价值：专业分工。搜索 Agent 专注信息检索，分析 Agent 专注推理总结，各司其职。

8、Agent 调控三板斧

8.1 max_steps — 防止无限循环

Agent 可能陷入死循环（反复尝试同一个失败的操作）。 max_steps 是安全阀：

limited_agent =CodeAgent(tools=[fibonacci], model=model, max_steps=2)
# 给一个需要很多步的任务，但只允许 2 步
result = limited_agent.run("计算斐波那契第 5、10、15、20、25、30 项，画出增长趋势。")
# Agent 会在 2 步内尽力完成，超出则停止

默认值通常是 6-10 步。简单任务设小一点（2-3），复杂任务设大一点（8-10）。

8.2 instructions — 定制 Agent 人设

不需要修改 System Prompt 模板，直接追加指令：

agent =CodeAgent(
    tools=[], model=model, add_base_tools=True,
    instructions="你是一个数学教授。回答时用通俗易懂的方式解释，就像给学生上课。",
)

instructions 会被追加到 System Prompt 末尾，是最简单的定制方式。

8.3 planning_interval — 定期反思

复杂任务中，Agent 可能走偏。 planning_interval 让它每 N 步暂停，更新已知事实、反思进展、调整计划：

planning_agent =CodeAgent(
    tools=[search_database, get_user_budget],
    model=model,
    planning_interval=2,# 每 2 步反思一次
    max_steps=8,
)

这三个参数覆盖了 80% 的 Agent 调优需求。

9、 生产环境注意事项

CodeAgent 让 LLM 生成并执行代码，这意味着安全风险。在部署到生产环境前，需要了解四类威胁：

威胁类型 说明 风险等级
LLM 自身错误 LLM 无意中生成有害命令 低
供应链攻击 使用被篡改的 LLM 模型 中
Prompt 注入 Agent 浏览网页时遇到恶意指令 高
公开暴露 恶意用户构造对抗性输入 高

smolagents 提供多种沙箱方案：

方案 安全级别 适用场景
Local（默认） AST 沙箱 开发/学习
E2B 云端隔离 云端生产环境
Docker 容器隔离 本地生产环境
Blaxel 云端 VM 低延迟生产

开发阶段用默认的 Local executor 足够。生产阶段必须上 E2B 或 Docker 沙箱，加上输入验证和输出过滤。

10、 总结与下一步

这篇文章我们走过了 Agent 的完整认知路径：

  1. Agent = LLM + 工具 + 循环。LLM 是大脑，工具是手，ReAct 循环是行动引擎。
  2. ReAct = Thought + Action + Observation。交替思考和行动，每步都有真实观察来校准推理。
  3. 我们从 50 行纯 Python 手写了一个 ReAct Agent，理解了底层原理；再用 smolagents 框架看到了工业级实现。
  4. CodeAgent 写代码更灵活，ToolCallingAgent 调 JSON 更安全。多 Agent 实现专业分工。

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6、四阶段精细化学习规划（附时间节点，可直接照做）

结合上述资源，给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划，总时长约2个月，小白可循序渐进，程序员可根据自身基础调整节奏，高效掌握大模型核心能力，快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。

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

  • …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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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】

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