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Agent 正在从“工具”升级为“业务引擎”

2025 年的最大变化是：Agent 不再只是“帮你写文案”或“自动回邮件”的辅助工具，而是能够“感知-决策-行动-优化”的闭环业务引擎。它以大模型为大脑，通过 RAG 实时融合内外部数据，再调用 API、数据库、IoT 设备等外部工具，把原本需要多人、多天才能完成的复杂任务压缩到分钟级。报告用一句话概括：Agent 把大模型的“认知”真正转化成了“可执行的业务动作”。

企业运营——先破“数据孤岛”，再建“智能闭环”

在企业内部，Agent 的首要价值是“数据整合”。无论是全球消费电子巨头的供应链，还是央企的 3.5 万家供应商，传统 ERP、WMS、IMS 等系统彼此割裂，导致风险预警滞后、决策周期长。Agent 通过 API 网关、知识图谱和实时外部数据（天气、港口、司法舆情），把 300+ 供应商、50+ 物流商的异构数据统一成“供应链全息大脑”，实现 30 分钟生成替代方案、台风来临前自动切换线路，直接避免数千万美元损失。数据打通后，Agent 进一步把“经验”沉淀为可复用的知识库，让基层员工用自然语言就能调用数据分析能力，完成“数据民主化”。

消费者交互——从“功能响应”到“情感共鸣”

在 C 端，Agent 借助多模态大模型 + 情感计算，把“机械问答”升级为“有温度的陪伴”。儿童成长硬件“千知精灵”通过声纹识别、情绪感知和长期记忆，能记住孩子喜欢的卡通人物、识别低落情绪并主动安慰；AI 宠物 Fuzzoo 在地铁、商场等嘈杂场景下仍能做到 650 ms 超低延迟、95 % 语音识别准确率，并支持随时打断。核心逻辑是：Agent 先理解“人”，再决定“说什么、怎么说”，从而把用户留存从“功能满足”提升到“情感依赖”。

城市治理——从“被动响应”到“主动干预”

当 Agent 走出企业、走向城市，它成为“跨部门智能连接器”。传统燃气监管靠人工逐户排查，隐患整改闭环需 4-5 周。新智聚安以“燃气安全监管码”为入口，为政府、燃气公司、商户、公众分别打造角色智能体：商户扫码自拍，AI 秒级识别软管老化等隐患；政府大屏实时看到风险热力图；燃气公司工单自动下发。结果：监管效率提升 100 倍，整改周期缩短到几天，试运行一周就发现 216 条隐患并完成 125 条核验。Agent 把“治理孤岛”变成“协同网络”，实现“未病先治”。

未来展望——技术、战略、价值的三重跃迁

技术层面，Agent 将向“多模态 + 边缘计算 + 群体智能”演进：既能看懂视频、听懂方言，又能在本地低功耗运行，还能让多个专业 Agent 像团队一样协作。战略层面，企业必须同时做两件事：一是夯实“高质量数据底座”，二是重构业务流程，让 Agent 能够“端到端”地承接任务并输出结果。价值层面，Agent 的终极意义不是替代人，而是把人力从重复劳动中解放出来，专注于创造性、高价值工作；在社会层面，Agent 将政府、企业、市民连接成“智能治理共同体”，推动城市从“成本中心”走向“韧性资产”，实现“人人可参与、越用越聪明”的可持续进化。

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。

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。

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