仅限内部流出：某头部企业Open-AutoGLM生产级部署架构图曝光
2025/12/27 16:42:37
谈到大模型，几乎人人都在讨论 AI Agent。
但是大部分的现实情况都是，大家接到需求后，兴致勃勃的上手各种新兴的技术和框架：RAG、MCP、ReAct、LangChain 等等，很快就实现了一个非常 Fancy 的 Demo，演示效果非常好。
但投入生产之后在初期会有一些用户很好奇，会尝试使用，流量还不错，但之后就是用户不断流失，直到无人问津。
本文将从作者两年多参与智能助手开发过程中总结的一些经验，向大家介绍如何打造真正有用的 Agent 或者 AI 应用上的一些个人经验，避免大家踩坑。
01找到真正的用户痛点并且是当前大模型能做到的需求
当前大模型不是万能的，在很多场景的表现下都不尽如人意，不是所有问题都能用大模型解决。
大模型擅长的是自然语言理解，非结构化数据处理。
模型不像传统程序做不到预设情况下的 100% 正确，最好效果他可能可以正确解答预设问题域的 85% 的问题，在业务设计之初就需要考虑到这一点，就像一个再靠谱的人也会犯错，模型也是。
但能做到 85% 仍然是非常有用的，关键是要看我们怎么用。
同样大模型擅长的内容也不一定是当前业务场景下需要的，并不是所有场景都是需要一个智能客服。
02正确的需求 = 用户真实痛点 + 大模型能力擅长
找到正确需求，一是需要对当前业务有深刻的理解，知道传统应用技术下有哪些问题无法解决或者解决的不够好。
二是需要对大模型技术有深刻理解，知道什么能做什么不能做，如果能做，该用什么技术方案，能做到什么程度。
如今大模型应用开发已经有很多技术范式和框架，如：RAG，Prompt 工程，Agent 等等，做好 Agent 开发，需要深刻理解每种工具的使用场景。
他们就像一个工具箱，需要知道什么问题需要用什么工具解决。
当前 AI Agent 落地效果最好的场景就是 Vibe Coding（AI 辅助编程）了，像 Cursor 年收入已经有 5 亿美金，MAU 超过 100 万用户，已经完全验证 Agent 在商业上的价值。
除了满足上述的用户痛点和大模型擅长以外，还有一部分原因 Agent 的开发人员本身也是 Agent 的用户，所以程序员在理解业务和把握用户痛点上非常准确的同时又是最了解大模型技术的，所以能迅速反馈迭代，自己是最懂自己的痛点的。
再举一个反例，最早我们在做一个 Text2SQL 的项目，开始想象的很好，让大模型理解用户的自然语言，然后生成 sql 语句查询数据库。
这样用户可以很方便的查询各种数据，不需要再找数据人员提数，也不需要再去做各种数据报表，灵活性拉满。
努力了很久，除了刚上线推广那会儿有一波人试用，后面用户不断流失。总结下来还是上面两点的问题。
需求把握不准：用户确实有大量的取数用数的需求，但这里是工作场景，用户对数据的准确性是 100% 的，不是一个参考值，不然用户还是要重新从表里找数据核对，那模型给的结果就毫无意义。
开始也想过把 SQL 给用户展示，这样用户就可以对结果做快速验证，但经过讨论，业务人员并不懂 SQL，也只能作罢。
对模型能力的理解还是不够深：简单单表查询场景下确实有不错的准确率，但是绝大多数情况都是需要联表查询，即便是最好的模型，准确率也并不是很好，同时不同表也需要维护大量的上下文信息。
如果能找对需求，个人觉得 Agent 就成功了一半。不像传统的互联网技术已经覆盖我们社会的方方面面，AI 技术的应用还有太多场景和需求值得我们探索。
03不要做一个通用的 Agent
一定要找到一个清晰且具体的问题，不要一上来就希望做一个通用的大而全的 Agent。
一个清晰具体的问题是更容易被测试和验证有效性的，同时优化起来也会更有方向性。
我也见过有些开发朋友在做传统开发时工程能力就很强，一开始就花了大量时间设计了一个很复杂的 Agent 架构，希望一招鲜吃遍天，拿着这个框架在各个场景下都能适用。
但实际用到业务场景里会发现效果并不好，还是需要在个性化的场景下不断优化，很多通用设计也不得不被打破。
个人理解现在 AI Agent 还是蛮荒时代，一定是小步快跑，找到适合的场景用最简单的方案快速上线验证，不要一开始就考虑通用性，反而会限制你在实际场景下落地效率和效果。
受传统开发的影响，现在大家开发大模型时候也希望找一个类似 Spring 那样的框架，能支撑自己快速开发。
对应到大模型，现在最流行的开发框架就是 Langchain，大家开发时很自然就会想用，照着官网的 Demo 很快就能跑通，但是一旦遇到问题你就会感觉无从下手。
Langchain 做了很多抽象，框架背后到底做了啥，他给模型输入了啥，如果对框架不了解，完全不受控制，想要迭代改进就非常困难，严重影响应用的快速落地。
在大多数具体的业务场景下你根本就不需要任何大模型框架！
只有当你的系统变得足够复杂，发现如果不做代码的抽象难以管理复杂度，再去考虑 Langchain 这样的框架来管理系统复杂度，开发到这时候其实也已经验证了场景的有效性，已经产生了业务价值，值的投入更多精力实现一个更复杂的架构，个人经验只有在开发循环调用中自动调用工具的 Agent 时需要上成熟的大模型框架。
举一个我遇到的一个应用场景，在一个数据库管理平台上当你要做 SQL 变更时，每次都要提交变更原因，之前都是自己手打，现在有了大模型它通过读变更 SQL 直接生成变更内容，比自己以前写的要详细很多。
实现类似的需求并不需要太复杂的架构直接一条 Prompt 调用大模型 API 就可以，虽然技术实现并不复杂，但非常实用，我会一直用。
总结：找到具体可衡量的问题，先做个简陋版本出来，验证需求的有效性和可行性，再快速迭代。
04持续运营、回检
最有效的数据就是用户的留存，一个月、三个月以后还有多少用户坚持主动使用或者采纳你的 AI 功能。
你的准确率不高、响应不快，但是有用户坚持用就代表 Agent 一定是解决了用户某方面问题（需求方向没问题），剩下的就是快速迭代优化：准确率、响应速度、UI 交互等进一步提高用户体验。
普通人如何抓住AI大模型的风口？
领取方式在文末
为什么要学习大模型？
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。
随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
最后
只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！
在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。
真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
大模型全套学习资料展示
自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。
希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！
01教学内容
从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！
大量真实项目案例：带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
02适学人群
应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
vx扫描下方二维码即可
本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！
03入门到进阶学习路线图
大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：
04视频和书籍PDF合集
从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）
新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）
05行业报告+白皮书合集
收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！
0690+份面试题/经验
AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）
07 deepseek部署包+技巧大全
由于篇幅有限
只展示部分资料
并且还在持续更新中…
真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发