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通用类人智能始终是人工智能领域的终极追求之一，智能体（Agent）概念的诞生与演进，正是朝着这一目标迈进的关键探索。早期智能体多基于强化学习构建，不仅面临高昂的计算成本与海量数据依赖的困境，还存在知识迁移困难的核心痛点，难以大规模落地应用。而大模型的爆发式发展，彻底打破了这一僵局——其在语义理解、文本生成、复杂知识推理等领域展现出的卓越能力，让研究人员看到了新的突破方向：将大模型与智能体深度融合，既解决大模型无法感知外部环境、无法调用外部工具的固有缺陷，又借助大模型的多模态优势，赋予智能体高效的信息处理与行动规划能力。

从2023年的“百模大战”奠定技术基础，到2024年“算力网元年”提供算力支撑，再到2025年各类智能体应用密集涌现，行业普遍将2025年视为“智能体元年”。如今，AI Agent（智能代理）已成为大模型落地应用的核心载体：它不再局限于语言交互，更能实现自主规划任务、调用外部工具、执行复杂流程，真正推动大模型从“文本生成工具”升级为“全流程行动助手”，成为程序员与AI学习者必须掌握的核心技术方向。

OpenAI应用研究主管莉莲·翁（Lilian Weng）在其经典博客中曾断言，AI智能体将开启人工智能的全新时代，并提出了影响深远的智能体基础架构公式：智能体=大语言模型（LLM）+规划能力+记忆+工具使用。在这一架构中，LLM扮演着“大脑”的核心角色，为整个系统提供推理、决策与规划的底层支撑。

目前，学术界与工业界对智能体的定义虽存在细节差异，但核心共识高度统一——均围绕“模拟人类自主行动与决策能力”展开。其中，OpenAI提出的架构定义被广泛采纳，进一步拆解可明确为：

Agent = 大模型（LLM）+ 规划（Planning）+ 记忆（Memory）+ 工具使用（Tool Use）

这四大核心模块的具体作用的如下：

（1）LLM（大模型）：作为智能体的“核心大脑”，负责精准理解用户需求、拆解任务目标、生成推理逻辑与行动指令，是整个系统的决策中枢；

（2）规划（Planning）：核心是“化繁为简”与“迭代优化”。一方面，智能体通过任务分解，将复杂目标拆解为若干个小而可控的子任务，降低执行难度；另一方面，通过自我反思机制，对过往行动中的错误进行复盘修正，持续优化后续执行步骤，提升任务完成质量；

（3）记忆（Memory）：分为短期记忆与长时记忆。短期记忆对应模型的上下文窗口，用于存储当前任务的即时信息，支撑实时推理；长时记忆则通过外部向量数据库实现，可海量存储历史信息并支持快速检索，突破模型自身记忆容量限制；

（4）工具使用（Tool Use）：让智能体突破自身能力边界的关键。通过调用外部API、代码执行环境、实时数据库等工具，获取模型预训练数据之外的信息（如实时天气、专有数据），或完成模型无法直接实现的操作（如数据计算、文件处理）。

这四大模块协同配合，构建出以LLM为核心控制器的智能体系统。值得注意的是，大模型的价值远不止于生成文本、论文或代码，更在于通过与规划、记忆、工具的结合，成为具备通用问题解决能力的核心引擎——这也是为什么智能体成为当前大模型学习的核心重点。

一、核心区别：智能体 vs 传统工作流

要真正理解智能体的价值，首先需要明确其与传统工作流（Workflow）的本质差异，这也是小白入门的关键认知点：

1. 工作流(Workflow)模式：静态的“预设脚本”

工作流是传统自动化的核心范式，本质是一套预先定义好的结构化流程。它就像一张固定的流程图，明确规定了每个步骤的执行顺序、触发条件与操作内容，全程遵循“预设规则”运行，不具备自主决策能力。例如，传统办公系统中的“报销审批流程”，从提交申请到部门审核、财务复核，每个环节的触发条件与处理逻辑都是固定的，无法根据实际情况灵活调整。

2. 智能体(Agent)模式：动态的“自主决策者”

基于大模型的智能体是一套以目标为导向的自主系统。它无需预设固定流程，而是能够根据用户目标、实时环境信息，自主进行推理、规划行动步骤，并动态调整执行策略。LLM作为“大脑”，赋予其理解环境、分析问题、优化方案的能力——这种“基于实时信息的动态决策能力”，正是智能体与传统工作流的核心区别，也是其能够处理复杂、多变任务的关键。

二、智能体核心组件深度拆解（小白可直接套用学习框架）

AI的发展历程，本质是逐步提升任务参与度的过程：从只能进行简单对话的Chatbot，到辅助人类决策的Copilot，再到能够自主感知、规划、行动的Agent，AI正在从“辅助工具”向“自主助手”进化。而支撑这一进化的核心，就是三大核心组件：规划、记忆、工具使用。

组件一：规划——智能体的“任务拆解与优化能力”

规划能力是智能体处理复杂任务的基础，核心包含“任务分解”与“自我反思”两大核心能力，对应的主流技术框架如下：

1. 任务分解：从“线性思考”到“树形探索”

复杂任务的核心难点在于“无从下手”，而任务分解就是将大目标拆分为小步骤的过程，主流方法有两种：

（1）思维链（Chain of Thought，CoT；Wei等人，2022）：这是提升模型复杂任务处理能力的基础提示技术，核心是让模型“逐步思考”。通过引导模型将复杂任务拆解为连续的小步骤，每一步基于上一步的结果推进，既降低了推理难度，也让模型的思考过程更易理解。例如，解决“制定一份大模型学习计划”的任务时，思维链会引导模型先拆解为“基础理论学习→工具实操→项目实战→进阶优化”等子步骤，再逐步细化每个步骤的具体内容。

（2）思维树（Tree of Thoughts，Yao等人，2023）：在思维链的基础上进一步升级，核心是“多路径探索”。它将任务分解为多个思考步骤，每个步骤都生成多种可能的思路，形成树状结构，再通过广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）遍历这些思路，结合分类器或多数投票筛选出最优路径。这种方式适用于更复杂的开放性任务，例如“撰写一篇高质量的大模型技术博客”，可同时探索“技术原理导向”“实操案例导向”“问题解决导向”等多种写作思路，再选择最优方案。

对于小白来说，任务分解可通过三种简单方式实现：① 直接提示LLM，如“列出完成大模型部署的步骤：1.”；② 使用任务特定指令，如“撰写一份大模型微调的任务大纲”；③ 人工输入核心步骤，让LLM补充细节。

2. 自我反思：智能体的“迭代优化能力”

自我反思是智能体区别于传统自动化工具的关键特性，让智能体能够从错误中学习，持续优化性能。在需要反复尝试的任务（如代码编写、复杂问题求解）中，这一能力尤为重要，主流框架有：

（1）ReAct（Yao等人，2023）：核心是“推理与行动结合”。它将智能体的动作空间分为两部分：任务特定的离散动作（如调用搜索工具、执行代码）和语言空间（生成推理轨迹）。通过让模型在行动前明确推理逻辑，行动后根据结果反思调整，实现“思考-行动-反思”的闭环。例如，在解决数学应用题时，ReAct会让模型先推理“需要先找到哪些条件”，再调用计算器工具计算，最后根据计算结果反思“是否符合题意，是否需要重新计算”。

（2）Reflexion（Shinn & Labash，2023）：为智能体配备动态记忆与自我反思能力的强化学习框架。它采用二元奖励机制（正确/错误），沿用ReAct的动作空间，在每次动作执行后，通过启发式函数评估结果，结合自我反思判断是否需要重置环境重新尝试。例如，在代码调试任务中，若模型生成的代码运行报错，Reflexion会引导模型反思“报错原因是什么”“哪行代码存在问题”“如何修改”，并基于反思结果重新生成代码。

组件二：记忆——智能体的“信息存储与检索系统”

记忆是智能体实现连续决策的基础，参考人类记忆的分类逻辑，智能体的记忆系统可分为三类，且能与人类记忆建立清晰的映射关系，小白可快速理解：

1. 人类记忆的分类与智能体映射

人类大脑的记忆主要分为感觉记忆、短期记忆、长期记忆三类，智能体的记忆系统正是对这一结构的模拟：

（1）感觉记忆：记忆的初始阶段，用于短暂保留原始感官信息（视觉、听觉等），持续时间仅几秒，对应智能体中的“原始输入嵌入表示”——即将文本、图像等原始数据转换为模型可理解的向量形式；

（2）短期记忆（STM）/工作记忆：存储当前意识到的信息，支撑实时认知任务，容量约7个项目（Miller，1956），持续20-30秒，对应智能体中的“上下文学习”——受Transformer模型上下文窗口长度限制，仅能存储当前任务的即时信息；

（3）长期记忆（LTM）：可长期存储信息（几天到几十年），容量近乎无限，分为外显记忆（事实、事件）和内隐记忆（技能、习惯），对应智能体中的“外部向量数据库”——通过将信息向量存储到外部数据库，实现海量信息的长期保存与快速检索。

（人类记忆分类示意图）

2. 智能体长期记忆的实现：向量数据库与检索优化

对于智能体来说，长期记忆的核心价值是突破模型上下文窗口的限制，实现海量历史信息的复用。其标准实现方案是：将需要长期存储的信息转换为向量嵌入，存储到支持“最大内积搜索（MIPS）”的向量数据库中。为平衡检索速度与精度，实际应用中常采用“近似最近邻（ANN）算法”——以轻微的精度损失换取大幅的检索速度提升，满足实时决策需求。对于小白入门来说，只需理解“向量数据库是智能体的‘长期记忆仓库’”即可，后续可逐步学习Pinecone、Milvus等主流向量数据库的实操使用。

组件三：工具使用——智能体的“能力扩展接口”

工具使用是人类区别于其他物种的关键特征，而给大模型配备外部工具，正是让智能体突破自身能力边界的核心手段。通过调用工具，智能体可获取实时信息、执行复杂计算、操作外部系统，实现“模型能力+工具能力”的叠加。以下是小白需要掌握的核心框架与实践案例：

1. 核心框架：从“模块化推理”到“工具增强模型”

（1）MRKL（Karpas等人，2022）：全称“模块化推理、知识与语言”，是一种神经符号架构。核心思路是：用通用LLM作为“路由器”，将用户查询分配给不同的“专家模块”（如数学计算器、天气API、深度学习模型等）。例如，当用户提问“今天北京的气温是多少，换算成华氏度是多少”时，MRKL会将“查询北京气温”分配给天气API模块，将“摄氏度转华氏度”分配给计算器模块，最后由LLM整合结果返回。

（2）TALM（Parisi等人，2022）与Toolformer（Schick等人，2023）：两者核心思路一致，均通过“微调语言模型”让其学会自主调用外部工具API。核心优化方向是“数据集扩展”——通过标注有效的API调用案例，让模型学习“何时调用工具”“调用哪个工具”“如何传参”，从而提升工具使用的准确性。例如，通过微调让模型学会在遇到数学计算问题时，自动调用计算器API，而非直接生成错误的计算结果。

2. 经典实践案例：HuggingGPT——ChatGPT驱动的多模型协作框架

HuggingGPT（Shen等人，2023）是工具使用的经典案例，以ChatGPT为“任务规划器”，整合HuggingFace平台的各类专家模型，实现多模态、多任务的协同处理。其工作流程分为四个核心阶段，小白可直接套用理解工具使用的完整逻辑：

（HuggingGPT工作原理示意图）

（1）任务规划：ChatGPT作为“大脑”，将用户复杂请求拆解为多个子任务，明确每个任务的类型、ID、依赖关系和参数。例如，用户请求“分析这张图片的内容，生成一段描述文字并翻译成英文”，会被拆解为“图像内容分析”“文本生成”“翻译”三个子任务；

（2）模型选择：ChatGPT根据子任务类型，从HuggingFace的模型列表中选择最合适的专家模型。例如，“图像内容分析”选择ViT模型，“翻译”选择BERT翻译模型；

（3）任务执行：专家模型执行对应任务，记录执行结果。例如，ViT模型输出图像内容标签，翻译模型输出英文描述；

（4）响应生成：ChatGPT整合所有专家模型的执行结果，向用户输出统一、流畅的总结性回复。

需要注意的是，HuggingGPT的落地面临三大挑战：效率（LLM推理与模型交互耗时）、长上下文依赖（需传递复杂任务信息）、稳定性（LLM输出与外部模型服务的可靠性）——这些也是当前智能体工具使用领域的核心研究方向。

三、智能体核心框架与实操指南（小白入门必看）

了解了智能体的核心组件后，掌握主流框架的实现逻辑与实操方法，是从“理论学习”到“实践落地”的关键。红杉资本AI峰会中，吴恩达教授提出了智能体的四种核心设计模式：反思（Reflection）、工具使用（Tool Use）、规划（Planning）、多智能体协作（Multiagent Collaboration），并强调这四种模式是提升AI能力的关键方向。

以下将重点拆解两个最适合小白入门的经典框架：ReAct与Reflexion，结合实操逻辑与代码思路，帮助快速上手。

1. ReAct框架：最易上手的“思考-行动”闭环

ReAct是“Reasoning and Acting”的缩写，核心是让智能体在“思考-行动-观察”的循环中完成任务，是当前应用最广泛的智能体架构之一。其逻辑简单清晰，非常适合小白入门。

（1）核心运行循环：四步实现自主决策

ReAct的运行流程是一个持续的闭环，核心要素包括Thought（思考）、Action（行动）、Observation（观察）、Final Answer（最终答案），具体步骤如下：

① 用户提交任务（如“写一个贪吃蛇游戏”）；

② Thought（思考）：智能体先分析任务，明确下一步行动方向（如“需要先创建HTML文件，搭建游戏基础结构”）；

③ Action（行动）：根据思考结果，调用对应的工具（如“调用文件写入工具，创建index.html文件”）；

④ Observation（观察）：获取工具执行结果（如“HTML文件创建成功，内容已写入”）；

⑤ 循环：根据观察结果继续思考下一步行动（如“接下来需要创建CSS文件设置样式”），重复Thought→Action→Observation流程；

⑥ Final Answer（最终答案）：当任务完成（如所有游戏文件创建完毕），输出最终结果，流程结束。

（2）实现核心：系统提示词的“引导魔法”

很多小白会疑惑：“为什么大模型会按照‘思考-行动’的顺序执行，而不是直接输出结果？”核心奥秘不在于模型本身，而在于“系统提示词（System Prompt）”——通过精心设计的提示词，引导模型遵循ReAct的流程输出。

一个标准的ReAct系统提示词需包含5部分，小白可直接套用修改：

① 职责描述：明确模型需通过“思考-行动-观察”循环完成任务，要求使用指定标签（Thought/Action/Observation/Final Answer）；

② 示例演示：提供完整的ReAct流程案例（如用户提问→模型思考→调用工具→观察结果→最终答案），帮助模型理解规范；

③ 可用工具列表：明确列出可调用的工具及功能（如“write_to_file：写入文件内容，参数为文件名和内容”）；

④ 注意事项：如“工具调用失败时需重新思考”“无需调用工具时直接输出Final Answer”；

⑤ 环境信息：告知模型当前运行环境（如操作系统、目录结构），方便工具调用（如文件写入路径）。

（3）实操演示：用ReAct实现“贪吃蛇游戏开发”

以DeepSeek模型为例，结合ReAct系统提示词，实现“开发贪吃蛇游戏”的任务流程：

① 提交任务：将系统提示词+“写一个贪吃蛇游戏”的用户需求提交给DeepSeek；

② 模型思考（Thought）：输出“需要先创建index.html文件，定义游戏画布、引入必要的JS和CSS”；

③ 调用工具（Action）：输出“write_to_file(filename=‘index.html’, content=‘…’)”；

④ 观察结果（Observation）：Agent工具组件执行写入操作，返回“index.html创建成功”；

⑤ 循环执行：模型继续思考“下一步创建CSS文件设置样式”，调用write_to_file工具写入style.css，观察结果后再创建script.js编写游戏逻辑；

⑥ 输出最终答案：所有文件创建完成后，模型输出“贪吃蛇游戏开发完成，包含HTML（结构）、CSS（样式）、JS（逻辑）三个文件，可直接运行”，流程结束。

（4）核心代码思路：小白可直接参考的Run函数

ReAct Agent的核心代码是一个Run函数，负责驱动整个循环流程，小白可基于此思路编写简单版本：

defrun_agent(user_task,system_prompt):# 初始化消息列表（系统提示词+用户任务）messages=[{"role":"system","content":system_prompt},{"role":"user","content":user_task}]whileTrue:# 调用大模型获取响应response=llm_client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=messages)res_content=response.choices[0].message.content# 提取思考内容并打印thought=extract_thought(res_content)# 自定义函数：提取Thought标签内容print(f"Thought:{thought}")# 检查是否包含最终答案if"Final Answer"inres_content:final_answer=extract_final_answer(res_content)print(f"Final Answer:{final_answer}")returnfinal_answer# 提取工具调用信息并执行action=extract_action(res_content)# 自定义函数：提取Action标签内容tool_name=action["tool"]tool_params=action["params"]# 执行工具并获取结果tool_result=execute_tool(tool_name,tool_params)# 自定义函数：执行对应工具print(f"Observation:{tool_result}")# 将工具结果加入消息列表，进入下一轮循环messages.append({"role":"assistant","content":res_content})messages.append({"role":"system","content":f"Observation:{tool_result}"})

2. Reflexion框架：带“自我反思”的迭代优化能力

Reflexion是在ReAct基础上的升级，核心新增了“自我反思”模块，让智能体能够复盘过往错误、优化后续行动，适用于需要反复迭代的任务（如代码调试、复杂问题求解）。

（1）核心逻辑：动态记忆+反思循环

Reflexion的核心创新是构建了“短期环境记忆”与“长期反思记忆”的双记忆系统：

① 短期环境记忆：存储当前任务的执行状态、工具反馈等即时信息；

② 长期反思记忆：存储过往任务的反思结果（如“之前调用计算器时参数错误，导致结果偏差”），用于指导后续任务的执行。

其运行流程在ReAct基础上新增了“反思步骤”：Thought→Action→Observation→Reflection→循环。例如，在代码调试任务中，若工具执行结果为“代码报错（索引越界）”，反思步骤会输出“报错原因是循环变量超出列表长度，需修改循环条件”，并将这一反思结果存入长期记忆，避免后续重复犯错。

（2）关键特性：语言反馈替代参数调优

与传统强化学习通过调整模型参数优化性能不同，Reflexion采用“语言反馈”进行优化——通过让模型生成反思文本，作为上下文信息输入下一轮决策，无需修改模型权重。这种方式更灵活，且无需大量标注数据，非常适合小白实践。

四、进阶必备：模型上下文协议（MCP）——智能体工具调用的标准化方案

当你掌握了基础框架的实操后，会遇到一个核心问题：不同工具、不同Agent平台的接口不统一，导致开发耦合度高、工具复用性差。而Anthropic推出的Model Context Protocol（MCP），正是为解决这一问题而生的标准化框架——让智能体能够安全、高效地对接各类外部工具与数据源，是进阶学习的关键知识点。

1. 为什么需要MCP？传统工具调用的三大痛点

在MCP出现之前，智能体的工具调用主要依赖Function Call（函数调用），但存在三大核心痛点：

① 开发耦合度高：工具开发者需深入了解Agent的内部实现，在Agent层编写适配代码，开发与调试难度大；

② 工具复用性差：不同Agent平台的工具接口、参数格式不统一，即使是同一工具，也需重新适配不同平台，无法跨语言、跨平台复用；

③ 生态碎片化：不同厂商的插件（如OpenAI插件、Claude插件）协议不兼容，工具生态难以协同发展。

MCP的核心价值的就是通过标准化协议，将工具集成的复杂性下沉到Client（客户端）和Server（服务端）层，让Agent开发者无需关注工具的具体实现，只需按标准对接即可。

2. 什么是MCP？核心角色与核心功能

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic在2024年11月提出的开源标准与框架，旨在标准化AI应用与外部系统的交互方式。简单来说，MCP让智能体能够“标准化地获取外部上下文信息、调用外部工具”，核心由三大角色组成，协同完成工具调用流程：

（1）Host（AI应用本体）

即承载AI核心逻辑的应用程序（如Cursor、Claude Desktop、Dify，或你自己开发的Agent应用），核心功能包括：提供用户交互界面、维护对话历史、调用LLM、集成MCP Client、转发工具调用请求。

（2）Client（MCP Client，Host内置运行时）

位于Host内部，负责实现MCP协议、管理与MCP Server的连接（如本地进程通信、远程HTTP连接），是Host与Server之间的“桥梁”。

（3）Server（MCP Server，工具实现方）

定义并实现具体的工具功能，核心功能包括：注册工具（如web_search、get_current_time）、返回工具元数据（名称、描述、参数）、执行工具调用并返回结果。外部工具通常已实现Server，可直接对接；内部工具需自行开发Server。

3. MCP核心工作流程（小白可直接理解的步骤）

MCP的使用流程标准化程度高，小白可按以下步骤理解：

① 配置Server信息：用户在AI应用（Host）中配置MCP Server的连接方式（本地进程/远程URL）；

② 建立连接并获取工具列表：Host通过MCP Client连接Server，发送tools/list请求，获取Server注册的所有工具元数据；

③ 工具映射：Host将获取的工具元数据转换为LLM可理解的Function Call格式（如OpenAI的tools参数）；

④ 模型决策：用户提交任务，Host将任务与工具列表一同发送给LLM，LLM判断是否需要调用工具，若需要则返回tool_calls请求；

⑤ 执行工具：Host通过MCP Client将tool_calls转发给Server，Server执行工具并返回结果；

⑥ 生成最终答案：Host将工具执行结果作为上下文再次发送给LLM，LLM结合历史信息生成最终回答。

举例：用户在Cursor（Host）中配置了一个“网页搜索”MCP Server，Cursor通过Client获取该工具后，将其转换为OpenAI的Function Call格式。当用户提问“2025年大模型最新进展”时，LLM决定调用“网页搜索”工具，Host通过MCP Client转发请求，Server执行搜索并返回结果，最后LLM结合搜索结果生成最终回答。

4. MCP与Function Call、传统插件的核心区别

很多小白会混淆MCP与Function Call、传统插件，这里用通俗的语言总结核心区别：

① MCP vs Function Call：Function Call是LLM的“调用函数能力”（API级别），解决“模型如何请求调用函数”；MCP是“工具集成的标准化协议”（生态级别），解决“如何统一管理、发现、调用各类工具”。MCP将Function Call的“工具管理、连接、适配”等繁琐工作标准化、外包给Client和Server，简化Host开发；

② MCP vs 传统插件：传统插件与厂商强绑定（如OpenAI插件、Claude插件），协议格式不统一，对接复杂；MCP是开源标准，不依赖特定厂商，任何工具只要实现MCP Server，即可被所有支持MCP的AI应用对接，复用性极强。

简单来说：Function Call让模型“能调用工具”，MCP让模型“能标准化地调用所有工具”——这也是MCP成为智能体生态核心基础设施的原因。

五、学习总结与资源推荐（小白进阶路径）

智能体作为大模型落地的核心载体，其核心逻辑可总结为“以LLM为大脑，通过规划拆解任务、通过记忆存储信息、通过工具扩展能力”。对于小白来说，学习路径可分为三步：

1. 基础认知：理解智能体与传统工作流的区别，掌握“LLM+规划+记忆+工具”的核心架构；

2. 组件拆解：深入学习规划（CoT/ToT）、记忆（向量数据库）、工具使用（MRKL/HuggingGPT）的核心逻辑；

3. 实操落地：从ReAct框架入手，编写简单Agent，再逐步学习Reflexion、MCP等进阶内容。

智能体是当前大模型领域最具潜力的研究方向之一，也是程序员提升核心竞争力的关键技能。希望本文的解析能帮助你快速入门，后续可结合实操不断深化理解，逐步掌握这一前沿技术。

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• 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
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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
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第四阶段（20天）：商业闭环

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• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
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• 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
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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• 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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