“28000台L4无人车抢滩登陆，谁是领头羊？”
2025/12/29 18:33:29
前言
大家也许听说过2025年是智能体应用元年这一句话。
如果没有听过，那你肯定在网上刷到过AI Agent、智能体这些词。
很多人第一次听就觉得特别高大上，甚至有点科幻？
你好奇地去查找一大堆资料，了解智能体到底是什么？
可好像还是似懂非懂。
别担心！今天这篇文章，就是写给像你我一样对AI充满好奇。
但又不是技术专家的人看的。
我会用最接地气的大白话，带你彻底搞懂智能体到底是个啥。
Part 1: 别怕，智能体没那么玄乎
到底什么是智能体？
一句话最简单的话来解释：
一个能自己想办法办事的家伙
专业一点介绍是这样的：
智能体就是一个能观察环境、自己做决定、并采取行动来完成特定目标的“虚拟人”或系统 。
听着是不是有点抽象？没关系，我们来做个对比。
| 维度 | 普通程序 | 智能体 |
|---|---|---|
| 交互方式 | 只能接受明确、固定的指令（如“1+1=”）并返回预定义的结果。 | 能理解自然语言的意图，接受模糊或高层次的目标（如“帮我规划周末去杭州的旅行”）。 |
| 执行流程 | 由开发者硬编码的步骤决定，缺乏自适应能力。 | 根据目标自行拆解任务，动态决定执行顺序（搜索、比价、筛选、路线规划等）。 |
| 灵活性 | 只能在预设的功能范围内工作，遇到未覆盖的情形会直接报错或无响应。 | 能在未知或变化的环境中自行学习、调整策略，甚至在部分信息缺失时进行推理或询问。 |
你电脑上的计算器，就是一个普通程序。
你按1+1=，它就显示2。
它只会严格按照你的指令行动，你按一下，它动一下。
而一个智能体，更像一个你请来的私人助理。
你跟他说：
帮我规划一下周末去杭州的旅行。
你并没有告诉他具体要第一步搜机票、第二步查酒店……。
但他会自己理解你的目标，然后自己去上网查攻略、比价机票、筛选酒店、规划路线。
最后给你一套完整的方案 。
看到了吗？区别就在于自主性。
普通程序是被动执行的工具，而智能体是能主动思考和解决问题的伙伴 。
这个概念其实并不新，早在20世纪50年代就有人工智能学者提出了类似想法 。
只不过在当时，技术还跟不上，智能体能做的事很有限。
而现在，随着大语言模型（LLM）的爆发，智能体才真正迎来了高光时刻。
其实，我们生活中处处都有智能体的影子，只不过它们比较简单。
这些简单的例子，都体现了智能体感知-决策-行动这个核心的工作循环 。
Part 2: 拆解一个智能体：它的“五脏六腑”都有啥？
现在，让我们把一个现代的、更聪明的智能体解剖开，看看它是由什么组成的。
我们就以上面提到的旅行规划智能体为例，然后再讲的详细一点。
- 大脑：决策核心，负责思考和规划
这是智能体最核心的部分，相当于人类的大脑。
智能体的这个大脑通常就是我们熟知的大语言模型（LLM）。
比如字节的豆包、阿里的千问、百度的文心一言，或者OpenAI的ChatGPT 。
工作内容：当你下达“规划杭州周末游”的指令后。
大模型大脑会开始思考：这个任务太大了，我得把它拆解成几个小步骤。
比如：
确认出发和返回时间；
搜索并比较往返交通；
查找符合预算和偏好的酒店；
规划每日游玩路线；
汇总成报告 。
这种思考+行动的模式，在学术上有一个很火的名字叫ReAct。
- 感知：眼睛和耳朵，负责接收信息
智能体需要接收外部世界的信息，才能做出判断。
工作内容：感知模块负责接收你的指令（比如你输入的文字或语音）。
同时在执行任务时，它也能“读取”网页上的信息、API返回的数据等等 。
比如，自动驾驶汽车的摄像头和雷达，就是它的眼睛，时刻感知路况 。
- 行动：手和脚，负责执行任务
光想不做假把式。
当大脑做出决策后，行动模块就要负责去执行。
工作内容：对于旅行规划智能体来说，行动就是去真正地操作。
比如打开浏览器访问携程、调用查询天气的API接口、在数据库里预订机票等 。
- 记忆：笔记本，负责记录和回忆
一个聪明的助理，绝不会问你第二次你不吃辣这种问题。
智能体也一样，需要记忆。
记忆分为两种：
短期记忆：记住当前任务的上下文。
比如，它刚查完机票，现在要查酒店，它得记得机票的时间，不能订错了 。
长期记忆：记住你的个人偏好和过去的经验。
比如，它记得你上次旅行时抱怨过酒店太吵，这次就会帮你筛选安静标签的酒店 。
- 工具：工具箱，负责搞定专业问题
智能体也不是万能的，它需要借助外部工具来扩展自己的能力。
就像一个助理需要用计算器、翻译软件、地图App一样。
智能体也需要调用各种工具。
这些工具可以是：
搜索引擎：用来获取实时信息。
代码解释器：用来做复杂的数学计算或数据分析 。
企业内部数据库：用来查询销售数据。
各种API接口：比如订票接口、天气查询接口等 。
通过这五个部分的协同工作。
一个智能体就能像一个真正的人一样，自主地、有条不紊地完成你交代的复杂任务。
Part 3: 我们的生活，正在被智能体“包围”
你可能会觉得，这听起来还是有点遥远。
但实际上，由大模型驱动的强大智能体，已经悄悄地进入了我们生活的方方面面。
中国的科技巨头们，比如阿里巴巴、百度、腾讯，都在积极布局智能体技术 。
之前海哥写的这篇文章一站式AI工具宝库：这个网站让你告别95%无效搜索
里面就有一个AI智能体的专栏，提供了一些智能体搭建的平台。
但也有很多里面，已经帮你搭建好的智能体。
比如：
扣子空间中的AI专家：https://space.coze.cn/expert
这些都是已经做好的了智能体，都带有特定的专属功能，是这个领域的小专家。
当然你也可以去扣子的开发者平台去搭建自己的专属智能体。
传送阵：https://www.coze.cn/home
还有大家非常熟知的豆包，里面也有很多智能体。
传送阵：https://www.doubao.com/chat/bot/discover
有很多别人已经创建好了然后发布出来，也可以右上角自己创建。
还有很多很多智能体的搭建平台，海哥这里就不一一举例了。
Part 4: 智能体的未来
看到这里，你可能对智能体有了全新的认识。
它不再是冷冰冰的代码，而是一个越来越像人的数字生命。
未来，我们每个人都可能拥有一个超级智能助理。
它可以帮你管理日程、处理邮件、预定餐厅、辅导孩子功课、打理你的健康……
把你从繁杂的日常事务中解放出来，让我们能更专注于创造和思考。
当然，智能体的发展也面临着数据安全、决策可靠性等挑战 。
但正如每一次技术革命一样，挑战与机遇并存。
写在最后
智能体（Agent）不是一个颠覆性的新物种。
而是AI技术发展到今天，从能聊天进化到能干活的必然产物。
它正在成为连接数字世界和物理世界的重要桥梁。
下一次，当你再听到智能体这个词时，希望你不会再感到迷茫。
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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”。
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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。