浅谈Jmeter接口测试
2026/1/5 19:42:20
简介
本文介绍了AI智能体的重要性及其作为全能助理的价值，重点阐述了大模型作为智能体"大脑"的核心作用，使智能体能从简单执行者转变为能理解、规划、使用工具的智能伙伴。文章提供了系统学习大模型AI的四阶段路径，包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环，并分享了学习资源和工具，帮助读者掌握AI智能体开发技能，提升工作效率和竞争力。
一、会做AI智能体，是每个人都应该掌握的技能
因为AI智能体，它就像个全能助理，能24小时不睡觉、不吃饭、不抱怨地帮你干活儿。
回客户消息、整理文件、发邮件提醒……所有你不想做的重复活儿都能扔给它，把你解放出来喝咖啡、想大事。
正因为AI智能体的强大，所以我想把我过去使用AI搭建智能体的经验都分享出来，让更多人可以利用AI智能体为工作生活提效。
二、今天是第一篇文章，来认识大模型在智能体中的作用
一句话，大模型非常重要！
大模型，就是我们常说的DeepSeek、GPT、Kimi等等。
它是智能体的“认知核心”，能将智能体从“执行预定程序的机器”提升为“能够理解、规划、使用工具并自主完成复杂目标的智能伙伴”
你可以把大模型想象成智能体的大脑，让智能体从“一个只会听令行动的机器人”变成了“一个能听懂话、会自己想办法、还能使用工具帮你搞定事情的智能伙伴”。
此外，大模型让智能体能够以最自然的方式与人类（或其它智能体）沟通。它可以理解复杂的、模糊的指令，并还能能进行多轮对话。
当你输入一串描述词之后，大模型能够将其分解成一系列可执行的子任务。
第一步该干什么，第二步该干什么，大模型会帮你完整规划。
你只要稍等一下，它就会输出结果，并驱动智能体往下一个任务节点进行流转。
可以说，有了大模型这个大脑中枢，智能体才能正常地进行运转。
上面说了很多，浓缩成一句话其实就是：
大模型是智能体的“大脑”，负责理解、规划和决策，指挥身体（工具）去完成复杂任务。
三、如何系统的学习大模型 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。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。