张家界市网站建设_网站建设公司_代码压缩_seo优化

为什么 ChatGPT 有时候像个只会背书的书呆子，而 AutoGPT 或 Devin 却像个能干活的项目经理？
区别不在于模型本身（大脑都差不多），而在于外挂系统的设计。

让我们潜入 Agent 的机箱内部。

01. Planning（规划）：从“直觉反应”到“深思熟虑”

核心痛点：
如果你直接问 LLM：“帮我开发一个贪吃蛇游戏。”
普通的 LLM 会直接吐给你一段代码（往往是不完整的）。
Agent 的 Planning 组件，就是强迫 AI 在动手之前，先列 To-Do List。

这一层发生了什么？

Agent 不会急着生成结果，它会通过特定的提示词策略（Prompt Engineering）进行“内心独白”。

1. 任务拆解（Task Decomposition）：
   利用CoT（Chain of Thought，思维链）技术，将一个大目标拆解成小步骤。

• 指令：

  “分析 A 公司的财务风险。”

• Planning 独白：

  “这太大了。我需要拆解：1. 搜索 A 公司近三年财报；2. 提取负债率和现金流数据；3. 对比行业平均值；4. 生成总结。”

2. 自我反思（Self-Reflection / ReAct）：
   这是最经典的 Agent 模式：ReAct (Reason + Act)。

• Reason（思考）：我现在缺什么信息？我该查什么？
• Act（行动）：去调用搜索工具。
• Observe（观察）：搜索结果回来了，有点乱，我重新整理一下。
• Loop（循环）：回到第一步，直到问题解决。

落地启示：
在设计 Agent 时，不要指望这一步全自动。最好的实践是Human-in-the-loop（人类在环）。让 Agent 拆解出计划后，先暂停，让人类（你）确认一下计划，点个“同意”它再继续。

02. Memory（记忆）：赋予 AI“长期职业生涯”

核心痛点：
所有的 LLM 都是“金鱼记忆”。
这轮对话结束，或者上下文（Context Window）超长了，它就忘了你是谁，也忘了之前的教训。
Agent 的 Memory 组件，就是给 AI 装上“硬盘”，而不只是靠那点可怜的“内存”。

这一层发生了什么？

Agent 将记忆分为两类：

1. 短期记忆（Short-term Memory）：

• 也就是上下文窗口（Context Window）。
• 就像人类的工作台。你把最近几分钟的文件（对话记录）摊在桌子上，AI 能随时看到。但桌子（Token 限制）是有限的，放多了旧文件就会掉下去。

2. 长期记忆（Long-term Memory）：

• 这是 Agent 的核心黑科技，通常由向量数据库（Vector Database）实现（如 Pinecone, Milvus）。

• 原理：

  当你在第二天继续问项目进度时，AI 的“工作台”其实早就清空了。但 Agent 会根据你的问题，去“硬盘”（向量库）里检索（Retrieve）最相关的几条历史记录，重新摆回“工作台”上。

• RAG（检索增强生成）：

  这本质上就是 RAG 技术在 Agent 里的应用。

落地启示：
有了长期记忆，Agent 才能具备“经验积累”。
比如一个写代码的 Agent，它如果记住了上周五它犯过的错（存入了长期记忆），下周一它遇到同样问题时，检索到了那个错误记录，就不会再犯。这才是真正的“智能进化”。

03. Tools（工具）：打破次元壁的触手

核心痛点：
LLM 最致命的弱点是：它活在真空里。它没有当天的日期，不知道天气，不能访问你的公司内网。
Agent 的 Tools 组件，就是 API 连接器。

这一层发生了什么？

通过Function Calling（函数调用）技术，Agent 学会了“使用说明书”。

• 场景还原：

  你问：“明天上海下雨吗？如果不下雨，帮我发邮件给老板请假。”

• LLM 内部思考：

  “我不掌握天气，但我兜里有个get_weather的函数，还有个send_email的函数。”

• 第一步动作：

  Agent 暂停说话，向系统输出一个指令：Call get_weather(city="Shanghai", date="tomorrow")。

• 真实世界反馈：

  程序去跑了这个 API，返回结果：Sunny。

• 第二步动作：

  Agent 拿到结果，再次思考：“哦，晴天。根据用户指令，我需要发邮件。”
  Agent 输出指令：Call send_email(to="Boss", body="天气好，想请假")。

落地启示：
Tools 是 Agent 的能力边界。
想让 Agent 替你干活，不需要甚至不需要训练模型。你只需要给它写好一堆 API（工具）：可以是计算器，可以是 Python 解释器，也可以是你们公司的 CRM 接口。
未来，所有的软件都会变成 Agent 的工具库。

总结：如何构建你的 Agent？

看懂了架构，怎么落地？你不需要从头写代码。

现在市面上已经有成熟的Agent 开发框架（Orchestration Frameworks），它们已经帮你把 Planning、Memory、Tools 封装好了：

1. LangChain / LangGraph：

   业界的乐高积木。最全，但也最碎，适合硬核开发者。

2. Microsoft AutoGen：

   多 Agent 协作的神器。就像开一家公司，你定义一个“经理 Agent”，一个“码农 Agent”，让他们自己吵架、协作把活干完。

3. Dify / Coze（扣子）：

   面向非技术人员的低代码平台。你只需要拖拉拽，把“必应搜索插件”（Tools）和“数据库”（Memory）连到模型上，就能搞出一个 Agent。

最后的建议：
不要迷信模型参数的大小。
在 Agent 时代，不仅要选好的大脑（LLM），更要给它配好的战术手册（Planning）和趁手的兵器（Tools）。这才是产品经理和开发者的核心护城河。

【脑洞时刻】
既然 Agent = 大脑 + 记忆 + 工具。
如果把你的人生也看作一个 Agent 系统：

• 你的Tools可能是英语、编程或驾驶；
• 你的Memory是过往的经验教训；
• 但决定你人生高度的，永远是Planning（规划能力）。

现在的 AI 已经有了无限的 Tools 和过目不忘的 Memory。
如果有一天，你拥有了一个绝对忠诚的 Agent 替身，你最想把这一生中哪件“麻烦事”永久外包给它？

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！