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在探索 Agent RL 技术浪潮之前，我们需先锚定三个根本性认知：

人类的本质：生物界中，人类凭借高等智慧脱颖而出，而制造与使用工具的能力，正是人与动物的核心分野。

大模型的定位：ChatGPT 的横空出世，标志着人类首次赋予机器高等智慧。对现代人类而言，大模型的重要性堪比智慧之于原始人类，既是不可或缺的助力，更是无法倒退的进化阶梯。

Agent 的使命：本质上，Agent 是让大语言模型（LLM）掌握制造与使用工具的能力，从而赋予 “机器智慧” 改造现实世界的力量。拥有改造世界的能力，便拥有创造无限价值的可能。

一、范式跃迁：从 “对话交互” 到 “Agent 自主执行”

2025 年，一场悄然发生的重大变革正在重塑 AI 领域，我们已真正从 Chatbot 时代跨越至 Agent 时代。

Chatbot 的固有局限

Chatbot 的交互模式早已为大众所熟知：用户通过命令行与 LLM 进行轮番对话。投资人曾对 Chatbot 市场持悲观态度，并非毫无依据。其核心问题在于交互过程的高认知负荷：用户需时刻紧盯屏幕，绞尽脑汁设计提示词（Prompt），最终还需手动将结果迁移至实际业务场景。这种 “不够顺畅” 的体验，导致效率提升有限，用户粘性极低。

Agent 的革命性突破

Agent 引入了关键核心，工具（Tool），彻底颠覆了传统交互逻辑：

自主闭环运作：用户发出指令后，LLM 不再局限于 “输出文本”，而是主动调用工具（Function Call）。LLM 向工具输入参数，工具与环境（Env）交互后将反馈回传给 LLM；若 LLM 判断任务未完成，可自主启动多轮 “调用 - 反馈 - 修正” 循环，全程无需用户介入。

结果导向输出：仅当任务完全达成或需人类决策时，Agent 才会向用户返回最终结果。

Claude Code 正是这一理念的集大成者。它以 LLM 模型 Claude Opus 为核心大脑，将文件系统与命令行作为交互环境，能够自主完成检索、修改、创建、执行等一系列复杂代码任务。这种 “一条指令，数小时自主工作” 的模式，将人类从繁重的重复性劳动中彻底解放。对用户而言，这带来了极强的付费意愿与使用粘性；对 LLM 厂商来说，Agent 模式下的 Token 消耗量较 Chatbot 实现了指数级增长。

2026 年的 Agent 生态，绝不仅限于代码领域。它将全面延伸至操作系统控制、表格数据处理、生活服务等各个场景。AI 写代码的技术诞生不过半年，却已深刻重塑了行业工作流，不难预见，Agent 对各领域的变革将更为深远。

二、技术前瞻：预训练进入 “存量精耕” 新阶段

2026 年，AI 预训练领域将告别 “野蛮生长”，迈入 “存量精耕” 的关键阶段，核心聚焦三大方向：

数据策略升级

人类互联网的自然数据增量已逐渐见顶，谷歌等科技巨头纷纷转向高质量数据合成。一方面，传统互联网数据存在嘈杂、长尾分布等问题，有效挖掘的难度持续加大；另一方面，图片、视频、音频等多模态数据（VLM）中仍蕴含着巨大的价值潜力，亟待深度开发。

架构持续演进

在高效长文本处理、Loop Transformer 等核心技术方向上，顶尖科研人才仍在持续攻关。这些架构的核心目标是提升单 Token 质量，进一步释放模型的理解与生成能力。

AI 基础设施（Infra）的核心挑战

预训练的深化对基础设施提出了极高要求：需要顶尖工程师驾驭 Megatron 框架，确保低精度训练的准确性与效率；MoE 模型优化、From Scratch 训练、特殊架构适配等复杂任务，均需顶级 Infra 团队提供支撑。一行代码的谬误，可能导致数月研发成果付诸东流；而 10% 的效率优化，便能为企业节省天文数字般的成本。

三、核心战场：后训练全面迈入 RL 时代

AI 后训练领域正迎来关键转折，强化学习（RL）将成为绝对核心，监督微调（SFT）的作用将逐渐轻量化。

1. 蒸馏之路断绝，自主研发成唯一出路

以往通过蒸馏顶尖模型（如 OpenAI、Claude、Gemini）获取技术突破的路径，如今已难以为继。科技巨头们不再公开原始思维链（CoT），仅提供精简总结版，部分甚至在公开数据中 “投毒” 干扰蒸馏效果；OpenAI 新接口更直接采用云端托管 CoT 的模式。这意味着，依赖蒸馏技术的企业与顶尖模型的差距将持续拉大，构建自主的 RL 基建、专属数据与核心算法，成为唯一的破局之道。

2. RL 基础设施的发展范式

由 OpenLLMAI 团队联合字节跳动、网易伏羲 AI Lab、阿里巴巴等机构的开发者共同定义与推出的 OpenRLHF 的技术范式，已成为行业通用标准：

• 推理引擎：vLLM / SGLang
• 训练引擎：DeepSpeed / FSDP / Megatron
• 调度层：Ray
• 核心组件：Critic Model（评价模型）、Reward Model（奖励模型）、Actor Model（执行模型）等

这一范式已被 Verl、Slime、ROLL 等主流框架广泛采纳。正如 OpenRLHF 核心作者所言，各大厂商内部实则均在维护类似的 RL 框架。大规模 RL 技术并非单一算法的突破，而是一场由算法主导，训练与推理基础设施深度协同的系统工程。

3. 2025-2026 年 RLHF/RLVR 的三大演进方向

从单轮任务到多轮主导：以往 RL 技术多聚焦于数学计算等单轮任务，未来的核心战场将转向多轮复杂任务（如 GPT-5 级别长时间工程执行）。当前 Verl 等框架在单轮任务中表现突出，但多轮场景下的 Re-tokenize 等技术难题仍需突破。

长期稳定训练的探索：目前的 RLHF 训练往往在数百步后便会面临崩溃，需反复进行 “短期训练 - 采样 - SFT” 的循环。此外，MoE 模型的路由坍塌（Routing Collapse）、训练与推理不一致等问题，需要算法与 Infra 技术深度融合，通过理论与实践创新寻求解决方案。

规模与环境复杂度升级：Agent 所处的交互环境正从简单的数学奖励机制（If-else），逐步扩展至代码 SWE、浏览器交互、操作系统控制等复杂场景。这要求强大的工程团队提供大量高并发、高可靠的沙箱环境作为支撑。

Slime 框架的创新启示

Slime 框架堪称 Agent 时代的标杆之作，其核心优势在于实现了 Agent 框架与 RL 框架的解耦，通过 RadixTree 技术确保多轮对话 logits 的准确性，并已在 GLM 百亿参数模型上完成了 Scaling 验证。

Slime 的成功证明：算法主导 + 强 Infra 支持 + 开源社区共建，是 RL 框架发展的最佳路径。开源社区的合力开发，使其在功能特性上始终保持行业领先。

四、决胜关键：Agent 时代的六大核心 “弹药库”

DeepSeek v3.2 等前沿模型的成功并非偶然，要在 Agent 赛道占据先机，必须储备以下六大核心能力：

• 顶级算法与架构设计师：能够精准定义技术方向，找到模型进一步 Scaling 的核心路径。
• 强悍的 Infra 团队：精通 Megatron、vLLM/SGLang 等核心框架，掌控低精度训练与极致性能优化。
• 云服务工程能力：具备提供稳定、高并发、零差错的多样化真实沙箱环境的能力。
• 充足算力资源：大规模 GPU 集群是模型训练与推理的基础保障。
• 开源与探索氛围：拥抱开源社区，快速迭代优化技术方案。
• 长期主义的组织架构：建立稳定、合理且具备前沿探索精神的组织形态，支撑长期技术攻关。

五、Agent Scaling 的核心方向：并行化与异步化

未来的 Agent 必须实现并行化升级，核心路径便是 Agent RL。当前的 Agent 多采用线性工作流，而未来的模型需要具备三大能力：并行 & 异步思考、并行 & 异步工具调用、自主组织工作流。

这一升级将带来极致的用户体验，但同时也会伴随 Token 消耗量的大幅增长，这或许将成为科技巨头在新时代的核心盈利模式之一。

六、结语：长期主义的胜利

RLHF 真的有价值吗？NIPS 的部分论文或许会质疑 RL 对基础模型上限的限制，但围棋界的 AlphaGo 早已给出答案：RL 完全有能力从零训练出超越人类的 SOTA 模型。

与其纠结于理论争议，不如聚焦解决当前 RLHF 面临的 Scaling 扩展难题。LLM 的核心竞争力，在于构建 “探索 - 验证 - 再探索” 的良性飞轮，实现性能的螺旋式上升。

AI 时代的核心逻辑是：投入越多，回报越丰厚（The more you invest, the more you save）。

变革已然来临，且正加速演进。单纯的榜单刷分毫无意义，投机取巧的短期行为终将反噬自身。我们需要清醒认知在工程与科研上与顶尖模型的真实差距，看透指标背后隐藏的技术本质，坚持长期主义投入，真正的技术红利，往往伴随着长延迟反馈。

愿我们今日播下的技术种子，在三个月、半年乃至一年后，能收获最丰硕的成果。

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”。

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。

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。

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