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什么是 AI Agent 🤖

AI Agent 是人工智能领域中的一个概念，它是一种能够自主执行任务的智能体它具有以下特点：

自主性

AI Agent 能够自主执行任务，不需要人工干预

例如智能扫地机器人，只需要设定"每天下午3点打扫客厅"，它就会自动执行，不需要每次都在旁边指挥

智能性

AI Agent 能够理解任务，并自主执行任务

例如豆包等应用，当你问"帮我查一下明天北京朝阳区的天气"，它不仅能理解你的意图，还会主动去查询天气信息并告诉你结果，并提醒你要不要带伞之类的

适应性

AI Agent 能够适应不同的任务，并自主执行任务

例如自动驾驶汽车，无论是城市道路还是高速还是停车场，都能根据不同的环境调整驾驶策略

协作性

AI Agent 能够与其他 AI Agent 协作，共同完成任务

例如工厂里的多个机器人协作组装一辆汽车，有的负责安装轮胎，有的负责焊接，它们相互配合完成整个任务

AI Agent 的分类

单 Agent

只有一个 AI Agent 独立完成任务

多 Agent

多个 AI Agent 协作完成任务

ReAct Agent

能够理解任务，并自主执行任务

其他分类

如基于规则的 Agent、基于模型的 Agent、基于强化学习的 Agent 等

例如：Cursor 开发工具的 agent 是一个基于 LLM 的 ReAct 型单 Agent，具备工具调用能力，能够在代码编写任务中自主推理和执行

AI Agent 的核心组件

感知（Perception）

AI Agent 能够感知环境，并获取环境信息

例如人脸识别闸机，识别是不是对应公司的员工

推理（Reasoning）

AI Agent 能够理解任务，并自主执行任务

例如高德地图，输入目的地后，分析当前路况、距离、时间等多个因素，然后推理出最优路线

行动（Action）

AI Agent 能够执行任务，并获得任务结果

例如小度音响，对它说：“播放DJ音乐”，它就会播放DJ音乐

记忆（Memory）

AI Agent 能够记忆任务结果，并根据任务结果调整任务执行策略，记忆分为了短期记忆（对话上下文）和长期记忆（通过向量数据库或知识库实现的持久化存储）

例如小度音箱，会记住你经常听的音乐类型，让它播放音乐时会优先推荐你喜欢的风格，例如DJ劲爆音乐之类的

比较恶心的是音乐版权，小度音响得开会员，不然听个音乐都听不，还得登录对应的音乐平台账号

规划 (Planning)

解释了 Agent 如何将复杂目标拆解为子任务，并具备“自我反思”能力

例如：例如高德地图，输入目的地后，分析当前路况、距离、时间等多个因素，然后推理出最优路线，现在红绿灯读秒都有了，越来越智能了

工具使用 (Tool Use)

明确了 Agent 如何通过调用外部 API、搜索、代码执行来突破 LLM 自身的知识边界

例如当你在问 AI 工具 “今天天气怎么样”，它会主动调用天气插件或搜索工具获取实时数据，而不是仅凭旧有的训练数据进行回答

Agent 的应用场景

代码生成与调试

这个我可太用的太6了，工作用的最多的，Cursor,Trae,Antigravity等开发工具的agent能力都有，并且很智能，速度现在都很快

数据分析与可视化

典型的例如DeepSeek和豆包，可以直接把客户提供的excel数据丢给它们，让它们根据数据进行分析，会自动根据数据内容进行分析，并提供echarts等可视化图表，我们公司的销售就经常用AI生成的图和结论，放到PPT里给客户领导吹牛

自动化任务处理

代码方面动动嘴，然后把需求描述给AI，让AI自动执行

智能问答系统

这是今年感受比较大的一个场景，好多店铺产品的客服都是AI问答，更重要的是用的知识库，例如腾讯的 IMA 知识库，他们的专业人员提供一个这么个入口，然后把相关资料放到知识库里，然后用户输入问题，AI就会自动给出答案，比普通的客服专业又没废话

业务流程自动化

我的日常中认为最有价值的工具之一，就是每年节假日用的抢票软件了，我回老家的站是中原某小站，12306平台是优先放全程票的，中间的小站都是最后才放一点，从官方平台买我节假日都没买到过，不管我怎么刷，放票后的1秒内刷新白屏，或者系统繁忙，然后过几秒再刷，票都没了

现在用平台的抢票工具，会自动刷票，自动检测前后几站是否有票，只要自己在对应的平台提前填好信息，把钱付了就可以自动抢票，抢到后自动支付直接出票，便宜了自动退，2025年的抢票成功率明显高了很多

Agent 工作模式 (Agentic Workflow)

Agentic Workflow（智能体工作流）是指通过特定的设计模式，让 AI 不再仅仅是“一问一答”的简单交互，而是通过多次迭代、循环和工具调用来完成复杂任务的过程

常见的四种设计模式：

反思 (Reflection)

Agent 生成结果后，对其进行自我检查、评价并修正错误

就像日常我们写完代码后，Agent 会尝试运行并根据报错信息自动修改代码，直到运行成功，而不是报错了就停在那里

工具使用 (Tool Use)

Agent 根据当前任务需求，判断并调用外部 API 或函数来获取信息或执行操作

例如把文件丢给豆包后，它在处理 Excel 时，Agent 发现需要计算复杂的统计数据，它会主动编写并运行一段 Python 脚本来处理数据，而不是靠脑补

规划 (Planning)

将复杂目标拆解为一系列可执行的子任务，并根据执行情况动态调整后续计划

简单的像高德搜一下路线，复杂的像一场旅行，Agent 会先查机票，再订酒店，最后规划景点路线，如果发现机票售罄，它会自动调整后续的酒店和路线安排，这个在2025年年初当时还是比较火的

多智能体协作 (Multi-agent Collaboration)

多个 Agent 扮演不同角色（如：开发者、测试员、经理），通过对话和分工共同完成任务

就像现在的开发工具里开发一个新功能，一个 Agent 负责写代码，另一个 Agent 专门负责找 Bug，它们之间相互配合，效率比单个 Agent 更高

挑战与局限性

幻觉问题

Agent 可能会在推理过程中产生看似合理但事实错误的结论，尤其是在多步推理中，一个微小的错误可能会被无限放大

像项目中的有时候出现的bug，各种修复后，它自说自答，我已经验证过了，结果还是出错，这在2025年前半年还很常见的

可靠性与稳定性

在复杂的工作流中，Agent 的输出具有随机性，难以保证每次执行都能达到预期的标准

目前在编程，自媒体创作等垂直领域方面已经相当优秀了，在其他综合场景还需要磨炼继续优化，例如金融交易领域，万一出错，本来交易员准备1000万卖出的，结果出错了，成1块卖出交易成功了，可就完犊子了

上下文长度与成本

复杂的 Agentic Workflow 需要频繁调用模型，不仅导致响应延迟（Latency）增加，还会消耗大量的 Token，产生较高的 API 调用成本

典型的现在各大公司的高级模型，相对好用，都收费有的还很贵，还有就是上下文的限制

安全与隐私

由于 Agent 具备工具调用能力（如执行代码、读写文件），如果指令被恶意篡改（提示词注入），可能会导致系统数据泄露或被破坏

把代码交给AI，我们每个开发者都是大公司的标注者，代码被AI拿去训练学习了，还有啥隐私可言

规划能力的瓶颈

面对极度复杂的长程任务，Agent 往往容易“迷失”目标，或者陷入死循环，难以像人类一样进行长远且精准的战略规划

有点瓶颈还是好的，AI太强了,也能自主升级、执行、自主支配资源了，未来地球上还要我们这种各种限制的碳基生物干什么，当未来AI的人类宠物吗

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。

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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。

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