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哎，AI Agent到底行不行？要是你拿它和10年前的基于规则的任务型机器人（Task Bot）比单一任务的速度和准确度，那你就真的是在拿爱发电了——因为体验差得一塌糊涂，不翻车才怪。但，这并不意味着AI Agent没创新。它的创新不在于把老路走得更快，而是在于它敢去走没人走过的路！

你现在感觉到差距，是因为咱们正处在一个技术断层期。旧的“铁轨”上跑得飞快，可新来的“越野车”还没完全适应那复杂的路况。资本和厂商为了“炒概念”，硬是把还没断奶的AI Agent塞进了必须高可靠的业务场景里——这不就导致了你体验不爽嘛。

01Task Bot是怎么“倒退”的？

你还记得10年前那些Task Bot吗？就是我们说的槽位填充或者基于状态机的对话系统。当时的玩法是啥？简单！产品经理画好流程图，把所有可能的分支都想好。程序员就照着做，用户说A，跳到B；缺少时间参数？问一下。这个叫啥？叫确定性系统。特性很简单：只要路径设定好，执行就快，准，稳，完全不需要思考。就像火车跑在铁轨上，油门一踩到底，没啥可犹豫的。

02AI Agent的“难”在哪里？

AI Agent，尤其是基于ReAct架构（Reasoning + Acting）的系统，是啥？它是一个概率性系统。让Agent干活，它得先“观察”，然后“思考”，最后“行动”。每一步都是推理。这就好比换了一个刚拿到驾照的新司机，他要去一个目的地，每到一个路口都得停下来看地图，有时候还得下车检查一下路况，甚至可能开进死胡同再倒出来（反思死循环）。是不是感觉超慢？

所以，你的感受没错：时间增加了，因为以前是查表，现在是实时推理。而且，规划质量差，因为AI Agent总是在模仿人类解决问题的步骤，而不是在真正理解“最优解”。让一个概率模型来代替老旧的流程图，实在是降维打击——降的还是模型。

03为什么大厂还推AI Agent？

既然体验这么差，为什么大厂还要推AI Agent？为什么我们还要搞？答案很简单：Task Bot有个致命缺点——它不具备泛化能力。10年前的Task Bot，只要偏离一点预定脚本，它就只能说“对不起，我没听懂”。它能订机票，但你一问“我想去个暖和的地方，大概预算5000，帮我规划下行程并订票”，它就懵逼了。

而AI Agent的创新就出现在这里。它不仅能处理已知任务，更能应对未知任务，解决模糊指令。它不是为高频场景设计的，而是为那些我们平时从没遇到过的复杂场景而生的。别把AI Agent看成是一个联网的基础大模型，它的核心创新在于控制权的让渡。传统的代码开发，控制流（Control Flow）是固定的；而现在的Agent开发，控制流是动态生成的，这简直让开发者的工作变得天翻地覆。

04AI Agent的未来—不完美，但有未来

虽然现在的AI Agent在单一任务上不如传统的Task Bot快、准，但它的通用性和互动自然度可不是Task Bot能比的。未来的应用形态，很可能就是Agentic Workflow（代理工作流）。意思就是：用户的界面可能还是表单、按钮、画板，但在后台，有一个个小Agent在默默工作——帮你填表、修图、检查错别字，用户可能根本感受不到它们的存在，但系统会变得无比顺滑。

05很多人搞错了方向，Agent不是AI的最后一公里，“Skills才是！”

说到AI应用中的“最后一公里”，很多人会想到Agent系统。确实，AI Agent可以实现从输入到输出的智能化处理，但问题在于，Agent本身并不是万能的。它就像是一个聪明的助手，有着强大的推理和执行能力，但缺乏领域专门知识和处理复杂任务的技能。Skills，才是让Agent真正走到最后一公里的关键！

Skills不仅为Agent提供了任务执行的详细指引，它还解决了一个大问题：如何让Agent在复杂的业务场景中灵活应对，尤其是在那些需要领域知识、工具调用和细节处理的任务中。Skills的核心价值就在于它为Agent提供了模块化的能力扩展，让Agent能够根据实际需求自动加载并灵活运用这些能力，完成超出预期的任务。

1.Skills的概念与原理

简而言之，Skills是Agent的能力扩展包。每个Skill都封装了特定任务的执行方法、工具调用和相关知识材料，帮助Agent在执行任务时不至于迷失方向。想象一下，如果你要让Agent完成一项任务，传统的做法是告诉它执行某个流程，但在实际应用中，Agent需要理解任务的背景，掌握相关工具和知识，才能顺利完成任务。而Skills正是提供了这些知识和工具，确保Agent能在实际场景中游刃有余。

每个Skill就像是给Agent准备的工作SOP（标准操作流程）大礼包：不仅告诉Agent如何操作，还提供了它所需的知识、工具和模板，甚至能够应对一些边缘情况。Skills让Agent不仅仅是按部就班地执行任务，而是能在遇到复杂、模糊的任务时，依然能够通过“观察-规划-执行”的交错反馈机制，灵活应对。

2.贷后预警智能体的痛点与Skills的解决方案

拿我们FTP工作室在贷后预警智能体的应用为例，Skills如何帮助解决其中的痛点呢？

1. 数据处理与预警规则的灵活性：
   在贷后风险监控中，常常需要根据不同的客户数据（例如还款记录、信用变动等）来生成预警信息。传统的做法是将规则硬编码在系统中，但如果规则变化或者需要处理不同的数据源，系统就会显得力不从心。而通过引入Skills，我们可以封装一个风险评估技能，在这个技能中定义如何处理特定的数据，如何对接外部数据源，甚至可以根据客户的需求动态调整预警标准。Skills的模块化和灵活性，使得预警规则可以根据实际需要不断更新和优化，而不需要重新编码整个系统。

下面是一个简单的示例MD文件，体现了一个风险评估技能的设计，它包含了技能的基本信息、指令、参考文档和所需脚本。

Risk Assessment Skill

Metadata

• **Name**: Risk Assessment Skill

• **Description**: A skill designed to assess the credit risk of a borrower based on various data points such as payment history, credit score, and external data.

• **Category**: Financial Risk Management

• **Version**: 1.0

• **Created by**: FTP FinTech Studio

Task Overview

This skill helps AI Agents assess the creditworthiness of a borrower by considering various risk factors such as:

• Credit score

• Payment history

• Debt-to-income ratio

• External data (e.g., market conditions, macroeconomic trends)

Key Objectives

• Collect relevant data from internal and external sources

• Normalize and clean the data

• Calculate risk score based on predefined models

• Provide risk assessment report with recommendations

Execution Instructions

1. **Data Collection**:

   • Fetch credit score from the internal database.

   • Retrieve payment history and loan records from the bank’s system.

   • Obtain macroeconomic data (e.g., inflation rate, unemployment rate) from an external API.

2. **Data Normalization**:

   • Cleanse any missing or erroneous data points.

   • Standardize data into the correct format for the risk model.

3. **Risk Score Calculation**:

   • Apply the predefined credit risk model based on the borrower’s credit score, payment history, debt-to-income ratio, and external data.

   • Assign a risk category (Low, Medium, High) based on the final score.

4. **Report Generation**:

   • Generate a risk assessment report that includes the risk score, categories, and personalized recommendations (e.g., “Monitor payments closely” or “Offer loan with higher interest”).

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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