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2026/1/10 14:34:27 网站建设 项目流程

文章解析了大模型与人类协作的三种演进模式:Embedding(人类为主,AI辅助提供参考)、Copilot(人机协同,共同完成任务)和Agent(AI自主执行,人类仅需设定目标)。这三种模式体现了人类从"亲自干活"到"指挥AI干活"的解放过程。作者建议初学者从Copilot模式入手,不必追求一步到位,同时应培养AI难以替代的核心能力。未来将是三种模式灵活运用的时代,AI是工具而非目标。


1、Embedding 模式:人类还是主力,AI 只是提供参考

Embedding 模式是最基础的协作模式,这个阶段有个显著特点:人类完成绝大部分工作,AI 只是在旁边打打下手。

什么是 Embedding?

简单说,Embedding 就是把文本、图像等信息转换成一串数字(向量),让计算机能理解它们的关系。就像这样:

  • 给每个词、每句话做张"数学身份证"
  • AI 通过这些"身份证"理解不同文本的关联
  • 就算表达方式不同,意思相近的内容也能被识别

Embedding 模式的工作流程

    1. 人类设立任务目标
    1. AI 根据需求提供信息或建议
    1. 人类做出判断,完成主要工作

实际应用案例

  • 智能搜索引擎:搜"如何减肥",系统不但返回带这些关键词的结果,同时能理解"健康瘦身"相关概念
  • 内容推荐系统:看完一篇文章后,系统能推荐真正相关的内容,不只是表面相似的
  • 智能客服:能理解用户问题的本质,不只是关键词匹配

Embedding 技术是 RAG(检索增强生成)的核心,让大模型能高效检索海量文档。但是在这个模式下,最终决策和行动还是人类完成,AI 只是辅助。

2、Copilot 模式:人类和 AI 肩并肩,共同作战

Copilot 模式代表了人机协作的下一个层级:人类和 AI 协同工作,相互配合。这就好比是配了一个随时待命的搭档!

Copilot 是什么?

顾名思义,Copilot 就是副驾驶,你是主飞行员,AI 是你的副手:

  • 你掌握整体方向,AI 协助执行细节
  • 你提供创意和判断,AI 提供素材和建议
  • 双方优势互补,共同完成任务

Copilot 模式的工作流程

    1. 人类设立任务目标
    1. 人类与 AI 共同执行任务的不同部分
    1. 人类进行修改调整确认
    1. 人类自主结束工作

实际应用案例

  • GitHub Copilot:程序员写代码时,AI 实时提供代码建议,但最终如何使用这些代码由程序员决定
  • Microsoft 365 Copilot:你写报告,AI 帮你优化语言;你做 PPT,AI 提供内容和设计建议
  • 设计软件的 AI 助手:你确定创意方向,AI 生成多种设计方案供你选择

Copilot 模式下,AI 的参与度大大提高,但人类仍然保持着主导权。这是目前最为流行的 AI 应用形态,因为它既能释放 AI 的强大能力,又能保留人类的创造力和判断力。

3、Agent 模式:AI 唱主角,人类只需发号施令

Agent 模式是 2025 年最火热的 AI 应用形态,也是离 AGI 最近的一步。在这个模式下:AI 完成绝大部分工作,人类只需要指定目标和监督结果。

Agent 是什么?

Agent 可以理解为"能自主行动的 AI 代理":

  • 它不只是提供建议,而是能够独立规划和执行完整任务
  • 它能自主选择工具,决定行动顺序
  • 它能根据环境反馈调整策略,直到完成目标

Agent 模式的工作流程

    1. 人类只需设立目标提供资源
    1. AI 自主进行任务分解
    1. AI 自主选择工具和流程
    1. AI 独立完成工作

实际应用案例

  • Auto-GPT:能针对用户设定的目标,自主做出子任务的分解决策,而无需用户详细干预每一步
  • Claude Code:强大的 AI 编程助手,能理解复杂的代码需求,通过自然语言指令,帮助开发者自主编写和运行测试代码
  • Manus:作为火爆出圈的通用型 AI Agent,给它任意一个任务目标,它会自动规划步骤并执行,即便针对各种复杂任务场景,也能经过自动化任务处理直接交付结果。如报告撰写、数据分析、营销策划、旅行规划等,直接告诉它“帮我研究一个创业点子并制定商业计划”即可。

Manus AI 产品官方介绍

Manus AI 官网案例演示集

4、为什么 Agent 模式让人这么感兴趣?

Agent 模式很像科幻电影里的 AI,真正做到了“让 AI 帮我们做事”。

  • 人可以做更有创意的工作,不用做麻烦的事
  • 工作速度会变得很快
  • 我们正在进入“想到就能做到”的新阶段

三种模式的变化过程

从完全依靠到慢慢放手,这三种模式说明人使用 AI 时想法的改变:

  • Embedding 模式:人做主要工作,AI 帮忙(我做你看)
  • Copilot 模式:人和 AI 一起做(我们一起做)
  • Agent 模式:AI 自己做,人看着(你做我看)

这说明 AI 能力变强了,人也更相信 AI 了。从“不敢让 AI 做”到“敢让 AI 做”,这是技术和心理都在进步的结果。

未来会怎样

虽然 Agent 模式好像是最好的,但以后最强的应该是三种模式一起用:

  • 有些事需要人自己做(Embedding)
  • 有些事适合人和 AI 一起做(Copilot)
  • 有些事可以完全交给 AI(Agent)

比如你想创业,AI 先自己分析市场写计划(Agent 模式),然后和你一起修改(Copilot 模式),最后帮你找数据支持(Embedding 模式)。这才是更快的工作方式!

三种模式的核心差异

给普通人的建议

  • 先试 Copilot 模式:最简单安全,适合刚用 AI 的人
  • 别想一次就完美:现在的 Agent 模式也需要人帮忙检查
  • 重点培养自己最厉害的本事:AI 越来越强,要保证自己有 AI 暂时学不会的能力

最后,不管 AI 多厉害,记住:工具是给人用的。

AI 是帮我们做事的工具,不是最终目标。

未来已经到来,只是还没全面普及。希望这篇文章帮你提前适应 AI 大发展的新时代!

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。

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为什么要学习大模型?

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适用人群

第一阶段(10天):初阶应用

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  • 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
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  • 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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