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简介

文章介绍了AI的三个进化层次：生成式AI（问答但有知识截止）、AI Agent（能执行任务如订机票）和Agentic AI（协调多个AI协作完成复杂任务）。AI正从"工具"变成"助手"甚至"同事"，这些技术已应用于员工入职系统、智能客服和内容创作等领域。理解这些概念有助于把握AI发展方向和应用价值。

你以为AI只会聊天？它已经能帮你订机票、办签证了

最近和朋友聊天，他兴奋地跟我说："我用ChatGPT帮我写了一篇文案！"我笑着问："那它能帮你直接把文案发布到公众号，还能根据阅读数据自动调整推送时间吗？"他愣住了。

这就是今天我们要聊的话题——你以为的AI和真正的AI，可能差了好几个段位。

当我们谈论AI时，经常会听到三个让人头大的术语：生成式AI、AI Agent和Agentic AI。别急着关闭文章，我保证用最简单的大白话给你讲明白，看完你就能在朋友面前装个专家了。

第一层：生成式AI——会说话的"知识库"

想象一下，你有个朋友特别博学，上知天文下知地理，你问他任何问题，他都能给你一个详细的答案。这就是生成式AI的本质。

打开ChatGPT，问它"什么是量子计算"，它会给你洋洋洒洒写一大段。问它"帮我写首情诗"，它也能即兴创作。这背后的功臣是大型语言模型（LLM），比如GPT-4、Claude这些你可能听过的名字。

这些模型就像一个超级学霸，读过维基百科、Google图书、无数网页文章后，学会了如何"说人话"。但问题来了——它的知识有个截止日期。

你问它："明天从北京飞上海的机票多少钱？"它会礼貌地告诉你："抱歉，我无法查询实时信息。"这就像你的学霸朋友虽然博学，但从不看新闻，不知道今天发生了什么。

简单总结：生成式AI = 超级聪明的问答机器人，但只活在过去，不知道"现在"。

第二层：AI Agent——拿着工具的"行动派"

现在，给那个学霸朋友一部手机、一张信用卡，再教他怎么用携程APP，情况就不一样了。

AI Agent就是升级版的AI——它不仅能回答问题，还能真正帮你做事。

回到刚才的例子，当你问AI Agent："帮我订明天最便宜的机票，从北京到上海。"它会这么干：

1. 调用携程API，搜索明天所有航班
2. 比较价格，找到最便宜的那班
3. 直接帮你下单（前提是你授权了）

看到没？它有了"手"和"腿"——这些"工具"就是各种API接口。如果说LLM是大脑，那API就是它的锤子和扳手。

更进一步，假如你提出更复杂的需求：“我要5月去新德里玩7天，每天都要晴天，机票预算1600美元以内，不要转机。”

这时AI Agent会：

• 调用天气API，找到5月份连续7天晴天的日期
• 在这些日期范围内搜索符合预算的直飞航班
• 顺便推荐几家酒店和机场接送服务

听起来是不是有点像你的私人旅行助理？没错，这就是AI Agent的魅力——它有自主决策能力，能根据你的需求独立判断和行动。

关键升级点：

• 生成式AI：只会说
• AI Agent：会说 + 会做 + 会自己想办法

但这还不是终点。

第三层：Agentic AI——会开会的"AI团队"

想象一下这个场景：你要去印度旅游，AI不仅帮你订了机票，还突然提醒：“等等，你的印度签证过期了，需要先办签证才能订票。”

这时候，系统里不止一个AI在工作了——

订票AI Agent发现需要签证信息，于是呼叫签证AI Agent：

• 签证Agent连接到你的OneDrive，找到护照和签证记录
• 检查签证有效期，发现已过期
• 查询签证办理流程，告诉你需要准备的材料
• 订票Agent等待签证办理完成后，再继续订票流程

这就是Agentic AI系统——不是一个人在战斗，而是一群AI在协作。它们能：

• 多步推理：知道先办签证再订票
• 相互协作：不同Agent负责不同任务
• 自主规划：整个流程不需要你一步步指挥

就像一个公司，订票部门和签证部门会自己沟通，最终把事情办妥。

本质区别：

• AI Agent：一个能干的员工
• Agentic AI：一个能自我协调的团队

三者能力对比：从"聊天"到"办事"

让我们用一张表格看清楚它们的区别：

举个更生动的例子：

• 生成式AI：你问"怎么做番茄炒蛋"，它给你配方
• AI Agent：你说"帮我买做番茄炒蛋的食材"，它去美团下单
• Agentic AI：你说"我今晚想吃中餐"，它查你冰箱有什么、推荐菜谱、下单缺失食材、预约厨师上门（如果需要）

现实应用：AI已经在这样工作了

你可能会问：“这些听起来很酷，但真的存在吗？”

答案是：已经在用了。

• 员工入职系统：当新员工加入公司，Agentic AI能自动在HR系统添加信息、发送欢迎邮件、通知部门经理、安排培训——全程无需人工干预。
• 智能客服系统：不再是简单的"机器人回复"，而是能查订单、处理退款、甚至主动联系物流解决问题的"超级客服"。
• 内容创作助手：不只是写文章，还能自动配图、发布、分析数据、优化推送策略。

这些系统背后，都有像LangChain、N8N、Autogen这样的框架在支撑。值得一提的是，生成式AI是Agentic AI的核心组件——就像发动机是汽车的一部分，但汽车不仅仅是发动机。

写在最后：AI的进化才刚刚开始

从只会聊天的ChatGPT，到能订机票的AI Agent，再到能协调多个任务的Agentic AI系统，我们见证了AI从"工具"变成"助手"，甚至变成"同事"的过程。

但请记住：这些定义不是绝对的。不同专家有不同分类方法，有人把Agentic AI分为5个层级，有人认为单一Agent也能完成复杂任务。重要的不是纠结术语，而是理解背后的逻辑——

• 生成式AI让机器学会"表达"
• AI Agent让机器学会"行动"
• Agentic AI让机器学会"协作"

未来的AI，可能真的会像科幻电影里那样，成为我们的贾维斯或星期五。而现在，这个未来正在一步步到来。

下次当朋友跟你炫耀"我用AI写了篇文章"时，你可以淡定地说：“那挺好的。不过我的AI已经帮我订好下周的差旅、安排好会议室、还提醒我太太的生日了。”

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份LLM大模型资料分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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