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说了一句话开头“我今天早上喝了一杯……”它会从它学过的海量数据中判断这个位置最有可能出现的词是什么“咖啡” → 可能性 42%“奶茶” → 可能性 27%“白开水” → 可能性 12%“酒” → 可能性 3%“电视” → 可能性 0.01%不合常理于是模型就选了概率最高的词 —— “咖啡”。下一步它再接着预测下一个词比如“我今天早上喝了一杯咖啡然后……”“去” → 32%“就” → 25%“感觉” → 20%“跑” → 10%就这样一个词一个词地接下去每一步都在预测“最有可能”出现的词。这也解释了 LLM 的一个典型特性它不是“在思考”而是根据概率生成最合理的内容。那LLM和 Agent 有什么不同虽然 LLM 听起来就已经很厉害但它其实像是一个**天赋极高但不具备行动能力的智者类似于《权力的游戏》中布兰·史塔克**你让它分析它能讲得头头是道但让它去干活比如查实时票价、登录网站、下订单……它就祭了。一句话总结它们的区别为什么我们需要 Agent在真实世界中我们做的事情往往是「多步骤跨工具有明确目标」的比如想写一篇竞品分析报告 → 需要查询多个网站 → 提炼关键信息 → 写文章/写PPT想订一张机票 → 需要查航班 → 比价 → 下单 → 记录日程如果 AI 只会告诉你怎么做而不能替你去做等于你还是得一个个页面点一个个 app 切换根本没有省下多少精力。而 Agent 就是为了实现“从知道怎么做 → 真的帮你做”而诞生的。它以 LLM 为“核心”再配上工具调用、任务规划、上下文记忆能力最终进化成的一个可以自主完成任务的数字助理。ToolsAgent 的“手脚”如果说 LLM 是 Agent 的“大脑”那 Tools 就是它的“手脚”——真正能下场干活的部分。为什么需要工具LLM 虽然能回答很多问题但它本质上是个封闭系统。它的知识截止于训练时间不能联网、不能读网页、不能主动获取最新的数据。你问它“明天北京天气怎么样”它只能说“我无法访问实时信息”。但换个方式让它调用一个天气 API它就能给你答得头头是道。工具是补上 LLM 无法“感知现实世界”的那一块短板让它不止能说还能查、能干、能动。常见的 Agent 工具类型有哪些典型工具调用案例GPT Bing 浏览器插件用户问“最新的iPhone15什么时候发布”模型就能自动调用 Bing 搜索 API 来实时抓网页、读内容、生成摘要信息比默认 LLM 更新、更准确。携程问道当用户说“帮我找一张下周去广州的便宜机票”它会调用航旅票务系统获取实时航班信息-查询用户评价、机型舒适度-返回结构化选项卡含票价、时间、直飞/中转等标签。MemoryAgent 的“记忆”当用户告诉 AI 要去成都玩 3 天、预算 2000、喜欢住民宿、不吃辣它会立马埋头开始规划但下一轮用户补充一句“酒店预算可以放宽点”它若回复“您要订哪里的酒店**”**用户会不会很崩溃这正是没有“记忆能力”的 Agent 经常暴露出的尴尬瞬间。因此真正能完成完整任务的 Agent往往都拥有一定程度的记忆能力而这份“记性”是它能否从“工具”升级为“助理”的关键。Agent 记忆可以分为三类短期记忆定义短期记忆主要通过上下文学习实现上下文学习指的是利用Prompt中包含的相关信息来改善生成结果的能力。局限性上下文窗口的长度限制了LLM可以有效利用的短期记忆容量。当输入Prompt过长时LLM可能会出现“中间丢失”的现象即模型难以有效地利用Prompt中间部分的信息。案例用户说“我想订去成都的票”“下午也可以”→ LLM需要通过短期记忆知道“下午”指的是“飞成都的航班”。长期记忆定义长期记忆使AI Agent能够跨多次交互存储和检索信息提供持续性和个性化体验。虽然无法在每次对话中将用户的所有历史会话都纳入Prompt但可以通过特定的存储机制保留关键信息并在需要时检索以补充上下文。存储内容关键事实如用户的职业、兴趣或重要事件用户偏好如喜欢简洁回答或偏好某种语言风格历史决策如用户过去的选项选择或行为模式。案例讯飞晓医会自动记录用户的年龄、性别、慢性病史用户下一次打开时只需说“我最近又咳嗽了”它就能结合既往记录推荐就诊科室或用药建议。3.记忆反思定义指Agent分析其存储的记忆从中提取经验教训或模式以优化未来的行为和决策这一过程类似于人类通过回顾过去来改进当下的能力。Agent的“反思”方式从交互中学习通过分析历史记录识别重复出现的模式或错误并调整策略个性化响应利用长期记忆中的用户偏好Agent能为每个用户量身定制回答优化决策通过反思历史决策Agent能在相似场景下做出更优选择知识积累随着时间推移Agent构建并完善知识库提供更准确、更有深度的回答。通过记忆反思Agent从静态的响应工具转变为动态的学习者这种能力不仅提升了回答的质量和效率还使Agent更具适应性能够应对复杂的用户需求和变化的场景。PlanAgent 的“规划能力”真正能解决任务的 Agent一定拥有 Plan也就是“规划”的能力。这份能力才是它从“语言模型”迈向“任务执行器”的核心跨越。什么是 PlanPlan说白了就是让 Agent 具备拆任务、排顺序、定策略、协调执行的能力。不是“你问我答”而是“你交代任务我安排流程”。这件事的难点不在“调用工具”而在于在合适的时机用对的工具干对的事。Plan 的三大关键能力理解任务目标Agent 不只是听懂语义还要明确用户到底要解决什么。 用户说“我想去成都玩三天”它要理解你不是“想了解成都”而是“希望获得一份可落地的三日行程安排”。拆分子任务一个目标往往需要多个步骤配合完成订机票-找酒店-安排行程分三天-推荐美食和交通。每一步都依赖上一步的结果。排定执行顺序并动态调整Agent 需要知道什么任务必须先做如订机票定时间什么可以后做如安排餐馆还要根据用户反馈随时调整计划。比如用户突然说“我不想住民宿了”它就要重新筛选酒店、更新交通方案而不是“重来一次”。现实中 Agent 是如何规划的当前主流的 Plan 实现方式有四种按提示词进行规划靠设计 prompt引导大模型“自己”拆解任务好处是轻量、快上手缺点是稳定性差、难跟踪例如让 ChatGPT 写一份面试准备清单它靠 prompt 自动列出流程但中途改需求就崩。按规则进行规划通过 if-else 或流程图硬编码规则适合流程固定、变化少的场景例如企业对话机器人。用代码规划进行规划用代码构建任务图或执行链每一步都显式定义逻辑可控、可追踪例如LangChain 的 AgentExecutor、AutoGPT 的多步指令系统。LLM Planner 模块LLM 负责意图理解和任务拆解Planner 模块协调任务流、调用工具、管理状态这是当前最灵活、最强大的方案例如Manus就是用这种方式。以飞猪 Agent 为例用户说“我想从北京去成都玩 3 天。”LLM 理解意图出行需求 时间 地点Planner 拆解任务查航班 → 筛酒店 → 生成行程 → 输出总结卡片Tool 调用航旅 API、价格比价、地图服务、用户偏好筛选Memory 记忆用户预算、是否携带老人、对餐饮的偏好Plan 全程串联每一步都按依赖顺序执行中间结果还能被动态更新最后用户收到的是已查航班-推荐酒店卡片-导出日程-推荐用户偏好的餐馆最后我曾经以为 AI 只是个更聪明的工具现在慢慢发现它已经逐渐变成了“能干活的搭子”。但也别高估现状——现在市面上大多数 Agent不管名字起得多响很多其实还停留在“半搭子”状态有的会拆任务但不会调合适的工具有的记住了用户过多偏好导致用户对话始终在自己的“记忆”中打圈圈有的做完了第一步却走错了下一步想修改却在错误的道路越走越远。所以Agent 的真正价值是它能否像一个“产品经理研发”——不仅能准确理解用户的需求还能将大目标拆解成可执行的小任务并能在复杂路径中灵活调整最终把事办成。我心中最理想的Agent就是**《终结者2审判日》中的T-1000**它不是一个被动执行命令的机器人而是一个具备高度自主性和适应能力的终结者Agent。规划与执行它的核心任务是追杀约翰·康纳。它能根据环境变化例如约翰逃跑的方式、交通工具的选择实时调整自己的追捕策略而不是简单地遵循固定路径。图T1000通过液体形态进入直升机去追杀康纳工具调用它能将自己的身体形态转变为各种工具如刀、钩甚至伪装成人类这就像Agent能灵活调用不同的外部工具来完成任务。持久记忆它能记住目标人物的特征、声音并利用这些记忆进行伪装和诱捕这完美体现了Agent的长期记忆能力。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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】