本文详细解析了AI智能体与大模型的区别，指出大模型如同”超级大脑”而智能体则是能主动规划决策的”大管家”。文章系统介绍了Agent系统的五大核心组成：大模型、规划、工具、记忆与行动，并以coze平台为例，提供了从0到1搭建智能体的实战指南，包括人设设置、插件添加、工作流编排等步骤，帮助读者快速入门AI智能体开发。
简单来说，大模型好比 “超级大脑”，知识渊博、能力出众，能回答问题、生成文章，但是它不能帮我们完成更复杂的任务。
比如我想去青海玩，大模型可以帮我生成行程规划和旅游攻略，但是没法帮我订机票、订酒店。
而 AI Agent 就像是一位 “办事能力强的大管家”，它不仅能借助大模型理解我的问题，还能主动规划任务、做出决策并执行、同时会使用工具，还能记住我的兴趣偏好和过去说过的话，简直太贴心。
总的来说，Agent与大模型之间的区别可以归纳为：
- 大模型只是一个大脑，而Agent是一个完整体
- 大模型只会告诉你怎么做，而Agent会帮你做
- 模型本身不会使用工具，而Agent会使用工具
- 大模型通常不会记忆，而Agent具备记忆能力
Agent系统的核心组成可以总结成：
Agent = 大模型(LLM) + 规划 + 工具 + 记忆 + 行动
- 大模型（LLM）： 提供核心的语言理解、推理与生成能力，是整个Agent的“大脑”。
- 规划（Planning）： 对复杂任务借助大模型进行分解、规划和调度，并及时观察子任务执行的结果与反馈，对任务及时调整。
- 工具（Tools）： 与外部工具（如API、数据库、硬件设备）进行交互，扩展智能体的能力，执行任务，相当于Agent的“手脚”。
- 记忆（Memory）： 存储短期记忆（如一次任务过程中的多次交互）或长期记忆（如用户的任务历史、个人信息、兴趣便好等），优化后续的思考和行动。
- 行动（Action）：Agent将规划与记忆转化为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。
本文以coze为例，手把手教大家搭建自己的智能体。
Coze是新一代 AI 应用开发平台，定位是零代码或低代码的AI开发平台，不需要编程基础，就能快速搭建出基于大模型的各类 AI应用，也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。
首先我们进入官网，使用手机号或抖音注册/登录。
登录完成后，进入工作空间，选择项目开发，点击“创建”，选择创建智能体。
有两种创建模式，一种是「标准创建」，另一种是「AI创建」
我们先看看「标准创建」，标准创建界面只需要输入智能体名称、智能体功能介绍，并设置图标即可。
给智能体起一个独一无二的名字，比如天气助手，然后点击图标，上传一张图片作为智能体的logo，或者直接让 AI 自动生成图标。
Agent 智能体
接下来便进入了智能体的编排界面。
人设与回复逻辑：设置提示词，支持 Jinja 和 Markdown 语法，同时下方也提供了一些提示词模板，帮助我们更高效地编写提示词。在这里，我们给智能体说明它要扮演什么角色，或者要完成什么任务。
插件：添加后智能体能够调用外部 API ，比如搜索信息，浏览网页。
工作流：通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，实现复杂、稳定的业务流程编排。
触发器：建立一些定时任务，比如现在社群中的每日 AI 资讯。
知识：可以理解为知识库。因为我们使用的大模型虽然清楚常识性问题，但不够细致具体，比如公司的规章制度，模型无法主动获取，这时就要用到知识库。
比如，先给智能体简单设置一个人设和技能。
然后在右侧区域进行提问调试。
如果不知道提示词要怎么写，可以用「人设与回复逻辑」区域的优化功能 。
选择自动优化，就会根据我们写的简易提示词进行优化，如下图⬇️
也可以根据调试结果去进行调优
搞定这一步，恭喜你，首个简易智能体就问世啦！然后轻点右上角的「发布」按钮，就能把你的智能体推到商店里，让大伙儿一起用起来咯~
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。
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【】
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是激活成功教程困局、推动AI发展的关键。
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
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【】
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/244189.html原文链接：https://javaforall.net
