大模型学习指南：收藏这份Agent实战技巧，小白也能轻松入门！

本文介绍了两种主流的智能体技术：Workflow Agent和工作流智能体，以及ReAct Agent和自推理智能体。Workflow Agent通过工作流、私有知识库和工具调用，解决大模型的局限；ReAct Agent则通过自推理和思维链技术，实现自主决策和任务执行。文章还简要介绍了Harvey AI和Glean等Agent平台，帮助读者更好地理解和应用智能体技术。

LLM存在的问题：1.会有幻觉。2.只会说，不会做。3.规划的步骤不靠谱。

有些任务需要极强的准确度、可控性时，就会引用Agent，模型是用来提供智能，Agent 用来保证结果。

Agent如何保证结果：

1、用 RAG 技术构建私有知识库，提升对话能力

2、用设计者定义好的 Workflow 完成特定任务

3、过程中使用工具完成 LLM 无法完成的任务

4、让 LLM 写代码，完成数据处理、数学计算

可以让大模型写代码，不要让大模型做计算，大模型做计算会存在问题。大语言模型只能输出文字，所以可以让大模型写代码，然后用代码完成数据处理、数学计算等操作。

一个Agent包含的东西比较多，包括提示词、LLM、工作流、数据库、向量库、触发器，以及各种工具调用。如下图所示：

通过工作流的方式，丰富大模型无法完成的任务（比如数据库查询、API的调用、数学计算等），在工作流的节点中使用大语言模型完成一些文字输出的工作（比如写代码），这种智能体就是Workflow Agent（工作流智能体）。

大模型根据提示词自主进行推理、然后自动调用工具，得到执行后的结果，然后再根据结果再进行推理、执行调用、得到反馈结果，如此反复，直到结束。

例子：根据问题和提供的文件，自主进行推理和执行动作，并做反馈，最终得到问题的正确答案。如下图所示：

提示词中的设置：

可以在提示词中设置思考以及推理过程中需要输出的哪些关键信息，最后在结尾加上每次最新的任务执行记录，并作为下一次的输入。即把上一次的推理反馈作为新的提示词，让大模型进行下一次的推理。

如此循环执行推理、执行、反馈，最后执行成功并退出。不同的大模型执行的轮次可能会不一样。也可能在中间执行过程中出现错误的情况，如例子中的第4轮推理。也可能出现死循环的情况，可以设置推理最大次数，到达了最大次数还是没有得到答案的话，就自行结束，并返回错误信息。

这个就是ReAct Agent（reasoning+Acting）：自推理智能体。

适用于无法提前设置步骤的流程，需要大模型根据提供的资料进行自主决策下一步的动作，并返回结果。如此反复，最终得到答案。当然这种智能体会使用更多的Token，通俗点就是可能需要花费更多的钱。

使用了 ReAct 技术的 AI 产品有AutoGPT、Perplexity、Manus、Cursor、GenSpark等等。

上面说的自推理过程，叫思维链（Chain Of Thought），即模型执行任务时，通过输出一系列中间推理过程文字，模拟人类推理过程。

下面是百度对Agent的解释的图片，其中Action和Tools就需要人类提供给大模型，大模型自主决策何时进行调用。

Harvey AI（https://www.harvey.ai ） 是一家专注于法律、税务和合规等专业服务领域的人工智能公司，致力于为律师事务所、企业法务部门及专业服务机构提供高度专业化、安全可靠、可集成的生成式AI平台。

其中Workflows（工作流自动化）提供预建或自定义的AI工作流（如合同审查、尽职调查、诉讼准备）。最新推出 Workflow Builder，允许律所将自身方法论编码为AI流程，形成“数字资产”。

Glean（https://www.glean.com）是一家专注于企业级人工智能工作平台的公司，致力于通过 AI 技术帮助员工在日常工作中更快找到信息、理解上下文、生成内容并自动化任务。其核心理念是打造一个“Work AI for all”（为所有员工提供工作AI）的统一平台。

Glean 不是一个通用聊天机器人，而是一个深度集成于企业现有工具生态中的智能工作平台。它连接企业内分散在 Slack、Teams、Google Drive、Notion、Salesforce、ServiceNow、GitHub 等数十种系统中的数据，构建统一的知识图谱，并在此基础上提供 AI 助手（Assistant） + AI 智能体（Agents） + 企业搜索（Search） + 安全控制（Protect） 四大支柱能力。所有企业员工——从工程师、销售、HR 到高管，都能在其日常使用的应用中获得 AI 赋能。

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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2026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。

manus 教程

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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
• …

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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