人人可构建！从传统应用到智能体：AI开发新范式全面解析(建议收藏)

前言

近几年，AI正渗透到各种行业软件中，催生了各种 AI 应用：

在Excel中，自然语言可驱动整张报表的数据分析；
在图像处理软件里，简单的文字描述能生成复杂的图像；
浏览器中开始集成一键总结网页、辅助草拟邮件的功能。

在这背后，一场应用的变革正在发生：

从形式上看：应用正从被动执行指令的“工具”，进化为能够自主理解目标、完成复杂任务的“智能体”（AI Agent）。
从开发方式上看：应用的开发正在快速进入一个“人人皆可构建AI应用”的新时期。

一、智能体 VS 传统应用

智能体应用与传统应用的核心区别在于其工作模式、决策机制以及交互方式。

**工作模式的转变：从被动执行到主动规划。**传统应用遵循固定的、预先编码的流程，要求用户通过图形界面下达精确指令。而智能体应用接收的是用户的模糊目标或意图，随后能自主地将目标分解为子任务并规划执行路径。例如，对于预订旅行，传统应用需要用户依次手动搜索航班、筛选酒店、分别下单；而一个旅行智能体在接收到“帮我规划并预订下个月去巴黎的经济周末游”的目标后，能自主完成后续所有步骤。
**决策核心的转变：从确定性代码到概率性推理。**传统应用的决策逻辑是确定性的，由开发者编写的代码规定了其行为。智能体应用的决策核心则是基于大语言模型的概率性推理，使其能够根据上下文动态生成行动方案。
**交互方式的转变：从图形界面到自然语言。**传统应用依赖用户通过图形用户界面（GUI）进行结构化操作。智能体应用则主要通过自然语言界面（LUI）与用户交互，用户可以直接表达其意图，极大地提升了交互效率。

二、智能体 VS 大语言模型

智能体（AI Agent）并非大语言模型（LLM）的同义词。LLM是智能体的认知核心，而智能体是一个包含了LLM并赋予其实际行动能力的完整系统。

**大语言模型是“大脑”，智能体是“完整的行动者”。**可以将LLM视为一个能够进行强大推理和语言生成的“大脑”。然而，LLM本身无法与外部世界交互或执行任务。智能体则是在LLM的基础上，构建了一个包含工具、记忆和规划能力的系统框架，相当于为这个“大脑”配备了“手脚”和“记忆”，使其能将思考转化为行动。
能力边界不同：从文本生成到任务完成。LLM的能力边界主要局限于文本输出。对于旅行规划，一个LLM只能生成一份文本形式的行程建议。而一个旅行智能体则可以通过工具调用（Tool Calling），连接真实的航班和酒店预订API，将行程建议转化为已确认的订单，从而完成整个任务。

三、构建智能体的工具

智能体的自主能力依赖于一套协同运作的系统组件。

**工具调用（Tool Calling）：连接数字世界的“手脚”**工具是智能体将LLM的规划转化为行动的媒介。工具调用指的便是智能体根据推理结果，选择并执行一个或多个预定义工具（如API、函数）的过程。

示例：旅行智能体为了订票，需要调用多个工具。它会首先调用search_flights(destination="Paris", date_range="next_month")工具来查找航班，然后根据用户偏好调用book_hotel(style="economy", location="city_center")工具预订酒店。

知识库（Knowledge Base）：提供私有或实时信息知识库为智能体提供了大模型预训练数据之外的、特定领域的、最新的或私有的信息。它通常通过检索增强生成（RAG）技术与LLM结合。

示例：一个企业内部的旅行智能体，其知识库可能包含了公司的差旅政策（如“航班必须为经济舱”、“酒店预算上限为每天150欧元”）。在规划行程时，智能体必须首先查询该知识库，确保其推荐的所有选项都符合公司规定。

工作流与规划器（Workflow & Planner）：组织行动策略对于复杂任务，智能体需要在一个结构化的流程中运作。**工作流（Workflow）通常由设计人员预先设计，定义了完成任务所需的高级阶段和逻辑流。而规划器（Planner）**则在工作流的框架内，动态地进行每一步的具体决策。

示例：设计人员为旅行智能体设计了一个包含三个阶段的工作流：[1. 行程规划 -> 2. 用户审批 -> 3. 交易执行]。当智能体处于“行程规划”阶段时，其规划器会动态地决定行动步骤，例如采用ReAct（推理与行动）模式，自主决定先搜索航班还是先搜索酒店。

记忆模块（Memory）：实现经验积累与个性化记忆模块让智能体能够从过去的交互中学习。短期记忆（上下文窗口）保证当前任务的连贯性；长期记忆（通常基于知识库）则存储关键偏好和历史信息。

示例：通过长期记忆，旅行智能体可以记住用户的偏好，如“喜欢靠窗座位”、“倾向于选择有健身房的酒店”。在未来的规划中，它会主动将这些偏好作为筛选条件。

**标准化服务协议（MCP的现实应用）**在智能体概念中，**模型-上下文协议（MCP）**指代一种将所有信息结构化传递给大模型的理想规范。在现实世界中，这一理念体现在各类标准化的网络服务（Web API）上，它们为智能体提供了与现实世界交互的可靠“协议”。

示例与使用方式：诸如地图服务（Google Maps API）、订票服务（如Amadeus、Skyscanner API）或天气服务，都提供了标准化的接口。要使用这些服务：

认证：开发者首先需要在服务提供商的平台（如Google Cloud Platform）上注册，创建一个项目并获取一个唯一的API密钥（API Key）。这个密钥是智能体访问该服务的“身份证”。
使用：在定义工具时，将这个API密钥配置进去。当旅行智能体需要调用search_flights工具时，该工具会向Skyscanner的服务器发起一个标准的网络请求，请求中包含了目的地、日期等参数以及用于身份验证的API密钥。服务方验证密钥后，返回结构化的航班数据（通常是JSON格式），智能体再对这些数据进行后续处理。

四、构建智能体的方法：从编码到编排

智能体能够自主处理动态逻辑，催生了以低代码或声明式为特征的开发新范式。应用开发的核心任务从为所有分支流程编写命令式代码的编码，转变为更高层次的编排。

构建者只需专注于“需要什么能力”和“达成什么目标”，而将“如何具体执行”的复杂逻辑交由LLM处理。构建AI应用不再是专业程序员的专利，业务专家、分析师、设计师等领域专家同样可以参与其中，真正实现了“人人皆可构建”。

主流的智能体开发框架

为了降低开发门槛，社区涌现了以 LangChain、LlamaIndex 等为代表的开源开发框架。这些框架扮演着“粘合剂”和“编排器”的角色，它们提供了标准化的模块来连接前面提到的所有核心组件（LLM、工具、知识库、记忆等）。开发者无需从零开始处理复杂的API调用和状态管理，而是可以通过这些框架，以更高层、更模块化的方式快速搭建和试验智能体应用。
常用开发方法：

声明式工具定义：构建者只需以自然语言或简单的结构化格式（如JSON Schema）描述工具的功能、名称和参数。LLM会自主理解何时以及如何使用这些工具。示例：为旅行智能体定义一个工具，只需提供描述：{"name": "search_flights", "description": "查找指定目的地和日期的航班信息", "parameters": {"destination": "string", "date": "string"}}。
可视化工作流设计：对于复杂的、多步骤的任务，构建者不再需要编写冗长的 if-else 逻辑。取而代之的是，可以通过可视化的拖拽界面或简单的配置文件（如YAML）来设计工作流。这个工作流定义了任务的主要阶段、分支条件和执行顺序。示例：在Coze这样的平台上，可以拖拽节点来设计一个工作流：1. 收集需求 -> 2. 规划方案 -> 3. 用户审批 -> 4. 执行预订。每个阶段内部的具体操作（是先查机票还是酒店）则由智能体的规划器自主决定，设计者无需关心底层细节。
通过Prompt设定目标与约束：通过编写高质量的提示（Prompt），为智能体设定高级目标、行为准则和约束条件（“护栏”）。示例：Prompt：“你是一个专业的旅行助手。你的目标是为用户规划最具性价比的行程。在预订任何东西之前，必须获得用户的明确批准。”

智能体相关概念总结

概念	说明	示例
智能体 vs. 传统应用	主动的目标实现者 vs. 被动的指令执行者。智能体接收模糊目标并自主规划执行。	智能体：接收“下个月去巴黎玩”的目标，自主完成所有规划和预订。传统应用：用户需手动在网站上输入日期、目的地，然后点击搜索、筛选、预订。
智能体 vs. 大语言模型	完整的行动系统 vs. 纯粹的认知核心。智能体为大模型配备了工具和执行能力。	大语言模型：只能输出一份巴黎旅行的文本行程建议。智能体：能实际调用API，完成机票和酒店的预订。
工具调用 (Tool Calling)	智能体根据LLM的推理，选择并执行外部函数或API，以与真实世界交互。	调用`Skyscanner_API`查找航班，调用`Booking.com_API`预订酒店。
知识库 (Knowledge Base)	提供LLM预训练数据之外的、私有或实时的专业信息，通常通过RAG技术访问。	查询内部数据库，获取公司差旅政策（如预算上限、舱位限制），确保规划合规。
工作流 (Workflow)	由设计人员为完成复杂任务而预先设计的、包含多个阶段的结构化流程。	设计师定义工作流：`[1. 行程规划 -> 2. 用户审批 -> 3. 交易执行]`。
记忆 (Memory)	存储历史交互和用户偏好，分为短期（上下文）和长期（数据库）。	长期记忆：记住用户“偏好靠窗座位”和“是某航空公司的会员”。
标准化服务协议 (MCP)	在现实中体现为标准化的外部服务接口（如Web API），智能体通过认证（如API Key）来调用这些服务。	要使用航班查询工具，开发者需先获取一个API Key，并在每次调用时提供该Key进行身份验证。
低代码开发	开发重心从编写命令式代码转向编排，赋能领域专家和非程序员参与构建。	业务人员只需用自然语言描述`search_flights`工具的功能，而无需编写具体的API请求和错误处理代码。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

在这里插入图片描述

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
在这里插入图片描述

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

在这里插入图片描述

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）
在这里插入图片描述

给大家准备了一份涵盖了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 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。
在这里插入图片描述

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

基础篇，包括了大模型的基本情况，核心原理，带你认识了解大模型提示词，Transformer架构，预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门AI大模型
进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
项目实战篇，会手把手一步步带着大家练习企业级落地项目，比如电商行业的智能客服、智能销售项目，教育行业的智慧校园、智能辅导项目等等