吴恩达划重点！Agentic AI与Agent终极指南，看这篇就够了！

最新推荐文章于 2025-11-15 21:53:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-15 21:53:19 发布 · 1k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

自从吴恩达提出“Agentic AI”这个概念后，很多文章把它们混在一起讲，结果大家越看越迷糊。其实**Agent 是“个体”，Agentic AI 是“范式+能力体系”，**就像“球员”与“现代足球体系”的关系：球员可以很普通，也可以在体系加持下更主动、更有协作与决策力。

定义

Agent（智能体）：能接收输入、基于策略做决策并执行动作的“软件个体”。它可以非常简单：规则脚本、对话机器人、RPA 都可算一种 Agent。
Agentic AI（具主体性/能动性的 AI）：强调目标导向、自主规划、反思修正、记忆进化、工具协作、多智能体协同的一整套方法与工程实践。它不是单一模型或单一产品，而是一种让 Agent 具备“能动性”的系统化能力堆栈。

核心差别

目标驱动

Agent：常由外部指令一步步驱动，缺少“自己拉任务”的能力。
Agentic AI：接到高层目标后，会自行拆解子任务、排序、并持续拉动下一步。

自主性与持续性

Agent：多为“请求—响应—结束”的短会话。
Agentic AI：具备长会话与持续运行的设计，能够监测环境变化，必要时重启流程或改计划。

记忆与进化

Agent：上下文短，知识多靠静态配置。
Agentic AI：短期记忆（对话上下文）+长期记忆（用户画像、任务经验）+检索知识库；还能做自我反思，把“踩过的坑”写入经验层。

工具与行动空间

Agent：可能只会调用一两个固定接口。
Agentic AI：工具箱化，会根据任务动态选择搜索、数据库查询、代码执行、第三方 API、工作流编排等。

评估与自我修正

Agent：结果正确与否多靠人工验收。
Agentic AI：内置计划-执行-评估-反思循环，出现偏差会自动回溯原因并修正路径。

单体 vs. 多智能体协同

Agent：单兵作战为主。
Agentic AI：天然支持多角色协同（如“规划-执行-审核”三角），并且能动态分工与合并成果。

工程化与安全边界

Agent：工程要求较轻。
Agentic AI：强调可观测性、可控性、沙箱、权限最小化、审计日志、回放等，保障在“更自主”的同时不越界。

对比

维度	传统 Agent	Agentic AI
任务形态	单轮或短任务	长任务、链式任务
目标处理	被动执行指令	主动拆解与推进
记忆	上下文短、静态配置	短期+长期记忆+检索
工具使用	固定少量工具	动态选择多工具
自我反思	基本没有	计划-执行-评估-反思循环
协作	单体为主	多智能体协同
安全与观测	轻量	权限、审计、回放、红队化

典型架构

Agentic AI 通常包含以下层次：

目标与约束层：目标、KPI、权限边界、预算上限。
规划层：目标拆解、任务排序、依赖管理、并行度控制。
记忆与知识层：短期上下文、长期用户画像、经验库、向量检索。
工具与环境层：API、数据库、RPA、代码执行沙箱、外部系统。
评估与反思层：过程监控、结果校验、错误聚类、策略更新。
协同编排层：多智能体角色（规划者、执行者、审计者）与消息路由。
可观测与安全层：日志、回放、AB 实验、权限与风控。

技术要点

规划器（Planner）：把高层意图拆成可执行步骤；支持回滚与重排。
执行器（Executor）：与工具交互，处理状态、超时与重试。
评估器（Evaluator）：判定阶段性成果是否达标，触发反思或人工介入。
记忆体（Memory）：短期上下文、长期用户与任务画像、经验库与向量检索。
协调器（Orchestrator）：多智能体消息路由、任务分配、并行度控制。
安全与观测：令牌/密钥隔离、操作白名单、操作日志、可回放流水线。

结语：一句话带走

**Agent 是载体，Agentic AI 是让载体“会设目标、会拆解、会反思、会协同、会守规矩”的整套方法与工程。**当你在评估方案或写招标文件，只要沿着“目标—规划—记忆—工具—评估—协同—安全—观测”这条主线检查能力，基本就能分辨：这是一个“会聊天的 Agent”，还是一套“能把事办成的 Agentic AI 系统”。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI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Al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Al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，是破解困局、推动AI发展的关键。

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。

在这里插入图片描述

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

在这里插入图片描述

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

在这里插入图片描述

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
在这里插入图片描述

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

在这里插入图片描述

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`】

在这里插入图片描述

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

在这里插入图片描述

适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。