今天来和大家讲讲AI大模型的三种模式:agent、copilot、embedding
这三种模式的本质,其实是人类逐渐"解放"自己的进化史。从"人力主导生产"到"AI 全面代劳",这个过程真的很有意思!我按照这个演进路线来和大家讲讲。
一、Embedding 模式:人类主导决策,AI仅作辅助
Embedding 模式作为初级协作形态,其核心特征在于:人类始终掌握主导权并承担主要任务,AI仅扮演辅助角色提供有限支持。
1、 什么是向量化 Embedding?
通俗来讲,向量化就是将文字、图片等内容转化为一组数字编码(向量),帮助机器识别其中的关联性。
好比这样:为每个词语、每段文字生成专属的"数字指纹",AI凭借这些"指纹"就能分析内容之间的相似性——即使表述形式有差异,只要含义接近,系统就能准确匹配。
2、Embedding 模式的工作流程
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人类设立任务目标
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AI 根据需求提供信息或建议
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人类做出判断,完成主要工作
3、实际应用案例
智能搜索引擎:搜"学习编程",系统不但返回带这些关键词的结果,同时能理解"计算机入门"相关概念内容
内容推荐系统:浏览完一个视频后,系统能推荐真正相关的内容,不只是同类型的
智能客服:能识别用户需求的深层含义,不只是简单应答或关键词匹配
Embedding技术是RAG(检索增强生成)的核心,让大模型能精准定位知识片段。但该模式下,最终判断和执行仍由人类主导,AI仅提供决策支持。
二、Copilot 模式:人机协作的黄金搭档
Copilot模式标志着人机关系的新纪元:人类与AI形成动态互补的伙伴关系。这就像拥有一个24小时在线的智能同事!
1、Copilot 是什么?
简单来说,Copilot 就是副驾驶,你是主飞行员,AI 是你的副手:
你掌握整体方向,AI 协助执行细节
你提供创意和判断,AI 提供素材和建议
双方优势互补,共同完成任务
2、Copilot 模式的工作流程
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人类定义问题边界
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双方并行处理擅长领域
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人类进行质量把控
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人类最终拍板定案
3、实际应用案例
GitHub Copilot:程序员编写算法时,AI即时推荐代码片段,但最终是否采纳由程序员把控
Microsoft 365 Copilot:你起草邮件,AI调整语气措辞;你制表格,AI推荐数据可视化方案
设计软件的 AI 助手:你设定风格基调,AI产出配色与排版组合
Copilot模式下,AI的协作深度显著增强,但决策权始终掌握在人类手中。这种模式广受认可,因其完美平衡了AI的效率优势与人类的审美把控权。
三、Agent 模式:AI 唱主角,人类只需发号施令
Agent 模式是 2025 年最火热的 AI 应用形态,也是离 AGI 最近的一步。在这个模式下:
AI 完成绝大部分工作,人类只需要指定目标和监督结果。
1、Agent 是什么?
Agent 可以理解为"能自主行动的 AI 代理":
它不只是提供建议,而是能够独立规划和执行完整任务
它能自主选择工具,决定行动顺序
它能根据环境反馈调整策略,直到完成目标
2、Agent 模式的工作流程
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人类只需设立目标提供资源
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AI 自主进行任务分解
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AI 自主选择工具和流程
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AI 独立完成工作
3、实际应用案例
Auto-GPT:能根据用户提出的复杂目标,自动拆解为可执行任务链,在无人值守状态下完成全流程决策与执行
Claude Code:专业的智能编程伙伴,可精准解析开发者用自然语言描述的算法逻辑,自动生成可运行的生产级代码并完成单元测试
Manus:作为火爆出圈的通用型 AI Agent,只需给它一个明确指令,就能像专业团队般自动拆解任务、规划流程并精准执行。
无论是商业分析、学术研究还是生活服务类需求,它都能通过智能任务流引擎实现端到端交付。
比如输入"帮我设计一个跨境电商品牌并输出运营方案",它就会自动完成市场调研、竞品分析、VI设计、营销策略等全流程工作,最终呈现完整可落地的解决方案。
Manus AI 产品官方介绍
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四、为什么 Agent 模式让人这么感兴趣?
Agent 模式很像科幻电影里的 AI,真正做到了“让 AI 帮我们做事”。
人可以做更有创意的工作,不用做麻烦的事
工作速度会变得很快
我们正在进入“想到就能做到”的新阶段
1、三种模式的变化过程
从完全依靠到慢慢放手,这三种模式说明人使用 AI 时想法的改变:
Embedding 模式:人做主要工作,AI 帮忙(我做你看)
Copilot 模式:人和 AI 一起做(我们一起做)
Agent 模式:AI 自己做,人看着(你做我看)
这说明 AI 能力变强了,人也更相信 AI 了。从“不敢让 AI 做”到“敢让 AI 做”,这是技术和心理都在进步的结果。
五、未来会怎样?
虽然 Agent 模式好像是最好的,但以后最强的应该是三种模式一起用:
有些事需要人自己做(Embedding)
有些事适合人和 AI 一起做(Copilot)
有些事可以完全交给 AI(Agent)
比如你想创业,AI 先自己分析市场写计划(Agent 模式),然后和你一起修改(Copilot 模式),最后帮你找数据支持(Embedding 模式)。这才是更快的工作方式!
三种模式的核心差异
六、给普通人的建议
先试 Copilot 模式:最简单安全,适合刚用 AI 的人
别想一次就完美:现在的 Agent 模式也需要人帮忙检查
重点培养自己最厉害的本事:AI 越来越强,要保证自己有 AI 暂时学不会的能力
最后,不管 AI 多厉害,记住:工具是给人用的。
AI 是帮我们做事的工具,不是最终目标。
未来已经到来,只是还没全面普及。
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。
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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。