一. 为什么要学AI Agent（智能体）
如果你错过了2012年的微信公众号，也错过了2015年的短视频，那么一定不要错过2025年的AI Agent（智能体）。
若2012年开始写公众号，2015年拍短视频，只要用心认真，持续优化，并坚持下来，结果一定不会差。在我看来，实现财务自由问题并不大。
前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！
而今天，如果你不研究和学习AI，未来可能会面临失业的风险，至少会让你在未来的竞争中处于不利的位置。而AI Agent是AI的升级版，使用门槛更低，甚至技术小白用户也能上手使用，并且功能更强大。
你只需要给AI Agent设定一个明确的任务目标，它就会对目标进行思考，并将其拆解为多个步骤，并且自己生成提示词（prompt），然后做出行动，最终完成任务目标。
举一个具体的案例。
以前，开发一款APP，需要由产品经理、设计师、研发、测试、运维等多人组成的团队，通过产品方案设计、页面设计、开发、测试等多个环节，费了九牛二虎之力，最终才能完成上线，这个过程时间长、协作难、成本高。
未来，即使没有专业的开发、测试，甚至不需要懂产品，只需通过AI Agent，就能开发出一款APP。
在这个过程中，也许用户根本不懂编程，看不懂代码，甚至不懂开发一款APP需要什么流程，不知道要给大模型什么精确的提示词，都不影响这款APP的顺利开发并上线。
这只是其中的一个案例。
未来客服、翻译、作家、编辑、标准化内容创作者、市场调研分析师、初级数据分析师等诸多岗位，都会因为AI Agent的发展受到影响、冲击，甚至被取代。
据麦肯锡预测，到2030年，全球将有3.5亿个工作岗位通过AI Agent实现价值重构。
当今这个时代，AI Agent发展速度之快，未来发展空间之大，会超出大多数人的想象。当下，学习AI Agent是一件非常重要，并且很有必要的事情。
二. 什么是AI Agent（智能体）
AI Agent是一种智能软件系统，具备感知环境、进行分析、做出决策和执行动作的能力。AI Agent能独立思考，可以通过大模型理解用户需求，主动规划并拆分子任务，并且调用各种工具来完成任务。
AI Agent本质是一个控制各类工具来解决问题的代理系统。
关于AI Agent的定义，大家比较认同的是OpenAI的应用研究主管Lilian Weng给出的定义：Agent = 大模型（LLM）+ 规划（Planning）+ 记忆（Memory）+ 工具（Tool）。
其中大模型相对于Agent的大脑，在整个系统中起主导作用，并且提供推理能力。
规划是通过自我反思和思维链，对实现目标的步骤进行拆解，将大目标任务拆分为一个个更小的子任务。
记忆负责存储信息，对Agent来讲，通过有效的记忆机制，能够保障系统在面对各种复杂的、新的问题时，能够调用以往的知识和经验进行处理。
记忆包括短期记忆和长期记忆，短期记忆是指上下文，会受到上下文窗口长度的限制；长期记忆则需要查询外部向量数据库，可通过快速检索来进行访问。目前Agent主要通过长期记忆完成各种复杂任务。
AI Agent和大模型不同的地方，在于Agent能够使用外部工具扩展模型能力，在获取到每一步的子任务后，Agent会自主判断是否需要通过调用外部的工具来完成该子任务，并且将该外部工具返回的信息提供给大模型，然后再进行下一步子任务的工作。
Agent跟AI机器人聊天工具最大的区别，就在于它能像人类一样去解决问题。长期来看，真正成为能“理解一切，处理一切，生成一切”的超级智能体。
来看一个具体的例子。
比如让DeepSeek给你点外卖，它会让你提供位置、想吃什么和预算范围等，当你提供这些信息后，它会给你推荐适合的外卖平台、餐厅、菜品和点餐小贴士，但不会给你下单。
而Agent则能帮你下单点外卖。
它会先分析点外卖这个目标，然后拆解如何才能完成这个目标，共有哪些具体的步骤，规划出具体的待执行子任务。
接着就按照步骤执行，先调用工具选择外卖平台，然后选择菜品，确定地址，并调用支付功能完成支付。
一些关键步骤，比如支付环节，也可以授权让Agent完成，无需人工介入。
Agent的强大之处，就在于其能调用各种外部工具帮助用户完成目标。
三. AI Agent面临的挑战
虽然AI Agent有诸多优点，并且未来发展潜力巨大，但是目前仍然面临一些挑战，存在不足。
数据获取难度大：数据质量对模型训练至关重要，但由于数据安全与隐私等问题，AI Agent获取高质量的数据难度较大。
多工具协同问题：目前大部分AI Agent协同多工具工作的能力比较有限，大部分只能调用特定的有限应用工具，仍然无法实现广泛、灵活的多应用工具协作，在一定程度上，限制了其功能的使用和实际落地。
信任问题：大模型通常是黑盒模式，内部工作机制和决策过程，对用户来讲并不透明，用户难以理解模型从输入到输出的详细过程，容易出现信任问题，影响了AI Agent的广泛应用与推广。
责任归属问题：AI Agent具有一定自主性，其执行任务的方式和行为可能无法完全符合人类的真实意图，若出现不当行为或造成损失，难以判定责任是归属于开发者、使用者还是 AI Agent本身。
四. 展望未来
AI Agent已经到来，虽然目前仍然面临一些挑战和不足，很多场景无法完全落地，但是发展空间不可想象。
我们相信，今天的AI Agent就像是星星之火，未来必然在诸多领域、行业形成燎原之势，并带来前所未有的机遇。
展望未来，也许只要3-5年，AI Agent很有可能迎来更大的跨越式发展，将会有更多人了解和使用AI Agent，并且对各个行业、各个岗位进行重构，挑战和机遇并存，每个人都有弯道超车的机会。
这个时代，唯一不变的就是变。
对于个人来讲，眼下最重要的建议，就是多用AI和AI Agent，我们遇到的很多问题，都可以考虑让AI或AI Agent给你提供帮助，甚至帮你处理，而不是用传统的方式自己去解决。
读者福利：倘若大家对大模型感兴趣，那么这套大模型学习资料一定对你有用
针对0基础小白：
如果你是零基础小白，快速入门大模型是可行的。
大模型学习流程较短，学习内容全面，需要理论与实践结合
学习计划和方向能根据资料进行归纳总结
包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一，跟着老师的思路，由浅入深，从理论到实操，其实大模型并不难。
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
扫一扫
6417
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
