从启蒙到专家：Agent 的成长之路

随着我对 Agent 的学习不断深入，新的概念、工具和技术层出不穷。哪些是构建 Agent 必须掌握的，哪些只需了解？这成了我亟需厘清的问题。

我经常把 Agent 比作人，那自然也可以把 Agent 的构建类比为人类从出生到胜任工作的全过程。我发现用这样的类比去思考，就很容易理解这些眼花缭乱的技术和概念，到底是在解决什么问题，以及我需要聚焦在哪个区域。

01

🍼启蒙阶段：理解语言

学语言 → 语言理解

就像人从呱呱落地到呀呀学语，大模型也是从开始学习人类语言开始的，这个阶段通过预训练，让模型学会‘读、写、说’，能看懂文本、能续写合理内容、具备基础推理雏形。

这一阶段主要是基于机器学习与概率语言建模理论，采用 Transformer/self-attention 结构，通过无标注语料的自监督训练，让模型从海量文本中自我学习语言规律，实现语言能力的涌现。

可以通俗地理解为：大模型在玩一场“概率版的接龙游戏”——每看到一个词，就用算法判断下一个词最可能是什么，然后不断重复、持续优化。

由于这一阶段需要海量的数据、计算资源和算法工程能力，通常由大型模型厂商（如 OpenAI、DeepSeek等）完成。

主导方：大模型厂商（OpenAI、DeepSeek 等）

输入：超大规模语料（多语种文本/代码/网页/书籍/论坛等）

输出：通用基座模型

关键词：预训练（Pre-training）、Transformer/self-attention、Tokenizer、Embedding、旋转位置编码（RoPE）、稀疏专家（MoE）、Scaling Laws……

02

📚通识教育阶段 ：学会常识

学常识 → 听得懂话

就像人进入小学到高中，开始系统地学习语文、数学、历史与科学，大模型在这个阶段也进入了“通识教育”。

它不再只是会说话，而是学习如何遵循指令、理解任务、掌握常识，逐步具备理解问题与回答问题的能力。

这一阶段主要基于监督学习与指令微调（Instruction Tuning）理论，采用有标注或合成数据进行训练，使模型学会“听懂人话”，能够按照指令完成通用任务。常见方法包括 SFT（Supervised Fine-Tuning）、RFT（Reinforced Fine-Tuning），以及针对特定任务的多轮指令微调。

可以通俗地理解为：这是模型的“通识学校教育阶段”，老师（标注数据）开始教它怎么答题、怎么按要求写作文，让它从“会说”变成“会用”。

主导方：大模型厂商

输入：大量高质量的指令问答数据（可人工标注或模型合成）

输出：具备通用理解与任务执行能力的指令遵循模型

关键词：指令微调（SFT/RFT）、数据合成（Self-Instruct）、Alignment tuning、偏好数据（Preference data）、多任务学习、few-shot/zero-shot 学习……

03

🎓专业教育阶段：学会判断

学判断 → 对齐推理

就像人从大学到博士阶段，开始接受专业训练、学会做研究、理解规则与伦理，大模型在这一阶段也进入了“专业教育”。

它不再只是照本宣科地回答，而是学习如何理解人类意图、掌握价值判断、在复杂任务中作出平衡决策。

这一阶段主要基于强化学习（RL:Reinforcement Learning）与人类偏好建模理论，采用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）或 RLAIF（AI Feedback）等方法，通过人类或模型的反馈让模型学会“什么是好答案”。

关键过程包括：构建奖励模型（Reward Model）、用算法（如 PPO、DPO、GRPO、DAPO、VAPO等）优化模型参数，实现“从会答题到答得好”的能力跃迁，这是让 AI 从模仿人类走向自主学习的重要一步。

可以通俗地理解为：这是大模型的“研究生阶段”，它开始接受导师指导（人类反馈），学会自主反思与总结自己的回答是不是符合规范、有没有冒犯、有无逻辑漏洞；在一次次的反馈与反思中，持续改进中，逐渐自己归纳形成“理解”，“性格”和“判断力”。

主导方：大模型厂商

输入：指令遵循模型 + 人类或 AI 反馈数据（优劣答案对比）

输出：对齐人类价值观、具备推理与自我约束能力的对齐模型（Alignment Model）

关键词：RLHF、RLAIF、Constitutional AI、奖励模型（Reward Model）、偏好优化（PPO / DPO / GRPO）、安全对齐、价值约束、偏差校正、Reward hacking、推理优化……

04

💼胜任培养阶段：学会工作

学实务 → 场景落地

就像一个人从学校步入社会，开始实习、入职、接受岗位培训，大模型在这一阶段也要经历“胜任培养”。

它不再只是会答题、懂常识，而是要在特定企业、特定场景中完成真实工作——能跑通流程、解决问题、与人或系统协作。

这一阶段主要基于上下文学习理论，通过提示词工程（Prompt Engineering）、上下文工程（Context Engineering）、检索增强生成（RAG，GraphRAG）、知识图谱、工作流编排（Workflow Orchestration）等方法，把模型能力嵌入业务环境。

同时，引入LoRA（轻量微调）对高频任务做定向强化；通过MCP（Model Context Protocol）、A2A（Agent to Agent）等机制，让多个 Agent 能够与工具、系统和彼此协作，形成可观测、可追踪、可评估的智能工作流。

可以通俗地理解为：这是模型“上班”的阶段，它有了工牌（身份与权限），能用工具（系统接口），还能和同事协作（多 Agent 协同）；它开始替代或辅助人类在某个岗位上完成具体任务。

训练方：应用团队 / 企业 AI 部门 / SaaS 产品方

输入：企业数据 + 经验总结 + 业务流程 + 工具接口 + 上下文模板

输出：能在特定场景中执行任务的 Agent 系统

关键词：上下文工程、提示词模板、知识增强（RAG / GraphRAG / 知识图谱）、Tool use / API 调用、Memory / State Management、Workflow（LangGraph 等）、MCP、A2A、LoRA、评估与回放（Evaluation & Replay）、可观测性、Agent 模式（ReAct / Planning）、强化式工作流（RL for Orchestration）……

05

🚀持续学习阶段：学会成长

学改进 → 自我成长

就像一个人在工作中越做越熟，学会总结经验、听取反馈、不断改进，大模型与 Agent 也需要经历“持续学习”的阶段。

它不再只是能完成任务，而是能在反馈中优化、在经验中成长，实现从“能胜任”到“越做越好”的持续进化。

这一阶段主要基于反馈学习与持续优化（Continuous Learning）理论，结合自动评估（Auto-Eval）、经验记忆（Memory / Experience Base）、小步微调（LoRA / Adapter）等方法，形成一个可持续迭代的智能飞轮。

核心逻辑是：通过不断收集真实任务中的反馈数据（用户评分、成功率、返工率、异常日志），让 Agent 自动或半自动地分析错误、优化提示、修正知识、更新模板，必要时进行轻量再训练，从而让系统性能随时间持续提升。

可以通俗地理解为：这是 Agent 的“职场成长阶段”，它开始“复盘工作”，会记录经验（日志）、改进方法（模板）、请教导师（人类反馈），最终形成自己的“工作手册”，越干越熟、越干越快。

主导方：应用团队 / 企业 AI 部门 / SaaS 产品方

输入：运行日志、用户反馈、评估数据、错误案例、补充知识

输出：可持续优化的 Agent 系统

关键词：反馈学习（Feedback Learning）、Auto-Eval、Learning Loop、经验与反馈库（Memory / Experience Base / Error Log）、自反思机制（Self-Reflection）、小步 LoRA / Adapter、强化反馈循环（RL for Evaluation）、Training-Free GRPO、Auto Curriculum / Self-Improvement…

尾声

从“懂语言”到“懂世界”

如果我们汇总一下这五个阶段：

就会发现：

Agent 的成长之路，也就是智能体从“语言模型”进化为“智能体”的过程。

• 在启蒙阶段，它学会了理解语言，掌握了表达的能力；

• 在通识阶段，它积累了知识，学会了遵循人类的指令；

• 在专业教育阶段，它学会了判断与价值取舍；

• 在胜任培养阶段，它学会了在真实世界中工作；

• 在持续学习阶段，它开始具备自我成长与自我优化的能力。

从“能说”到“能干”，再到“能改进”，这就是智能体进化的方向。

从理解语言到理解世界，相信越来越多的 AI 智能体此时正在经历这样的成长之路，来到我们的身边。

理解了这个过程，也为我们在学习中理解一个新的技术和概念，提供了一个映射的思路，帮助我们判断应该聚焦和关注的领域，避免迷失在技术和概念的海洋里。