前些日子，体验了下字节的扣子平台，也就是时不时就有人提出来的AI Agent的平台。
体验下来并没有改变我个人的观点，我个人认为Agent以及AI工作流的出现只是AI技术尚不完全成熟的现在的过渡。就像自动驾驶领域中，从机械的算法、发展到分别应用AI处理不同阶段数据、最后变为端到端的模式一样，当AI具备全局思维、创造性思维之后，我们应该是不需要多个AI分别处理了。当然，这又带出来了另一个话题——端到端的架构是不是自动驾驶的最优架构，后面有机会了再聊吧。
总之，结合之前接触的大模型AI相关的知识（参考之前发布的一篇关于大模型AI基础概念的文章），对这类AI Agent平台的各项机制和功能概念做了个简单的总结。
Agent智能体
一个能够独立执行任务的自动化程序，可以根据用户指令自主调用资源库里的内容并完成编排；
提示词
Agent的设置，也就是AI中的系统消息的层面，对AI进行规则设置；
技能
Agent可以添加技能来支持更多功能，比如可以添加搜索功能支持网络搜索；
插件
插件能够让Agent调用外部API，如搜索信息，来扩展Agent的能力；
● 卡片数据：支持绑定消息卡片，绑定成功后，Agent将以消息卡片的形式发送消息，只在飞书、豆包内支持；
工作流
● Agent可以设置工作流，用于实现多步骤任务；
● Agent会根据工作流编排的流程来响应用户需求。工作流开始节点通常需要设置输入参数，对话时Agent会根据用户提示词Query中包含的参数进行工作流的执行；
● 可以在Agent的提示词中引入工作流的名称调用工作流；
● 工作流默认为同步运行，Agent只会在工作流执行完毕后才会输出。可以将工作流设为异步，异步执行时会先默认返回一条预设的回复内容，执行完毕后，Agent会做出最终回复；
触发器
Agent可以设置触发器，用于实现定时执行或通知；
● 定时触发：在指定时间触发；
● 事件触发：服务端向指定url发送请求时执行；
● 触发器绑定的任务应在1分钟内运行完毕，且工作流需要关闭流式输出；
知识
● 文本：将文档、URL、三方数据源上传为文本知识库后，用户发送消息时，Agent可以引用文本知识的内容回答用户问题；
● 表格：将表格上传为表格知识库后，Agent可以支持对数据的查询和计算；
● 照片：照片上传到知识库后，添加语义描述，Agent可以基于描述匹配合适的照片；
● 自动调用：每一轮对话都会调用知识库；
● 按需调用：根据需要调用，需要在提示词中写清楚什么情况下调用；
记忆
● 变量：变量功能可以用来为用户保存变量，比如用户的语言偏好、个性化设置之类的。也包括了系统变量的配置；
● 数据库：建立后，多用户可以对同一数据表进行快速查询和修改，比如待办功能；
● 长期记忆：打开后，Agent会对对话进行长期保留，以提升长期的用户体验；
● 文件盒子：打开后，Agent可以储存多模态数据供用户反复使用；
对话体验
● 开场白：打开时发送给用户的信息，可以预置问题供用户选择；
● 用户问题建议：Agent回复后，自动根据对话内容提供3条用户提问建议；
● 快捷指令：对话输入框上方的按钮，配置完成后，用户可以快速发起对话或插件等；
● 背景图片：对话的背景图片；
● 语音：为Agent设置语音音色；
● 用户输入方式：可以设置打字输入、语音输入；
模式
● 单Agent模式：单Agent模式下，只会使用一个Agent进行任务处理，在处理复杂任务时会增加调试的复杂性；
● 多Agent模式：可以为不同的Agent配置独立的提示词，将复杂任务拆解为简单任务。多Agent模式下，可以在每个Agent节点配置独立的插件和工作流。调试时可以针对单个Agent节点进行修改；
● 对话流模式：仅对话，适合流程固定的场景；
AI应用
有用户界面的Agent组合，可以不只是对话；
可以搭建通用移动端、WEB端应用；
资源库
插件、知识库、数据库、提示词等资源，可以被同空间的Agent或应用使用；
资源可以存在于空间，也可以存在于应用中，在应用中时就不会干扰其它应用；
项目：单个Agent和单个应用两种类型都是一个独立的项目；
空间：资源组织的主体；
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。
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，故此将并将重要的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。
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02.如何学习大模型 AI ？
🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀
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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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
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✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
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。
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