前言：
在2024年，大模型圈子的Agent是一个绝对热门的话题，agent也被各种各样的公众人物所追捧
- Agent智能体能够最大化的激发大模型潜能
- 还有人说agent智能体式大模型时代的APP，
- 也有人说agent是在toB场景落地的主要方式之一
无论任何一家大模型发布会上，都少不了Agent的身影，虽然Agent目前依旧没有标志性的产品，但是几乎所有的大模型公司、企业都会认为Agent是现阶段AIGC的主要发展方向。
实际上这个概念在2023年就已经出现，其出圈的项目就是基于Agent打造的斯坦福小镇，这个虚拟小镇中包含25个AI玩家，这些智能体拥有不同的个性与背景故事，他们可以在小镇中自由活动，交流互动。
与此同时，去年还出现一个现象级的AI项目叫做autoGPT，该项目可以主动将用户给出的任务拆分若干个小任务，然后再分配多个AI协作完成。
时间回到2024年，国内的科技大厂，都开始根据自己的大模型能力布局应用层、平台层的应用方案。
根据我的亲身实践，Agent确实很大程度上的增强了大模型的能力，可以让其完成更加复杂的、企业级的任务，真正意义上的用起来AI；
在篇文章里面，我将分享一些Agent的无门槛的知识、干货，他是什么？为什么能够增强大模型的能力？未来的会发展成什么样？ 希望可以帮助屏幕前的你了解这个前沿概念。
agent是什么？
任何产品的出现都是有原因的，agent也不例外； 斯坦福大学教授吴恩达在《AI智能体的未来》主题演讲中表示，基于 GPT-3.5构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好，基于 GPT-4 构建的智能体工作流效果更好，甚至可能超过下一代基础模型GPT-5
他究竟做了什么？可以做到如此大的提升？我们使用一个现实中的示例去讲解这件事
小明的公司来了一个新人小张，这个新人的工作内容比较复杂，并且他也还不太熟悉，小明有希望新人可以快速达到独立完成任务的水平，于是小明想到了一些办法
- 再招几个小张这样的新人，然后每个人负责细化的一部分任务
- 将任务流程化，规范化形成操作手册，小张按照手册指导完成任务即可
等等，当然有很多办法；新人们有了任务细分、有了流程化的操作手册，完成工作的难度就会降低，其快速完成任务的可能性就大了很多。
AI也是一样的道理，我们交给AI一个非常复杂的任务，AI无法完成，但是如果我们可以做好任务流程图，拆分任务给多个AI，形成一个AI的集合体，其完成任务的可能性也就大得多，这样的流程编排+多个AI，我们就称之为agent。
面对提前做好流程编排的Agent，我们只需要给他一个需求，他就能针对我们的需求独立思考，并按照我们预期的规划拆解任务，最终直接给我们一个高质量的结果。
agent的组成部分
我们还是以新人小张完成任务作为例子，领导小明将任务流程化交给小张后，小张获得了流程就可以完成任务了吗？当然不是没有电脑、鼠标这样的设备肯定是不行的，不了解完成这项任务的相关知识也是不行的;
我们的agent也是一样的道理，一个agent的形成需要工具、计划、知识、行动的支持，我们再绘制一下agent的构成：
我们也可以用公式去表达：agent = 大模型 + 计划 + 工具 + 知识，其实和人类的管理工作流程一样对不对？
最后我们用一段文字去总结一下agent：通过将一个复杂任务分解为较小的步骤，在整个过程中融入更多人类对流程的规划与定义、简介，降低对prompt、模型推理能力的依赖，让大模型面对复杂任务可以更加稳定精确的完成任务。 agent是提高AI完成任务的可控性，拔高了大模型的上限。
所以说通过agent可以提升大模型能力，让GPT3.5 可以达到、甚至超过GPT4的能力，这并非是夸张说法，是完全可以落地实现的。
大模型与agent有什么区别？
- 单独大模型：更像是一个初级助手的角色，可以完成一些简单的工作，复杂一点就无法完成了。
- agent：更像是一个中阶员工，通过自主规划、拆解任务可以完成相对复杂的任务。
我们该如何搭建agent呢？
code肯定是可以按照agent进行实现的，但是代码的学习成本太高，不适合大部分普通人，没有关系，我们还有低代码、或者无代码的方式进行实现，面对普通人就有一个非常好的模式：workflow（工作流）
不知道大家是否画过思维导图，简单来说工作流就是对工作流程、操作步骤之间的业务规则进行建模，将一个任务拆解成为多个任务；
比如，下班了买个苹果吃的流程可以拆分为以下流程：下班 - 去水果店 - 挑选苹果 - 买回家 - 寻找削皮刀 - 削苹果 - 吃苹果
我们的agent面对复杂任务的时候，也是同样的思路，比如我们搭建一个塔罗师AI，我们的大概思路为：
获取用户的问题 - 进行抽卡 - 大模型结合抽到的卡 + 用户的问题进行理解 - 输出回答
思路有了，接下来我们就可以使用工作流进行实现了
实现起来也很简单，拖拽相关节点就好了，按照我们预先想好的的流程进行实现，看起来似乎很复杂，但是实际做起来非常的简单，工具的学习其实并不是很难。
Agent从原理上来说其实非常简单，是AI领域的进步带来的一种进阶的使用大模型的方式，其难度远没有大家想象的那个大。而其潜力，用途确实要比提示词工程要更加具备落地能力，非常建议大家多多尝试Agent智能体，搭建一些有用又好玩的Agent。
最后
agent智能体的实操教学也是我们精心打造的打破信息差！生成式AI课程中的部分内容，我们将持续探索文字、图像、音乐、视频大模型的各种玩法，以及各种具备商业价值、能够帮助企业降本增效的AI方案。
如何学习AI大模型？
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。
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。
👉学会后的收获：👈
• 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。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式：
😝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】🆓
