本文系统介绍了LLM大型语言模型和AI Agent的核心概念、特点及区别。LLM是经过海量文本训练的神经网络擅长预测文本序列但知识静态、被动响应。AI Agent则以LLM为核心能自主规划、调用工具、自我优化完成复杂任务。文章还深入探讨了Agent的思考过程ReAct模型、常用术语、工程化建设要点如范式选型、状态控制、工具调用与保护、上下文工程、可观测性、成本与安全性等为AI开发新手提供了全面的理论基础和实践指导。最近在工作中花了将近大半年时间从事Agent相关领域的开发工作一直都没有空闲时间来更新内容。最近打算抽点时间系统性地整理一些关于AI开发领域的文章干货给到各位读者希望能给大家一些启发。首先先整理一些入坑AI开发领域的理论术语让大家有一个基础的认识。什么是LLM什么是AgentLLM的本质它是一个经过海量文本数据训练的超大神经网络。它的核心能力是“下一个词元预测”——根据你输入的文本提示词计算出最可能接下去出现的文字序列。LLM的特点静态知识库它的知识截止于训练完成的那一刻比如GPT-4的知识截止到2023年10月。被动响应它不会主动行动只会“你问它答”。你给一个提示词它吐出一个结果然后结束。无自主意识它没有长期记忆每次对话都是独立的除非你在同一会话中也没有目标和自我驱动力。例如ChatGPT纯对话模式、Claude、DeepSeek对话模式、文心一言。当你直接打开对话框问问题你就是在和LLM交互。AI Agent的本质一个能够根据指定目标自主规划执行路线调用外部工具自我优化的系统能力。它以LLM为核心大脑但在这个大脑外面包裹了一层“执行系统”。AI Agent的特点能把你的大目标如“帮我订一张去北京的机票”拆解成小步骤查航班、比价、选座、支付。工具调用能主动调用外部工具如搜索引擎、计算器、日历API、订票系统、代码执行器。记忆与反思拥有短期和长期记忆能根据执行结果反思并调整下一步行动比如“网页打不开那我换个网站试试”。自主闭环它会一直行动、观察、再行动直到任务完成为止而不是只给一个建议。例如AutoGPT、DevinAI程序员、Manus、能够自动帮你写邮件并发送的Copilot智能体、能根据实时股价自动交易的量化AI。Agent智能体的思考过程是怎样的ReAct Reasoning Acting翻译过来就是边想边做。假设你给Agent的任务是“查询xx城市今天天气并根据天气给我穿搭建议。”步骤1Thought“我需要先获取xx城市今天的天气数据我应该调用天气查询工具。”步骤2Act执行get_weather(cityxx, date2026-08-17)步骤3Observation工具返回{temp: 35°C, condition: 晴, humidity: 85%}湿热步骤4Thought“哦今天非常湿热体感会很难受。我应该建议穿吸汗透气的短袖并提醒带伞防暑。”步骤5Act输出最终答案或再调用穿搭知识库。注意这个循环会一直持续直到Agent在Thought中判断“我已经有足够信息回答用户了”或“任务目标已完成”才会终止循环并给出最终回复。AI领域常用的术语提示词 / 指令 (Prompt)你输入给AI的文本问题或指令是引导AI输出的关键。上下文窗口 (Context Window)模型在生成回答时能“记住”并参考的最大文本长度通常以Token数计。窗口越长模型能处理的文档或对话就越长记忆越好。TokenAI处理文本的基本单位。它不一定是完整的单词可能是单词的一部分或标点。例如“你好”可能被拆分为1个或2个Token。计费通常按Token数量计算。幻觉 (Hallucination)指AI“一本正经地胡说八道”生成的内容看似合理但实际是虚构的或与事实不符。这是目前所有LLM都存在的固有缺陷。温度 (Temperature)一个控制输出随机性的参数。值越高如0.9输出越有创造性、多样性值越低如0.1输出越确定、保守适合需要精确答案的场景。检索增强生成 (RAG)一种技术框架在让AI生成回答前先从一个外部知识库如公司内部文档中检索相关信息再把检索结果和问题一起发给AI从而生成更准确、更新的回答能有效缓解幻觉。Agent内部的确定性与不确定性在Agent工程化建设中对于Agent内部的执行逻辑分为了确定性执行和非确定性执行。这两类逻辑非常关键下边我会结合自己遇到过的场景和大家分析非确定性逻辑LLM的内部执行规划对于上层调用者来说是一个黑盒面对不同的输入参数其返回的结果是不可预测的。例如你在提示词里面告知了LLM不能访问A文件夹下的内容并将其封装为了一个Agent智能体给外部使用但是用户在多次追问的情况下还是突破了你之前的约束逻辑越权访问了A文件夹下的数据导致数据泄密问题。因此我将这种通过LLM内部决策执行的行为统一都归纳为非确定性逻辑。确定性逻辑针对上述说的这类越权问题最常见的解法是封闭LLM对特定文件夹的访问权限通过系统程序约定而非提示词约束然后可以提供特定的tools给Agent调用同时对用户身份进行验证从而获取完整的权限体系。这类通过工程化程序手段去执行的逻辑我将其归纳为确定性逻辑。Agent工程化建设需要考虑哪些因素在首次开展Agent工程化建设之前我结合自己的过往经验给大家整理了几个着手思考的方向供大家参考详细如下Agent的范式选型ReAct/Plan-and-Execute/Reflection/多Agent 协作等概念层出不穷。实际上Agent的范式选型并不是越复杂越好很多场景下单 Agent 好工具就够了。说实话我之前在首次进行落地某个Ai项目的时候总想着分布式微服务那套架构思路上来就走了多Agent协作流程结果踩了一堆坑发现不适用例如上下文割裂/意图识别错误/路由分发错误等问题Agent的状态控制关于Agent内部执行流程的控制需要做好例如最大token消耗限制最大工具调用次数限制最长思考时间react内部的循环次数对话状态持久化上下文窗口大小等。这些控制在现在市面上场景的Agent框架中基本都能看到例如LangChainSpringAI等具体的代码参数入下方截图工具调用与保护LLM并不是万能的针对一些内部知识场景例如企业内部数据访问这类情况需要提供相应的工具供其调用一般这种情况下可以使用skill的方式告知其可调用的工具。而有些Skill内部会携带类似python代码的可执行脚本供LLM执行。LLM执行程序的时候需要有一套模拟的操作环境这套环境建议有能力的团队将其升级为沙箱环境进行保护防止LLM执行一些恶意脚本导致对用户本机或系统服务器造成数据泄露或其他恶性影响。关于沙箱的部分技术原理和细节我会在后续的文章中单独开一篇和大家分享。上下文工程Agent的对话上下文其实也是一项需要有工程化手段进行设计优化的环节针对不同用户的每次对话如何设计对话持久化存储记忆提取记忆归总这块其实都是有可深入挖掘的知识点例如记忆分层设计摘要提取压缩等内容。可观测性和评测流程这一项其实是非常容易被大家所忽略但是又非常重要的一环节。针对Agent的内部调用链路各个tool调用的耗时阶段/异常阶段等都是需要一套标准化体系去进行监控和告警的。关于这块我曾经是这引入基于OpenTelemetry协议的监控体系将LLM的对话链路给接入使用效果较佳后续文章中也会和大家进行干货分享。另外随着Agent的不断修改如何确保每次修改的prompt/skill/知识库/mcp等内容是符合预期的呢那么这里就需要引入一套标准化的评测流程去进行衡量了一套标准化的评测流程其实是离不开可观测性能力的支撑的需要获取调用轨迹。关于评测机制其实虽说是属于测试同学的知识领域但是从架构师的视角来看这里是关乎到了整个Agent发布验收流程中不可或缺的一环因此也非常重要。成本与安全性在企业内部进行大规模AI项目落地的时候成本和安全性就成了一个避不开的话题了。首先安全性方面一般需要考虑的有Agent对话的用户权限管控数据权限/功能权限/文件访问权限等对话注入攻击防护等。成本方面主要是Token费用为主这块我过往的一些经验主要是在关于LLM网关方面企业内部统一调用LLM网关然后完成外部模型API的访问同时控制好相关费用超支管理等。当然一个成熟的Agent工程能力落地除了我上述提到的几个方面外还有一些内容例如发布流程/版本管控等。在后续的文章里面我也会逐一详细展开上述几个方面的一些实践心得希望对各位读者朋友们能够有所启发。小结好了写到这里关于Agent开发的一些基础理论铺垫就结束了。下一篇开始我会陆续集合一些过往的在Agent基建领域实践过的经验总结和大家一起分享。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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】