浙大陆展团队突破铁催化难题，实现高效氢联硅化反应 | 乐研试剂
2026/1/16 22:01:30
谷歌《Agents》白皮书介绍了AI智能体的核心概念，它是一种能自主行动的AI，由模型、推理框架和工具调用能力构成。相比传统AI，智能体能实时更新知识、管理会话状态并自主决策。通过上下文学习、检索式学习和微调学习三种方法可提升其能力。未来智能体将形成"智能体链"，工具更强大，推理能力更强，打破AI与现实世界的壁垒，实现从"能说"到"会做"的转变。
谷歌最新发布的《Agents》白皮书，就像一把钥匙，打开了AI从“能说” 到 “会做” 的大门。
智能体究竟是什么?
简单说，它是个“自主行动派” AI：明确目标后，能自己观察环境、调用工具，一步步推进任务。
其核心由三大组件构成，像一个精密的“智能团队”。
模型是 “大脑”，靠 ReAct、思维链等推理框架分析问题。
比起传统生成式模型，智能体的优势肉眼可见。
传统模型停留在训练截止日，智能体却能实时连数据库更新知识;
传统模型记不住聊天上下文，智能体天生能管理会话状态;
更关键的是，传统模型得靠用户手动引导逻辑，智能体自带 “思考框架”，能自主选工具、做决策。
比如订机票，传统AI最多列历史航班，智能体能查实时余票、算总价，甚至根据你的偏好推荐靠窗座位。
它的工作逻辑像极了大厨做菜：接到 “做川菜” 的目标，先检查食材(收集信息)，再想 “先炒料还是先煮肉”(推理)，接着动手烹饪(执行)，尝味道调整咸淡(观察调整)。
想让智能体更 “聪明”，还要靠三种 “靶向学习法”。
上下文学习是 “给菜谱学做菜”，给点任务示例它就会用工具;
检索式学习像 “随时翻食谱手册”，从外部库调相关案例;
微调学习则是 “专业培训”，用大量工具使用数据预训练，让它不用示例也能熟练操作。
三者结合，能让智能体快速提升能力。
未来的智能体，还将更 “神通广大”。
会出现 “智能体链”，比如办签证时，资料审核智能体、预约智能体、缴费智能体分工协作;
工具会更强大，能处理多模态信息，甚至控制智能家居;推理能力也会升级，融合记忆与多模态数据，解决更复杂的问题。
从只能对话到自主行动，智能体正在打破AI与现实世界的壁垒。
未来，当AI能主动帮你规划行程、处理工作、管理生活，或许我们会发现：真正的智能，从来不是 “说得好”，而是 “做得好”。
报告共42页，篇幅有限只展示部分，回复关键字“智能体白皮书”可免费获取全文报告。
如何系统的学习大模型 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。
一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 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。