本文解析了硅谷AI圈的"Agentic AI完整框架图"，该框架以环形结构呈现了从基础到高阶的技术演进路径，包含五大核心阶段：AI&ML、Deep Learning、Gen AI、AI Agents和Agentic AI。文章详细解析了各阶段的关键技术、核心能力与管理机制，包括注意力机制、大型语言模型、多智能体协作、任务调度等，最终目标是实现完整流程的自动化，为开发人员提供全面的技术参考指南。
今天来一起解析一下，这张来自硅谷AI圈的“Agentic AI 完整框架图”。
这张图片是Agentic AI（智能体化人工智能）的完整技术框架图，以 “从基础到高阶” 的圈层结构，清晰呈现了 Agentic AI 的技术演进路径、核心组件与能力边界，以下是分层、分模块的深入解析：
该框架以环形结构展示了从基础技术到最终应用的完整路径，包含五大核心阶段，依次为：
- AI & ML→Deep Learning→Gen AI→AI Agents→Agentic AI
关键技术（Key Technologies）
- 核心技术列表：
- Attention Mechanisms（注意力机制）
- Transfer Learning（迁移学习）
- Large Language Models (LLMs)（大型语言模型）
- Transformers（Transformer架构）
- CNNs（卷积神经网络）
- LSTMs（长短期记忆网络）
Agent 能力（Agent Capabilities）
- 核心能力模块：
- Agent Protocol（智能体协议）
- Intent Preservation（意图保持）
- Self-Improving Agents（自改进智能体）
- Multi-agent Collaboration（多智能体协作）
- Agent Coordination & Communication（智能体协调与通信）
- State Persistence（状态持久化）
- Planning（规划，含ReAct、CoT、ToT等方法）
Agent 管理（Agent Management）
- 核心管理机制：
- Task Scheduling（任务调度）
- Rollback（回滚机制）
- Self-Improvement（自我改进）
- Feedback Loops（反馈循环）
- Cost & Resource Management（成本与资源管理）
- Long-term Autonomy & Goal Chaining（长期自主性与目标链）
- Governance, Safety & Guardrails（治理、安全与护栏）
基础技术层（Foundation）
- AI & ML：核心功能为“Turn your data into decisions”，包含监督学习、无监督学习、强化学习等。
- Deep Learning：基于多层神经网络处理复杂任务，涵盖循环网络（LSTMs）、卷积神经网络（CNNs）、深度信念网络等。
生成式 AI 层（Gen AI）
- 核心能力：创建新内容（Create New Content），包括：
- 多模态生成（文本、图像、音频、视频）
- 检索增强生成（RAG）
- 提示工程（Prompt Engineering）
- 工具使用与函数调用（Tool Use & Function Calling）
- 幻觉缓解（Hallucination Mitigation）
AI Agents 层
- 核心功能：自主任务执行（Autonomous Tasks），关键模块包括：
- 记忆系统（短期与长期记忆）
- 自我反思与错误恢复（Self-reflection & Error Recovery）
- 工具编排（Tool Orchestration）
- 目标分解（Goal Decomposition）
- 人工监督（Human-in-the-Loop Oversight）
Agentic AI 层
- 最终目标：通过自动化实现完整流程（Automate entire processes with automation），涵盖：
- 记忆治理与保留策略（Memory Governance & Retention Policies）
- 可观测性与追踪（Observability & Tracing）
- 风险与约束管理（Risk Management & Constraints）
- 智能体市场与合约（Agent Marketplaces & Contracts）
输出与接口（Outputs & Interfaces）
- 核心输出类型：代码生成、图像生成、视频生成、音频/音乐生成、语音接口（TTS & ASR）等。
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。
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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
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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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