news 2026/1/10 14:15:48

【必收藏】从“带新员工“角度彻底理解智能体工作原理,小白也能秒懂大模型应用核心

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张小明

前端开发工程师

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【必收藏】从“带新员工“角度彻底理解智能体工作原理,小白也能秒懂大模型应用核心

本文通过"新员工入职"比喻,生动解释了智能体的工作原理:系统提示词相当于介绍公司基本要求,工具配置如提供办公设施,智能体处理问题过程类似员工完成任务可能出错需优化。开发者需优化提示词、工具描述和模型,以提升智能体性能和问题解决能力,使其更稳定高效地处理复杂任务。


智能体就是一个新员工,我们的目的是怎么快速带好新员工。

智能体作为大模型应用的未来,很多人不理解到底什么是智能体,即使开发人员用框架搞出来一个智能体,但也没有真正理解智能体的运作流程。

而作为一个技术人员,我们不但要知其然,还要知其所以然;因此,今天我们就来用一个形象的比喻来揭示智能体的流程。

智能体就是一个新员工

智能体虽然看起来很复杂,做起来也很复杂,但换一个角度发现它其实很简单——智能体就类似于公司新来的员工,而开发人员就是那个带新的老人。

为什么说智能体就是一个新员工呢?

一个新员工入职需要做什么?

首先,新员工入职要了解公司的基本信息,主营业务以及自己所在的部门,工作内容等;这些是不是特别像模型的系统提示词——system prompt;告诉模型你是干啥的,扮演什么角色,有哪些基本约束等等。

其次,新员工入职之后需要办理基本的入职手续,和配备基本的办公设施,如工牌,银行卡,电脑,还有同事和部门领导,财务,人事的联系方式等;并且还会告诉你,有什么问题,你可以找谁谁谁。

而这些部分属于员工的基本信息,部分属于外部工具;这就类似于智能体系统提示词中设定的角色信息和配置的工具。

不知道你发现了没有,其实这个就是智能体的运作流程,先通过系统提示词告诉智能体是干啥的,有哪些基本信息;再配置工具告诉智能体你可以使用这些工具,如电脑可以用来办公,开会可以去会议室,喝水有茶水室等。

再有就是,在工作中我们应该都听过这句话,给你一个任务你先看看,试试能不能做出来,如果有问题来问我。

而智能体的运作流程也是如此,我们把角色,工具配置好之后,我们让智能体去解决我们的问题;这时,智能体就会根据自身的经验进行处理,但最终的结果可能是错的或者不符合规范,这就像我们刚到一家公司时,领导可能会说你功能是做出来了,但做的不够完善,不符合我们公司的规范,然后给你一些建议,让你去优化一下。

对待智能体同样如此,最简单的智能体就是什么都不告诉它,只需要把工具丢给它,让它自己想办法去解决问题,虽然最终的结果可能往往不尽人意。

但公司招人的目的是干活的,不是添乱的;所以,我们需要一个办法来提升智能体的准确率,或处理问题的方法;如ReAct Agent模型,就是通过告诉智能体,你第一步要干啥,第二步要干啥,第三步要干啥。

不但要会使用工具,同时还要对处理结果进行自主判断是否真的完成,还是说出了问题;如果除了问题,就去换个方式再尝试一下等等。

所以从这个角度来看,智能体容易犯错,性能不稳定也就情有可原了;而我们作为开发人员,需要做的就是尽可能地去优化整个流程,如优化提示词,优化工具描述,使用更强的模型等等。

最终的目的只有一个,那就是让智能体表现得更好,处理复杂问题的能力更强。

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一、初阶应用:建立AI基础认知

在第一阶段(10天),重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解,而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI,以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容:

  • 大模型AI的功能与应用场景:探索AI在各个领域的实际应用
  • AI智能的起源与进化:深入了解AI如何获得并提升其智能水平
  • AI的核心原理与心法:掌握AI技术的核心概念和关键原理
  • 大模型应用的业务与技术架构:学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
  • 代码实践:向GPT-3.5注入新知识的示例代码
  • 提示工程的重要性与核心思想:理解提示工程在AI应用中的关键作用
  • Prompt的构建与指令调优方法:学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
  • 思维链与思维树的应用:掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
  • Prompt攻击与防范策略:了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范


    、、、

二、中阶应用:深入AI实战开发

在第二阶段(30天),您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库,扩展 AI 的能力,并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容:

  • RAG的重要性:理解RAG在AI应用中的关键作用
  • 构建基础ChatPDF:动手搭建一个简单的ChatPDF应用
  • 检索基础:掌握信息检索的基本概念和原理
  • 理解向量表示:深入探讨Embeddings的原理和应用
  • 向量数据库与检索技术:学习如何使用向量数据库进行高效检索
  • 基于 vector 的 RAG 实现:掌握基于向量的RAG构建方法
  • RAG系统的高级扩展:探索RAG系统的进阶知识和技巧
  • 混合检索与RAG-Fusion:了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
  • 向量模型的本地部署策略:学习如何在本地环境中部署向量模型

三、高阶应用:模型训练

在这个阶段,你将掌握模型训练的核心技术,能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法,并能够进行实际操作。

  • 模型训练的意义:理解为什么需要进行模型训练。
  • 模型训练的基本概念:学习模型训练的基本术语和概念。
  • 求解器与损失函数:了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
  • 神经网络训练实践:通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
  • 训练与微调:掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
  • Transformer结构:了解Transformer的结构和原理。
  • 轻量化微调:学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
  • 实验数据集构建:掌握如何构建和准备实验数据集。

四、专家应用:AI商业应用与创业

在这个阶段,你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识,能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向,成为一名被AI武装的产品经理。

  • 硬件选型:学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
  • 全球大模型概览:了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
  • 国产大模型服务:探索国产大模型服务的优势和特点。
  • OpenAI代理搭建:学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
  • 热身练习:在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
  • 本地化部署:在个人计算机上运行大型模型
  • 私有化部署策略:大型模型的内部部署方法
  • 利用 vLLM 进行模型部署:高效部署大型模型的技术
  • 案例分析:如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
  • 开源 LLM 项目的全面部署:从零开始部署开源大型语言模型
  • 内容安全与合规:确保AI应用的内容安全和合规性
  • 算法备案流程:互联网信息服务算法的备案指南

通过这些学习内容,您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能,还能够深入理解其高级应用,从而在市场竞争中占据优势。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,那你无疑是AI领域的佼佼者。然而,即使你只能完成60-70%的内容,你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

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