李飞飞这篇综述Agent真的太清晰了，硬控我3h了！
由AI教母李飞飞和14位来自斯坦福、华盛顿大学、UCLA Top学者及微软专家联合撰写的AI论文，建议所有人都重点收藏和学习，0基础新手小白也能看懂，读完将对当下前沿科技主流趋势有全面了解，找到适用于个人工作创业的具体方向。
🔎核心内容：
- 定义与范畴：AgentAl是能感知多模态环境、理解上下文、自主决策并执行任务的系统，强调"具身性”(embodiment)
- 技术架构：提出AgentTransformer架构，支持端到端训练，融合感知、决策与执行模块
- 应用场景：游戏NPC、医疗机器人、智能合同审核、数据分析等多领域应用
- 关键挑战：幻觉问题、跨模态迁移、模拟到现实鸿沟、算力与成本
- 未来方向：自我进化、人机协作、多智能体系统、伦理与安全
💡 亮点：
✅ 含丰富实验数据与图表，附录提供GPT-4V在游戏、机器人等场景的详细提示案例。
✅ 适合AI研究者、工程师、科技爱好者及相关领域学生，快速掌握多模态Agent最新动态。
📜内容截图：
普通人想要抓住Agent AI带来的机遇，可以从以下三个方面入手：
- 掌握核心技术基础：Agent AI依托于大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs），建议学习提示工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）、智能体架构设计等关键技能，夯实技术理解。
- 聚焦高潜力应用场景：Agent AI正快速渗透到游戏、服务机器人、医疗健康、企业自动化等多个行业。结合自身背景或兴趣，选择一个细分领域深入探索，更容易形成差异化优势。
- 通过实战积累经验：动手实践是关键。可以尝试开发智能对话代理、搭建基于私有数据的知识问答系统，或参与开源项目进行模型微调与部署，在真实项目中提升能力、打造作品集。
通过“学技术—选赛道—做项目”的路径，普通人也能在Agent AI浪潮中找到属于自己的机会。
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。
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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