生产级 Agentic AI 架构全指南：7 层核心逻辑全解析，收藏这一篇就够了！-开发者社区

Service Layer、Middleware、Context Management 等

现代的 agentic AI systems（代理型 AI 系统），无论运行在 development、staging 还是 production 环境中，都应构建为一组职责明确的 architectural layers（架构层），而非单一服务。每一层分别负责 agent orchestration、memory management、security controls、scalability、fault handling 等具体关注点。一个面向生产的代理系统通常会组合这些层，以确保在真实工作负载下代理具备可靠性、可观测性与安全性。

Production Grade Agentic System (Created by Fareed Khan)

在一个 agentic system 中，有两个关键方面需要持续监控：

第一是 agent behavior，包括推理准确性、工具调用正确性、记忆一致性、安全边界，以及在多轮交互与多代理间的上下文处理。
第二是 system reliability and performance，涵盖延迟、可用性、吞吐量、成本效率、故障恢复，以及整个架构中各依赖的健康状况。

两者对大规模可靠运行 multi-agent systems 同样重要。

在本文中，我们将搭建一个生产就绪的代理系统所需的核心架构各层，帮助团队自信地在自有基础设施或为客户部署 AI agents。

完整代码库在我的 GitHub 仓库：

https://github.com/FareedKhan-dev/production-grade-agentic-system

一、Creating Modular Codebase

通常 Python 项目从小做起，随着增长容易变得混乱。构建面向生产的系统时，开发者通常采用 Modular Architecture（模块化架构）方法。

这意味着将应用的不同组件拆分为独立模块。这样我们能更容易地维护、测试与更新各部分，而不影响整个系统。

让我们为这个 AI 系统创建一个结构化目录布局：

├── app/ # Main Application Source Code│ ├── api/ # API Route Handlers│ │ └── v1/ # Versioned API (v1 endpoints)│ ├── core/ # Core Application Config & Logic│ │ ├── langgraph/ # AI Agent / LangGraph Logic│ │ │ └── tools/ # Agent Tools (search, actions, etc.)│ │ └── prompts/ # AI System & Agent Prompts│ ├── models/ # Database Models (SQLModel)│ ├── schemas/ # Data Validation Schemas (Pydantic)│ ├── services/ # Business Logic Layer│ └── utils/ # Shared Helper Utilities├── evals/ # AI Evaluation Framework│ └── metrics/ # Evaluation Metrics & Criteria│ └── prompts/ # LLM-as-a-Judge Prompt Definitions├── grafana/ # Grafana Observability Configuration│ └── dashboards/ # Grafana Dashboards│ └── json/ # Dashboard JSON Definitions├── prometheus/ # Prometheus Monitoring Configuration├── scripts/ # DevOps & Local Automation Scripts│ └── rules/ # Project Rules for Cursor└── .github/ # GitHub Configuration └── workflows/ # GitHub Actions CI/CD Workflows

这套目录结构看起来可能有些复杂，但我们遵循的是通用的最佳实践模式，广泛应用于 agentic systems 或纯软件工程中。每个文件夹都有明确用途：

app/
：主应用代码，包括 API 路由、核心逻辑、数据库模型与工具函数。
evals/
：用于基于多种 metrics 与 prompts 评估 AI 性能的框架。
grafana/
与prometheus/：监控与可观测性工具的配置。

你会看到很多组件有自己的子目录（比如langgraph/和tools/），进一步实现关注点分离。接下来我们将一步步构建这些模块，并理解每一部分为何重要。

Managing Dependencies

构建面向生产的 AI 系统，第一步是制定依赖管理策略。小项目通常用简单的requirements.txt，复杂项目建议使用pyproject.toml，因为它支持更高级的依赖解析、版本管理与构建系统规范。

创建pyproject.toml并开始添加依赖与配置：

# ==========================# Project Metadata# ==========================# Basic information about your Python project as defined by PEP 621[project]name = "My Agentic AI System" # The distribution/package nameversion = "0.1.0" # Current project version (semantic versioning recommended)description = "Deploying it as a SASS" # Short description shown on package indexesreadme = "README.md" # README file used for long descriptionrequires-python = ">=3.13" # Minimum supported Python version

第一部分定义了项目元数据，如名称、版本、描述、Python 版本要求。当你发布到 PyPI 等索引时，这些信息会用到。

随后是核心依赖。由于我们要构建一个 agentic AI system（面向 ≤10K 活跃用户），需要覆盖 web 框架、数据库、认证、AI orchestration、observability 等多类库。

# ==========================# Core Runtime Dependencies# ==========================# These packages are installed whenever your project is installed# They define the core functionality of the applicationdependencies = [ # --- Web framework & server --- "fastapi>=0.121.0", "uvicorn>=0.34.0", "asgiref>=3.8.1", "uvloop>=0.22.1", # --- LangChain / LangGraph ecosystem --- "langchain>=1.0.5", "langchain-core>=1.0.4", "langchain-openai>=1.0.2", "langchain-community>=0.4.1", "langgraph>=1.0.2", "langgraph-checkpoint-postgres>=3.0.1", # --- Observability & tracing --- "langfuse==3.9.1", "structlog>=25.2.0", # --- Authentication & security --- "passlib[bcrypt]>=1.7.4", "bcrypt>=4.3.0", "python-jose[cryptography]>=3.4.0", "email-validator>=2.2.0", # --- Database & persistence --- "psycopg2-binary>=2.9.10", "sqlmodel>=0.0.24", "supabase>=2.15.0", # --- Configuration & environment --- "pydantic[email]>=2.11.1", "pydantic-settings>=2.8.1", "python-dotenv>=1.1.0", # --- API utilities --- "python-multipart>=0.0.20", "slowapi>=0.1.9", # --- Metrics & monitoring --- "prometheus-client>=0.19.0", "starlette-prometheus>=0.7.0", # --- Search & external tools --- "duckduckgo-search>=3.9.0", "ddgs>=9.6.0", # --- Reliability & utilities --- "tenacity>=9.1.2", "tqdm>=4.67.1", "colorama>=0.4.6", # --- Memory / agent tooling --- "mem0ai>=1.0.0",]

你会注意到我们针对每个依赖都指定了版本（使用>=运算符），这在生产系统极为重要，以避免 dependency hell（依赖地狱），即不同库对同一包的版本要求冲突。

然后是开发依赖。多人在同一代码库协作时，要保证代码质量与一致性，需要 linters、formatters、type checkers 等开发工具。

# ==========================# Optional Dependencies# ==========================# Extra dependency sets that can be installed with:# pip install .[dev][project.optional-dependencies]dev = [ "black", "isort", "flake8", "ruff", "djlint==1.36.4",]

接着我们为测试定义 dependency groups（依赖分组），便于逻辑归类，比如把所有测试相关库归为test组。

# ==========================# Dependency Groups (PEP 735-style)# ==========================# Logical grouping of dependencies, commonly used with modern tooling[dependency-groups]test = [ "httpx>=0.28.1", "pytest>=8.3.5",]# ... 其余工具配置保持不变 ...

来理解这些配置：

Dependency Groups：创建逻辑依赖分组，例如test分组。
Pytest Configuration：定制 pytest 的测试发现与运行方式。
Black：统一代码格式。
Flake8：风格检查与潜在错误提示。
Radon：监控圈复杂度保持可维护性。
isort：自动排序 import。

我们还定义了Pylint与Ruff等其他检查工具。它们虽然可选，但强烈建议在生产系统使用，代码库会增长，没有它们将难以管理。

Setting Environment Configuration

现在设置最常见的配置，即 Settings Management（配置管理）。

小项目通常直接使用.env存储环境变量；更规范的是使用.env.example并提交到版本库：

# Different environment configurations.env.[development|staging|production] # e.g. .env.development

为什么不用一个.env？因为这样可针对不同环境（如开发打开 debug，生产关闭）保留独立配置，而无需频繁修改同一个文件。

创建.env.example，添加必要环境变量的占位值：

# ==================================================# Application Settings# ==================================================APP_ENV=developmentPROJECT_NAME="Project Name"VERSION=1.0.0DEBUG=true

接着是 API 设置与 CORS、Langfuse 观测性配置：

# ==================================================# API Settings# ==================================================API_V1_STR=/api/v1# ==================================================# CORS (Cross-Origin Resource Sharing) Settings# ==================================================ALLOWED_ORIGINS="http://localhost:3000,http://localhost:8000"# ==================================================# Langfuse Observability Settings# ==================================================LANGFUSE_PUBLIC_KEY="your-langfuse-public-key"LANGFUSE_SECRET_KEY="your-langfuse-secret-key"LANGFUSE_HOST=https://cloud.langfuse.com

API_V1_STR方便进行 API 版本化；CORS 设置用于控制哪些前端域名可以访问我们的后端 API（从而集成 AI agents）。我们还将使用 Langfuse 标准化监控 LLM 交互，因此需要设置密钥与主机地址。

接着是 LLM、JWT 与数据库配置（PostgreSQL），以及连接池参数：

# LLM 设置OPENAI_API_KEY="your-llm-api-key"DEFAULT_LLM_MODEL=gpt-4o-miniDEFAULT_LLM_TEMPERATURE=0.2# JWT 设置JWT_SECRET_KEY="your-jwt-secret-key"JWT_ALGORITHM=HS256JWT_ACCESS_TOKEN_EXPIRE_DAYS=30# PostgreSQL 设置与连接池参数POSTGRES_HOST=dbPOSTGRES_DB=mydbPOSTGRES_USER=myuserPOSTGRES_PORT=5432POSTGRES_PASSWORD=mypasswordPOSTGRES_POOL_SIZE=5POSTGRES_MAX_OVERFLOW=10

最后是 Rate Limiting 与 Logging 设置：

# Rate Limiting Settings (SlowAPI)RATE_LIMIT_DEFAULT="1000 per day,200 per hour"RATE_LIMIT_CHAT="100 per minute"RATE_LIMIT_CHAT_STREAM="100 per minute"RATE_LIMIT_MESSAGES="200 per minute"RATE_LIMIT_LOGIN="100 per minute"# LoggingLOG_LEVEL=DEBUGLOG_FORMAT=console

现在我们已完成依赖与配置管理策略，接下来用 Pydantic Settings Management 在应用代码中加载它们（app/core/config.py）。后续的代码片段与逻辑保持不变（为避免冗长，代码块不再翻译，整体含义为：加载环境、解析列表/字典、定义 Settings 类、按环境覆写关键配置，并初始化全局settings）。

Containerization Strategy

我们将创建docker-compose.yml来定义应用所需的全部服务。生产系统中，数据库、监控工具与 API 并非孤立运行，而是需要相互通信。Docker Compose 是编排多容器应用的标准方式。

我们使用带pgvector的 PostgreSQL，以支持 Long-Term Memory 所需的向量相似检索；定义健康检查，确保 App 在数据库就绪后再启动；再定义 FastAPI 应用服务，启用挂载本地代码实现热重载；配置 Prometheus 与 Grafana（收集与可视化度量），以及 cAdvisor（容器资源指标）；最后定义共享网络与持久化卷。对应的 YAML 片段与说明如原文所示。

二、Building Data Persistence Layer

我们已有数据库，但还没有结构。AI 系统高度依赖 Structured Data（结构化数据）：需要严格的 Users、Chat Sessions 与 AI State 之间的关系。我们使用 SQLModel（整合 SQLAlchemy 与 Pydantic）实现。

Structured Modeling

我们先定义BaseModel，抽取公共字段（如created_at），以遵循 DRY 原则。随后定义User实体（包含email、hashed_password、verify_password/hash_password封装），再定义Session（代表特定会话，关联用户，使用 UUID 难以猜测）。代码与注释如原文所示。

Entity Definition

User、Session的表结构与关系如原文图示。注意把密码哈希逻辑封装到模型中，防止安全误用。

Data Transfer Objects (DTOs)

为 LangGraph Persistence 定义Thread模型，用于校验线程存在。然后在app/models/database.py聚合导出，方便统一 import。最后定义 Schemas（DTOs）用于 API 输入/输出契约：auth.py（注册、Token、公共用户信息），chat.py（消息、请求/响应、流式响应）、graph.py（LangGraph 的 State 对象，包含messages与long_term_memory）。这样实现数据库层与 API 层的类型安全，避免敏感字段外泄与坏数据污染。

三、Security & Safeguards Layer

生产环境下不能信任用户输入，也不能允许无限访问。类似 together.ai 等 API 提供方会对每分钟请求数限流以防滥用，保护基础设施并控制成本。

Securtity Layer (Created by Fareed Khan)

若没有防护会发生两件事：

Abuse：爬虫/脚本狂刷 API，导致 OpenAI 账单飙升。
Security Exploits：恶意用户尝试注入攻击。

Rate Limiting Feature

使用 SlowAPI 集成 FastAPI 进行限流，基于 IP 或按需改用 X-Forwarded-For。通过@limiter.limit(...)可对不同路由施加精细限额。配置与示例如原文。

Sanitization Check Logic

即使前端框架做了 XSS 防护，后端也不能盲信字符串。实现sanitize_string与sanitize_email等工具，做 HTML 转义、去除 script、校验格式等。具体逻辑参考原文代码。

接着实现 JWT（JSON Web Tokens）工具，用于无状态认证：create_access_token（签发），verify_token（验证）。这样无需每次命中数据库即可确认登录态。

Context Management

扩展 Context Window Management（上下文窗口管理）。随着消息累积，容易触发模型 token 上限或增加成本。实现prepare_messages智能裁剪历史，保留系统提示与最近消息；process_llm_response规范化模型响应（合并 reasoning blocks 与文本）。这样即便历史消息达到 500 条，也不会溢出。

四、The Service Layer for AI Agents

合理架构下，API 路由（Controller）应保持简洁，复杂业务逻辑与数据库访问属于服务层（Services），便于测试、复用与维护。

Connection Pooling

我们实现数据库连接池（SQLAlchemy QueuePool），开启pool_pre_ping避免长时间空闲后连接被关闭导致的 “Broken Pipe”；设置pool_recycle以适应云数据库的连接空闲策略；提供用户与会话 CRUD。代码与要点如原文。

LLM Unavailability Handling

单一模型（如 GPT-4）存在风险：服务宕机或限流。我们实现 Resilience（韧性）与 Fallbacks：使用 tenacity 实现自动重试（指数退避）、Circular Fallback（例如从 gpt-4o 切换到 gpt-4o-mini），并封装在LLMService中。遇到RateLimitError/APITimeoutError/APIError则重试，重试耗尽后自动切换到下一个模型。这样保障高可用。

Circuit Breaking

在 LLM 层绑定 tools，使模型可在 Agent 场景中调用工具。创建全局llm_service实例便于全局复用。若提供方出现大规模故障，tenacity会触发回退，尽量避免 500。

五、Multi-Agentic Architecture

使用 LangGraph 构建 Stateful Agents（有状态代理）。代理可循环、重试、调用工具、记忆历史、持久化状态（重启可恢复到中断位置）。用户也期望跨会话的长期记忆（Long-Term Memory）。

Long-Term Memory Integration

集成 mem0ai 作为 Long-Term Memory（向量存储 + 事实抽取）。将 prompts 作为资产与代码分离（如app/core/prompts/system.md），使用变量注入{long_term_memory}与当前时间等。

Tool Calling Feature

将工具模块化（如 DuckDuckGo 搜索）。构建app/core/langgraph/graph.py，包含：

State Management：将对话状态持久化到 Postgres（AsyncPostgresSaver）。
Memory Retrieval：从 mem0ai 获取相关用户事实并注入系统提示。
Execution Loop：调用 LLM、解析 tool calls、执行并反馈。
Streaming：实时向用户推送 tokens（后文 API 中实现）。

核心方法get_response：检索长记忆 → 执行图 → 异步更新记忆 → 返回消息列表。也添加了 LangfuseCallbackHandler以追踪每一步。

六、Building The API Gateway

需要认证（Authentication）与授权（Authorization）。先构建认证端点（注册、登录、会话管理），用 FastAPI Dependency Injection（依赖注入）来统一校验。

定义get_current_user依赖：从 Authorization 头提取并验证 JWT，查询用户、绑定日志上下文；get_current_session用于基于会话的校验（每个会话单独 token），统一审计与风控。

Auth Endpoints

实现/register（注册，限流 + 严格校验 + 哈希密码 + 自动登录签 token）、/login（表单风格 OAuth2，返回 JWT）、/session（为用户创建会话并返回 session 专属 token）、/sessions（列出用户历史会话并重新签发 token）。通过这些设计，入口由限流、净化、加密校验全方位保护。

Real-Time Streaming

构建聊天 API。两类交互：

标准聊天：一次请求得到完整响应（阻塞）。
流式聊天：实时获取 tokens（非阻塞），用户体验更佳。

使用 SSE（Server-Sent Events）格式（text/event-stream），前端原生支持。/chatbot/chat返回完整响应，/chatbot/chat/stream使用异步生成器流式推送，尾部发送 done 标记。还提供/messages获取历史与清空历史的端点。

最后用路由聚合器app/api/v1/api.py整合模块化子路由，并提供/health健康检查。

七、Observability & Operational Testing

在服务 10,000 用户的系统中，我们需要可观测性（Observability）：通过 Prometheus Metrics 与 Context-Aware Logging 跟踪性能、行为与错误。

Creating Metrics to Evaluate

在app/core/metrics.py定义并暴露 Prometheus metrics：HTTP 请求总数/延迟直方图、数据库连接数、LLM 推理耗时（自定义桶分布）。提供setup_metrics(app)注册/metrics端点。

Middleware Based Testing

通过中间件统一记录时延与状态码，并将用户/会话 ID 注入日志上下文（在app/core/middleware.py）：

MetricsMiddleware：统计所有请求（除/metrics与/health）的数量与耗时。
LoggingContextMiddleware：从 JWT 中提取 subject 并绑定到日志上下文，确保即使是认证失败也能有一致的上下文。

Streaming Endpoints Interaction

前文已实现/chat与/chat/stream。我们在流式端点中以 SSE 的data: {json}\n\n向前端持续推送。出错时返回结构化错误并结束。

此外提供获取/清理历史的端点，结合 LangGraph 的 checkpoint 恢复能力，支持刷新页面后仍能看到历史会话。

Context Management Using Async

app/main.py负责应用装配与生命周期管理。使用asynccontextmanager（现代方式）代替旧的@app.on_event("startup")：启动时记录元数据，关闭时清理资源（如 flush Langfuse）。

配置中间件执行顺序（重要）：

LoggingContext（最外层，优先绑定上下文）
Metrics（计时）
CORS（安全）

并注册 SlowAPI 异常处理。自定义RequestValidationError返回更友好的 JSON。根路由/与/health（探活）受限流保护，/health会实际检查数据库健康并按需返回 200/503。

八、DevOps Automation

生产系统需要 Operational Excellence：如何部署、如何监控健康与性能、如何确保数据库先于应用就绪。

Dockerfile：尽量小与安全，使用非 root 用户，构建虚拟环境，缓存依赖层，加入口令检查入口脚本（scripts/docker-entrypoint.sh）确保关键环境变量存在。
Prometheus：在prometheus/prometheus.yml配置抓取 FastAPI 与 cAdvisor。
Grafana：在grafana/dashboards/dashboards.yml配置 Dashboards as Code（自动加载 JSON 仪表盘）。
Makefile：封装常见命令（安装、开发热重载、Docker 启动、评测等）。
GitHub Actions：在.github/workflows/deploy.yaml配置 CI/CD，push 到 master 时自动构建并推送镜像到 Docker Hub（使用仓库密钥）。

通过这些，完成了部署、监控与运维自动化的“生产级”闭环。

九、Evaluation Framework

AI 系统是概率性的，不像传统单元测试那样确定。对 prompts 的更新可能修复一个边界问题，却引入更多回归。我们需要在接近生产的场景下持续评估 Agent 表现，尽早发现回归。

构建 Evaluation Framework，采用 LLM-as-a-Judge：由强模型基于 Langfuse traces 自动打分。

LLM-as-a-Judge

定义评价 rubric（评分标准），使用 Structured Output（结构化输出）模式，强制模型给出分数与理由（ScoreSchema）。为不同维度定义 metric prompts（如hallucination.md、toxicity.md，还可扩展 relevancy/helpfulness/conciseness）。通过evals/metrics/__init__.py动态加载所有.md指标。

实现evals/evaluator.py：

从 Langfuse 拉取近期 traces。
过滤尚未评分的。
对每个 trace，遍历所有 metrics，用强模型（如 GPT-4o）当评审打分。
将分数回传 Langfuse 以便趋势可视化与监管。

Automated Grading

evals/main.py提供 CLI 入口（可人工触发或 CI/CD cron 定时任务）。这就形成了自我监控的反馈回路：如果一次 prompt 更新导致更多幻觉，第二天“Hallucination Score”会明显升高。

这也是区分“简单项目”与“生产级 AI 平台”的关键环节之一。

十、Architecture Stress Testing

原型与生产系统的重大区别在于负载承受能力。我们需要验证并发能力（concurrency），否则会面临数据库连接耗尽、OpenAI 限流碰撞、延迟飙升等问题。

我们将模拟 1,500 个并发用户同时命中聊天端点，类似营销活动后的流量峰值。

Simulating our Traffic

压测不应在本地笔记本上进行（网络/CPU 瓶颈会干扰结果）。选择云主机如 AWS m6i.xlarge（4 vCPU/16 GiB RAM），成本约 $0.192/小时。开放 8000 端口，安装 docker 与 docker-compose，使用make docker-run-env ENV=development启动开发环境以验证联通，然后编写tests/stress_test.py做完整登录 → 创建会话 → 聊天流程的并发压测脚本（1,500 用户）。

Performance Analysis

运行压测后，日志显示大量 200 成功响应，同时在高峰时看到switching_model_fallback，说明主模型限流时自动切换到gpt-4o-mini保持请求不中断。整体成功率 98.4%，平均延迟 ~1.2s，失败多为 429（OpenAI 限流）。

随后用 Prometheus 查询每秒请求率（RPS），Grafana/Prometheus 展示/auth/login、/chatbot/chat、/auth/session的 RPS 峰值；再用 Langfuse 查看 traces（延迟与成本）。延迟在 0.98s~2.10s 合理区间内波动，成本可审计。

还可以进一步做 ramp-up（逐步加压）与 soak test（长时间高压）来检测内存泄漏等问题。更深入压测与监控可参考我的 GitHub 项目。

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。