国务院重磅发布AI+行动意见，为我们描绘了一份清晰的发展蓝图，你是否好奇大模型到底是什么？想了解Agent应该掌握哪些概念？
本文将带你深入AI Agent的核心知识，一次性掌握其必备概念——从大模型、Token到提示工程与RAG，用最通俗易懂的语言讲解其本质，每个概念都对应有内部文章链接可以进一步深入学习。无论你是开发者、创业者还是技术爱好者，这都是一份不可错过的认知升级指南！
01 基础概念
1大模型
💡 本质上是一个超大号的“智能大脑”。想象一下，它吸收了整个互联网上海量的文字、图片、代码、知识… 通过极其复杂的计算（涉及数千亿甚至数万亿个参数，这些参数可以简单理解为人类大脑中神经元的数量级），最终学会理解人类语言、识别万物、甚至创造内容。
2
AI Agent
💡 你可以把AI Agent想象成一个具备“眼睛+大脑+手脚”的虚拟营销助理，它能够听懂你的话、理解你的需求，并帮你完成任务。全天候在线，干活高效，不会摸鱼。
3
Token
💡 Token 是大模型（LLM）用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为 “字” 或 “词”。对大模型（如ChatGPT、文心一言等）而言，Token就是它理解和生成语言时使用的最小“积木块”。简单说：Token就是AI“大脑”处理文字时拆解出的基本单元。
4
大模型幻觉
💡 为什么你的聊天机器人总爱**“一本正经胡说八道”**？简单来说，大模型幻觉（Hallucination）就是指AI模型自信地生成错误、虚假或根本不存在的信息，就像产生了幻觉一样。它并非“说谎”，而是真心以为这些内容是正确的。
5
嵌入模型
嵌入模型（Embedding Model）会将各种数据 (例如文本、图像、图表和视频) 转换为数值向量，以便捕捉其在多维向量空间中的含义和细微差别。嵌入技术的选择取决于应用需求，同时要兼顾语义深度、计算效率、要编码的数据的类型、维度等因素。简单粗暴理解：嵌入模型 = 信息浓缩器 + 数字翻译器。它把五花八门的东西，变成一串有意义的数字密码。
02 架构策略
6
提示工程
💡 提示词是提供给大模型的一个文本片段，用于指导模型生成特定的输出或回答。目的是为模型提供一个任务的上下文，以便模型能够更准确得理解用户的意图，并生成相关的回应。提示工程，核心思想是通过精心设计的提示词，可以显著提高模型的性能和输出质量。
7
Transformer
💡 如果把AI模型比作汽车，那么Transformer就是发动机。它并非直接完成翻译、写作等任务，而是为各类AI提供强大的信息处理能力。简单来说：
Transformer = 全局视野 + 并行大脑 + 上下文理解力
8
RAG
💡 与传统AI模型直接生成答案不同，RAG增加了一个“查阅资料”的步骤。
直白的说：RAG工作原理很像一个认真负责的学生在写论文：先到图书馆查阅相关资料，然后基于这些资料写出自己的答案。
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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
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L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
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