AI Agents被定义为由大型语言模型（LLMs）和大型图像模型（LIMs）驱动的模块化系统，用于特定任务的自动化。Agentic AI的出现是为了解决AI Agents在处理复杂、多步骤或需要协作的场景中的局限性，它代表了一种范式转变，强调多智能体协作、动态任务分解、持久记忆和协调自主性。

从基础AI Agents到Agentic AI系统、应用、局限性和解决方案策略的方法论流程图

一、AI Agents的基础理解

1.1、AI Agents的定义与核心特性

AI Agents 被定义为在限定的数字环境中执行目标导向任务的自主软件实体。它们通过感知结构化或非结构化的输入、对上下文信息进行推理，并采取行动以实现特定目标。与传统自动化脚本不同，AI Agents展现出反应式智能和有限的适应性，能够根据动态输入调整输出。

1.2、从生成式AI到AI Agents的演变

生成式AI的局限性，如处理动态任务、维持状态连续性或执行多步计划的能力不足，促使了工具增强型系统（即AI Agents）的发展。这些系统在LLMs的基础上引入了额外的基础设施，如记忆缓冲区、工具调用API、推理链和规划例程，以弥合被动响应生成与主动任务完成之间的差距。

1.3、AI Agents的应用示例

AI Agents在多个领域得到了广泛应用，包括客户服务自动化、内部企业搜索、电子邮件过滤和优先级排序、个性化内容推荐和基本数据分析以及报告、自主日程安排助手等。

二、Agentic AI的兴起：从AI Agents基础出发

2.1、Agentic AI的概念转变

AI Agents虽然在特定任务的自动化方面表现出色，但在处理复杂、多步骤或需要协作的任务时存在局限性。Agentic AI通过多智能体协作、动态任务分解、持久记忆和协调自主性来克服这些限制，实现更复杂的任务自动化。

2.2、从孤立任务到协调系统的概念飞跃

AI Agents通常被设计为执行特定任务的单一实体，而Agentic AI系统则由多个专业智能体组成，这些智能体通过结构化通信和共享记忆来协作完成复杂目标。

• 目标分解：用户指定的目标被自动解析并分解为更小的子任务，这些子任务被分配给不同的智能体。
• 多步骤推理和规划：智能体能够动态地对子任务进行排序，以适应环境的变化或部分任务的失败。
• 持久记忆：智能体能够跨多个交互存储上下文，评估过去的决策，并迭代地改进策略。
• 智能体间的通信：通过分布式通信渠道（如异步消息队列、共享内存缓冲区或中间输出交换）进行协调，而无需持续的集中监督。

2.3、Agentic AI与AI Agents的关键区别

通过对比分析，详细列出了AI Agents和Agentic AI在多个维度上的关键区别，包括定义、自主性水平、任务复杂性、协作方式、学习和适应能力以及应用领域。

• 定义：AI Agents是执行特定任务的自主软件程序，而Agentic AI是多个AI代理协作以实现复杂目标的系统。
• 自主性水平：AI Agents在其特定任务内具有高自主性，而Agentic AI具有更高的自主性，能够管理多步骤、复杂的任务。
• 任务复杂性：AI Agents通常处理单一、特定的任务，而Agentic AI处理需要协作的复杂、多步骤任务。
• 协作：AI Agents独立运行，而Agentic AI涉及多智能体协作和信息共享。
• 学习和适应能力：AI Agents在特定领域内学习和适应，而Agentic AI在更广泛的范围和环境中学习和适应。

2.4、Agentic AI的应用示例

三、Agentic AI面临的挑战与解决方案

尽管Agentic AI具有显著的优势，但也面临一系列挑战，包括智能体间的错误级联、协调失败、新兴行为的不可预测性、可扩展性限制和可解释性问题。文章提出了多种解决方案，如检索增强生成（RAG）、基于工具的推理、记忆架构和因果建模，以解决这些挑战。

• 检索增强生成（RAG）：通过检索实时数据来增强LLMs的知识，减少幻觉现象。
• 基于工具的推理：通过调用外部工具和API，扩展AI Agents与现实世界系统的交互能力。
• 记忆架构：通过持久化信息跨任务，解决AI Agents在长期规划和会话连续性方面的限制。
• 多智能体协调与角色专业化：通过元代理或协调器分配任务，增强系统的可解释性、可扩展性和容错能力。

四、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。

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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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