简介

本文系统梳理了智能体强化学习(Agentic RL)如何让大语言模型从"文本生成器"进化为"自主决策智能体"。通过五大维度的范式跃迁和六大核心能力(规划、工具使用、记忆、自我改进、推理、感知)，Agentic RL使LLMs能在搜索、代码开发、数学推理等真实场景中自主解决问题。尽管面临可信度、训练规模化和环境规模化三大挑战，Agentic RL正引领大模型向通用人工智能伙伴迈进，是通往AGI的关键一步。

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当你向大模型提出“写一份2024年全球AI产业调研报告”的需求时，你是否想过：如果模型能自主打开浏览器搜索最新数据、筛选权威来源、整合多领域信息，甚至根据你的反馈迭代修改报告结构，而无需你逐一步骤指导——这样的“自主AI助手”离我们还有多远？

事实上，人工智能领域正朝着这个方向加速迈进。过去两年，大语言模型（LLMs）的发展经历了从“文本续写”到“指令跟随”的跨越，但传统的强化学习方法（如RLHF）仍将LLMs束缚在“被动输出”的框架中：模型只能根据人类给定的prompt生成单轮回答，无法主动与环境交互、规划长期任务、修正自身错误。这种局限性，让LLMs在复杂真实场景中难以发挥更大价值。

近期，来自20余所顶尖机构的研究者，联合发布了一篇重磅综述。这篇长达100页的综述，不仅整合了2023-2025年间500余篇最新研究成果，更首次清晰界定了**智能体强化学习（Agentic RL）**这一新兴领域的核心范式，为LLMs从“文本生成器”向“自主决策智能体”的进化，绘制了完整的技术地图。

• 论文标题：The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey
• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.02547

对于Agent开发者而言，这篇综述是把握领域前沿的“导航手册”——它系统梳理了Agentic RL与传统LLM-RL的本质差异，从“核心能力”与“任务场景”双重视角构建理论框架，并指出了通向通用AI智能体的关键挑战；对于工程师而言，它是技术落地的“工具箱”——汇总了开源环境、RL框架与典型案例，降低了从理论到实践的门槛；而对于关注AI未来的普通人而言，这篇综述揭示了一个重要趋势：LLMs正在突破“工具属性”，逐步具备“自主思考、主动行动”的能力，未来的AI助手将不再是“被动响应者”，而是能与人类协同解决复杂问题的“合作伙伴”。

接下来，笔者将从范式跃迁、核心能力、任务落地、技术挑战四个维度，总结这篇综述的核心内容，带领大家全面理解Agentic RL如何重塑LLM的未来。

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范式跃迁：从“单步对齐”到“多步决策”，LLM角色彻底重构

从大语言模型强化学习（LLM-RL）到智能体强化学习（Agentic RL）的范式转变

在ChatGPT、Claude等模型风靡全球后，研究者逐渐发现传统LLM-RL（如RLHF）的局限性——这类方法本质上是将LLMs视为“静态序列生成器”，仅优化单轮输出与人类偏好的对齐，比如让回答更符合伦理规范或更流畅。但在真实世界中，人类解决问题往往需要多步推理、工具调用与环境交互，例如“写一份调研报告”需要搜索资料、整合信息、逻辑梳理等一系列操作，传统LLM-RL根本无法应对。

正是这种需求催生了Agentic RL的诞生。综述将这一转变定义为“从退化MDP到POMDP的范式跃迁”，其中的核心差异可通过五个关键维度清晰区分：

1. 状态空间（State Space）：从“单一提示”到“动态世界”

传统LLM-RL的状态空间极为简单，通常只有“初始提示（s₀）”这一个状态——模型接收一个问题，输出一个回答后，交互立即终止，对应“任务 horizon T=1”。例如在RLHF中，模型仅需根据用户输入的单条prompt，生成符合偏好的回复即可。

而Agentic RL则将LLM置于一个动态、部分可观测的环境中，状态会随时间不断演进。以“网页搜索调研”任务为例，初始状态是“用户需求+空白搜索页面”，当LLM调用搜索工具获取信息后，状态会更新为“用户需求+搜索结果页面”，后续每一步操作（如点击链接、二次搜索）都会推动状态变化，任务 horizon T远大于1。此时，LLM需要根据不断变化的环境状态调整决策，而非仅依赖初始prompt。

2. 动作空间（Action Space）：从“纯文本”到“文本+交互”

传统LLM-RL的动作空间仅限于“生成文本序列”，模型的输出无法直接与外部环境交互。而Agentic RL将动作空间扩展为“文本动作（A_text）+结构化动作（A_action）”的集合：

• A_text：生成自然语言，用于沟通或记录，如“总结当前搜索到的关键信息”；
• A_action：通过特殊Token（<action_start>/<action_end>）界定的可执行指令，如调用搜索工具（call(“search”, “2024全球AI市场规模”)）、控制GUI界面（click(“下载报告按钮”)）、操作机器人（move(“north”)）。

这种扩展让LLM从“只能说话”进化为“既能说话又能做事”，真正具备了影响外部世界的能力。例如在代码生成任务中，LLM不仅能输出代码文本（A_text），还能调用编译器执行代码、获取报错信息（A_action），进而迭代优化代码。

3. 奖励函数（Reward Function）：从“单标量反馈”到“分步多维度奖励”

传统LLM-RL的奖励通常是“单标量评分”，例如人类标注者对模型回答的打分（1-5分），或AI反馈模型给出的单一数值，且奖励仅在生成最终输出后给予，中间过程无反馈。这种“延迟且单一”的奖励信号，难以引导模型学习复杂的多步决策。

Agentic RL则设计了更精细的分步奖励机制，综述中将其总结为：

任务完成时（如报告生成成功）步骤级进度（如搜索到关键数据）无进展时

例如在数学推理任务中，模型每完成一步正确的公式推导会获得“子目标奖励（r_sub）”，最终解出题目会获得“任务奖励（r_task）”。这种“稠密奖励”能更精准地引导模型学习正确的决策路径，避免因奖励稀疏导致的训练效率低下。

PPO、DPO 和 GRPO 系列主流变体对比。其中，“裁剪（Clip）” 指通过限制策略比率（policy ratio）使其不偏离 1 过远，以确保更新稳定；“KL 惩罚（KL penalty）” 指通过惩罚学习到的策略与参考策略之间的 KL 散度（KL divergence），以确保两者对齐。

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4. 学习目标（Learning Objective）：从“单步期望奖励”到“长期折扣奖励”

传统LLM-RL的目标是最大化单步动作的期望奖励，即：

这意味着模型仅关注当前输出的质量，无需考虑长期影响。

而Agentic RL的目标是最大化“长期折扣奖励总和”，公式为：

其中γ是“折扣因子”，用于平衡短期收益与长期收益。例如在多轮对话任务中，模型可能需要在某一轮“牺牲短期流畅性”（如追问用户关键信息），以换取后续更精准的回答，这种“延迟满足”的能力正是通过长期折扣奖励实现的。

5. 环境交互：从“确定性”到“不确定性”

传统LLM-RL的环境交互是“确定性”的——一旦模型生成动作，后续状态是固定的。例如模型根据prompt生成回答后，不会有任何环境反馈改变这一结果。

Agentic LLMs与环境的动态交互过程

Agentic RL的环境则充满“不确定性”，状态转移遵循概率分布：

例如LLM调用搜索工具时，可能因网络问题获取失败，或因关键词不当得到无关结果；控制机器人时，可能因物理干扰导致动作偏差。这种不确定性要求模型具备“鲁棒性”与“适应性”，能通过试错学习应对复杂场景。

核心能力拆解：RL如何让LLM拥有“自主智能”？

综述的核心贡献之一，是从“智能体能力”视角出发，系统分析了Agentic RL如何将规划、工具使用、记忆等“静态模块”转化为“自适应行为”。这六大核心能力，共同构成了LLM从“文本生成器”到“自主决策体”的技术基石。

强化学习赋能 Agentic LLMs 的六大核心维度总结。

1. 规划能力：从“固定步骤”到“动态调整”

规划是智能体的核心能力，指“为实现目标设计动作序列”的过程。传统LLM的规划依赖prompt工程（如ReAct提示），只能遵循固定模板，无法根据环境反馈调整。而Agentic RL通过两种范式赋予LLM动态规划能力：

• RL作为外部引导：不直接微调LLM的生成能力，而是训练一个“奖励/启发函数”，引导经典搜索算法（如MCTS）优化规划轨迹。例如RAP、LATS等方法，利用RL模型评估LLM生成的每一步规划质量，将更优的轨迹纳入搜索范围，提升复杂任务的规划效率。
• RL作为内部驱动：将LLM直接视为“规划策略模型”，通过环境反馈微调其参数。例如Voyager在《Minecraft》中，通过RL迭代构建“技能库”，从“不会合成工具”逐步进化为“能规划复杂建筑流程”；AdaPlan则通过“全局规划引导+渐进式RL”，让LLM在文本游戏中更好地协调长期目标与短期动作。

综述指出，未来规划能力的发展方向是“深思与直觉的融合”——让LLM既能快速生成直觉性规划，又能通过慢速 deliberation（深思）优化关键步骤，同时学习“何时该探索新路径、何时该剪枝无效分支”的元策略。

2. 工具使用能力：从“模仿调用”到“策略优化”

智能体工具使用的发展历程

工具使用是LLM扩展能力边界的关键，但早期方法（如Toolformer的监督微调）本质上是“模仿人类工具调用模式”，无法应对未见过的场景。Agentic RL则将工具使用从“模仿学习”升级为“结果驱动优化”，其演进可分为三个阶段：

• 阶段1：ReAct式工具调用：依赖prompt工程或监督微调，让LLM在“思考-动作-观察”循环中调用工具。例如ReAct通过少样本示例，引导LLM生成“先思考是否需要搜索，再调用搜索工具，最后根据结果回答”的流程。但这种方法的局限性在于，工具调用模式固定，无法适应新工具或复杂任务。
• 阶段2：工具集成推理（TIR）：通过RL将工具调用与推理深度融合，让LLM自主决定“何时调用、调用哪个工具、如何处理工具反馈”。例如ToolRL在无监督微调的情况下，通过RL让LLM学会“发现代码错误后调用编译器调试”“多工具组合解决复杂问题”；OpenAI o3则通过RL优化工具调用的时机与顺序，在调研、代码生成等任务中实现“工具与推理的无缝衔接”。
• 阶段3：长周期TIR：当前的关键挑战是“长期信用分配”——在多步工具调用中，如何判断哪一步操作对最终结果起关键作用。例如在“写调研报告”任务中，可能需要10+次搜索，传统RL难以区分“某次无效搜索”与“某次关键搜索”的影响。为此，GiGPO、SpaRL等方法尝试通过“turn-level优势估计”“分步奖励建模”解决这一问题，但目前仍处于探索阶段。

3. 记忆能力：从“被动存储”到“主动管理”

智能体记忆的三大经典类别概述；标有†的研究成果直接采用了强化学习（RL）。此处列出的内容并非详尽无遗

人类解决问题依赖“短期记忆（如当前任务状态）”与“长期记忆（如过往经验）”，LLM的记忆能力同样至关重要。传统方法（如RAG）将记忆视为“静态数据库”，而Agentic RL则让LLM学会“主动管理记忆”，其演进可分为三个阶段：

• 阶段1：RAG式记忆：记忆是外部数据库，RL仅控制“何时检索”。例如MemoryBank、MemGPT等系统，通过固定规则（如语义相似度）存储/检索信息，RL仅在“是否需要调用检索工具”上做决策。
• 阶段2：Token级记忆：LLM拥有“可训练的记忆控制器”，能自主决定“存储什么、删除什么”。例如MemAgent通过RL控制“哪些文本Token需要保留”，将长上下文压缩为简洁摘要；MemoryLLM则通过“潜在记忆Token”（非人类可读的向量）存储长期信息，避免遗忘关键内容。
• 阶段3：结构化记忆（未来方向）：当前记忆多为“扁平Token序列”，难以捕捉复杂关系（如时间、因果）。综述指出，未来需通过RL优化“结构化记忆”（如知识图谱、层级图），例如让LLM学会“将调研数据组织为知识图谱”“根据任务需求动态更新记忆结构”，但这一领域目前仍缺乏成熟的RL方案。

4. 自我改进能力：从“依赖外部数据”到“自主迭代”

传统LLM的改进依赖“新数据集微调”，而Agentic RL让LLM具备“从自身错误中学习”的能力，其核心是“迭代反馈循环”，可分为三个层次：

• 语言自我修正：无需参数更新，通过“生成-反思-修正”的文本交互实现自我改进。例如Reflexion让LLM生成回答后，用自然语言反思“可能的错误”，再生成修正版本；Self-refine则通过三个prompt（生成、反馈、修正）实现多轮迭代，但这种改进仅局限于单任务会话，无法长期保留。
• 内部化修正能力：通过RL将“自我修正”的能力嵌入模型参数。例如KnowSelf利用DPO（直接偏好优化），在文本游戏中让LLM学会“反思错误决策并调整策略”；DuPo则通过“双任务反馈RL”，在翻译、推理任务中实现“无标注数据的自我优化”。
• 迭代自训练：无需人类数据，通过“自我生成任务-验证结果-优化策略”实现持续改进。例如Absolute Zero让LLM“自己生成数学题-尝试解答-用计算器验证-根据结果微调”；R-Zero则通过MCTS（蒙特卡洛树搜索）探索推理树，用搜索结果训练“策略LLM”与“价值LLM”，实现从0到1的推理能力提升。

5. 推理能力：从“快速直觉”到“慢速深思”

根据“双过程认知理论”，人类推理分为“快速推理（直觉式、低延迟）”与“慢速推理（多步验证、高准确性）”，LLM的推理能力同样可做此区分：

• 快速推理：对应“System 1认知”，模型直接生成结论，无需中间步骤。例如传统LLM解答“2+3=？”时，直接输出“5”，优势是效率高，但易出现逻辑错误、 hallucination（幻觉）。
• 慢速推理：对应“System 2认知”，模型生成多步推理过程，例如“2+3=5，因为2+2=4，4+1=5”。Agentic RL通过两种方式优化慢速推理：

1. 过程监督：对每一步推理给予奖励，而非仅关注最终结果。例如PSGPO（过程监督引导策略优化）利用“中间错误轨迹”“步骤注释”设计稠密奖励，让模型学习正确的推理路径；
2. 自适应推理：让模型自主决定“何时用快速推理、何时用慢速推理”。例如o1模型在简单任务中快速响应，在数学推理等复杂任务中生成详细步骤，这种“动态切换”能力正是通过RL优化实现的。

综述指出，当前的关键挑战是“避免过度思考”——部分模型在简单任务中也生成冗长推理步骤，导致效率低下。未来需通过RL训练“推理粒度控制策略”，平衡准确性与效率。

6. 感知能力：从“被动识别”到“主动认知”

在多模态场景中，LLMs需要结合视觉、音频等信息，Agentic RL让LVLMs（大视觉语言模型）从“被动识别图像”进化为“主动认知环境”，其核心路径包括：

• 接地驱动（Grounding）：将文本推理与视觉区域绑定。例如GRIT让LLM在生成推理步骤时，同步输出“ bounding box（边界框）”，标注推理对应的图像区域；DeepEyes通过RL让LLM“反复查看图像关键区域”，再生成结论，提升视觉推理的准确性。
• 工具驱动：调用视觉工具增强感知能力。例如VTool-R1通过RL让LLM学会“使用图像裁剪工具聚焦关键区域”“用标注工具标记物体”；OpenThinkIMG则提供标准化工具集，让LLM在“思考-工具调用-观察”循环中提升视觉理解。
• 生成驱动：通过生成图像/草图辅助感知。例如Visual Planning让LLM“先想象任务相关的图像（如设计图），再根据图像生成推理步骤”；T2I-R1则将推理分为“语义级规划（生成图像描述）”与“Token级生成（生成像素）”，通过RL联合优化两个阶段，提升文本-图像生成的一致性。

任务场景落地：Agentic RL如何解决真实世界问题？

除了核心能力，综述还从“任务视角”出发，详细梳理了Agentic RL在许多关键领域的应用。这些场景覆盖了“信息获取”“代码开发”“数学推理”“环境交互”等核心需求，展示了技术从理论到实践的落地路径。

面向特定领域智能体的强化学习（RL）进化树

1. 搜索与研究智能体：从“关键词匹配”到“深度调研”

传统搜索引擎依赖用户输入准确关键词，而Agentic RL让搜索智能体具备“自主调研能力”：

• 开源方案：Search-R1通过“检索Token掩码”“结果相关性奖励”，让LLM学会“生成精准搜索词”“整合多轮搜索结果”；R1-Searcher++则引入“内部知识奖励”，避免重复搜索已知信息，提升调研效率；
• 闭源方案：OpenAI DeepResearch在BrowseComp benchmark（难寻信息定位任务）上实现51.5% pass@1，能自主导航网页、验证信息来源、生成结构化报告；Perplexity DeepResearch则支持“多模态搜索”，可整合图像、表格数据。

面向搜索与研究智能体的基于强化学习（RL）的方法总结

这类智能体的核心价值在于，将“用户提出需求”到“获取最终答案”的过程自动化，无需人类干预中间步骤。

2. 代码智能体：从“代码生成”到“全流程开发”

代码任务是Agentic RL的理想测试床——执行结果可验证（如编译是否通过、单元测试是否通过），奖励信号明确。其应用可分为三个层次：

• 代码生成：优化单段代码的正确性。例如DeepCoder-14B通过“分布式RL”，以“单元测试通过率”为奖励，在LiveCodeBench上实现60.6% Pass@1，性能接近闭源模型；
• 迭代优化：根据执行反馈修正代码。例如IterPref从“调试轨迹”中提取“局部偏好对”，通过RL让模型学习“如何修改错误代码”；LeDex则结合“错误解释”与“修正建议”设计奖励，提升代码自我修复能力；
• 自动化软件工程：处理全流程开发任务。例如DeepSWE通过RL训练智能体“阅读代码库-定位bug-修改代码-验证功能”，在SWE-bench（真实GitHub问题修复任务）上取得开源模型最佳性能；SWE-RL则从GitHub提交历史中提取“代码改进模式”，让模型学习真实开发中的迭代策略。

面向代码与软件工程智能体的强化学习（RL）方法总结

3. 数学推理智能体：从“简单计算”到“定理证明”

数学推理要求“逻辑严谨性”与“步骤完整性”，Agentic RL在该领域的应用分为两类：

• 非形式推理：自然语言+符号表达，无需机器验证。例如ARTIST通过RL让LLM“调用计算器验证步骤”“组合数学工具（如积分、矩阵计算）”，在MATH数据集上提升15%+准确率；TTRL（测试时RL）则通过“多数投票奖励”，在无标注数据的情况下优化推理策略；
• 形式推理：基于证明助手（如Lean、Isabelle），生成机器可验证的证明。例如DeepSeek-Prover-v1.5通过RL利用“证明助手的二进制反馈（通过/失败）”优化策略，在miniF2F（数学竞赛题证明任务）上提升证明成功率；Leanabell-Prover则整合“非形式推理草图”与“形式证明代码”，通过RL让LLM学会“将自然语言推理转化为严谨证明代码”。

面向数学推理智能体的强化学习（RL）方法总结

4. GUI智能体：从“手动操作”到“自动导航”

GUI（图形用户界面）智能体可自动操作桌面/移动端应用，Agentic RL的应用分为静态与动态场景：

• 静态GUI：界面元素固定，任务流程可预测。例如GUI-R1通过“格式正确性奖励”“操作准确性奖励”，让LLM学会“点击按钮”“输入文本”等基础操作；AgentCPM-GUI则通过GRPO优化“长序列GUI操作”，在办公软件自动化任务中提升效率；
• 动态GUI：界面元素随操作变化，如网页加载新内容。例如WebAgent-R1通过“异步轨迹生成”“group-wise优势估计”，让LLM学会“处理网页弹窗”“等待页面加载”；ZeroGUI则通过“自动生成任务+视觉评估奖励”，在无人工标注的情况下训练GUI智能体，降低数据依赖。

面向图形用户界面（GUI）智能体的方法总结，按训练范式与环境复杂度分类。

5. 其他关键场景

除上述领域外，Agentic RL还在视觉智能体（如3D场景理解、视频生成）、具身智能体（如机器人导航、物体操作）、多智能体系统（如协作决策、零和游戏）、时序分析（如股票预测、日志分析）等场景中展现出潜力。

例如在多智能体系统中，MAGRPO将多LLM协作建模为Dec-POMDP（分布式部分可观测MDP），通过RL让智能体学会“分工”“信息共享”；在具身智能体中，VLA-RL（视觉-语言-动作RL）让机器人“根据自然语言指令规划运动轨迹”，提升人机交互的自然性。

基于大语言模型（LLM）的多智能体系统（LLM-based Multi-Agent Systems）中强化学习与进化范式总结。“动态性（Dynamic）” 指多智能体系统是否具备任务动态适配性，即能否针对不同的任务查询，采用不同的配置（智能体数量、拓扑结构、推理深度、提示词等）进行处理。“训练性（Train）” 指该方法是否涉及对智能体的大语言模型主干（LLM backbone）进行训练。

技术框架与挑战：通向通用AI智能体的必经之路

为了让研究者更好地开展工作，综述还整理了Agentic RL的“环境与框架”工具链，并指出了三大核心挑战：

1. 环境与框架：降低技术落地门槛

• 环境模拟器：涵盖网页（WebShop、Mind2Web）、GUI（AndroidWorld、OSWorld）、代码（Debug-Gym、SWE-bench）、游戏（Crafter、Factorio）等场景，提供标准化的交互接口与奖励信号。例如WebArena是一个可本地部署的网页环境，支持“电商购物”“论坛发帖”等任务，研究者可直接用于训练搜索智能体；

智能体强化学习（Agentic Reinforcement Learning）的环境与基准总结，按智能体能力、任务领域和模态分类。其中，智能体能力标注说明如下：①推理（Reasoning）、②规划（Planning）、③工具使用（Tool Use）、④记忆（Memory）、⑤协作（Collaboration）、⑥自我改进（Self-Improve）。

• RL框架：分为三类——Agentic RL框架（如AWorld的分布式训练、AgentFly的异步执行）、RLHF/LLM微调框架（如OpenRLHF、TRL）、通用RL框架（如RLlib、Tianshou）。其中，AWorld通过“集群并行rollout（轨迹生成）”实现14.6倍训练加速，大幅降低长周期任务的计算成本。

强化学习框架总结，按类型与关键特征分类。

2. 三大核心挑战：阻碍通用智能体的关键瓶颈

尽管Agentic RL发展迅速，但综述指出，通向通用AI智能体仍需解决三大挑战：

• 可信度问题：包括安全漏洞（如工具调用被劫持、多智能体系统中某一智能体被污染）、幻觉（生成未验证信息）、谄媚性（迎合用户错误偏好）。解决方案包括“沙盒环境限制工具权限”“过程监督奖励减少幻觉”“多智能体交叉验证避免谄媚”；
• 训练规模化：当前Agentic RL的计算成本极高，例如ProRL需要数周训练才能提升推理能力；同时，跨领域训练易出现“能力冲突”（如数学RL会影响代码能力）。未来需通过“高效RL算法（如GRPO的轻量化评估）”“领域自适应训练”解决；
• 环境规模化：现有环境多为静态或简单动态，无法模拟真实世界的复杂性。解决方案包括“自动环境生成（如EnvGen通过LLM生成任务场景）”“动态奖励设计（让环境根据智能体能力调整难度）”，构建“智能体-环境协同进化”的训练闭环。

五、总结：LLM智能体的未来已来

这篇综述通过500+研究的系统梳理，清晰地展现了Agentic RL的技术脉络——它不仅是“LLM+RL”的简单结合，更是将LLMs从“文本生成工具”重构为“自主决策智能体”的范式革命。

从核心能力上看，规划、工具使用、记忆等模块通过RL实现了“从静态到动态”的跨越；从任务场景上看，搜索、代码、数学推理等领域的落地，证明了Agentic RL解决真实问题的价值；从未来方向上看，可信度、规模化、环境复杂度三大挑战，则指明了通用AI智能体的研发路径。

对于研究者而言，这篇综述提供了完整的技术框架与文献索引；对于工程师而言，它展示了技术落地的具体场景与工具链；而对于整个AI领域而言，Agentic RL的发展意味着——LLM不再仅是“被动响应”的工具，而是有望成为“主动解决问题”的伙伴，这无疑是通向通用人工智能的关键一步。

未来，随着技术的不断突破，我们或许将见证AI智能体真正融入人类生活，在科研、医疗、教育等领域成为不可或缺的协作伙伴——而这篇综述，正是这场革命的“第一份完整技术蓝图”。

六、AI大模型学习路线

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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