AI 智能体 Agent 很可能就是未来几年的技术焦点。如果还不太清楚相关概念的话，也没关系，咱们直接看谷歌大佬官方认证的白皮书，帮你一文搞懂！

我们对这本 42 页的小书作了翻译和排版，方便大家快速掌握相关概念。

翻译

这里先展示几页，中英文 pdf 下载地址见文末。

全书的思维导图

高清版请见 pdf 文件。

速读

简单理解，现在咱们用的 AI 模型，比如 DeepSeek、ChatGPT 这些，就像个超级聪明、但被关在瓶子里的大脑。知道的贼多，但短板也很大，因为它们动不了手，缺少实干能力。

而智能体 (Agent) 呢，就好比给这个大脑配齐了三件套：

1. 一个目标 (Goal): 比如，「帮我订个去三亚度周末的机票酒店！」🌴

2. 一个工具箱 (Toolbox): 能接触并使用现实世界的工具，像是各种网站的 API，订票、地图、你的日历、公司数据库等等。🛠️

3. 一套计划 (Plan): 自己能琢磨出怎么一步步用这些工具，最终达成目标的「脑回路」。🧠

说白了，就是不光能动嘴、更能动手的 AI。从「聊天搭子」升级成「全能数字化打工人」！

智能体的秘密武器：工具，工具，还是工具！

这可是核心区别！智能体就是靠各种工具，打通虚拟大脑和现实世界的任督二脉：

• 扩展 (Extensions): 可以看作是官方给智能体准备好的「即插即用」插件。比如装个「航班查询」扩展，智能体就能自己直接搜机票。

• 函数 (Functions): 这个更像是智能体给你「下指令」，但具体干活儿的是你自己的 App，比如你开发的小程序。智能体只负责想明白要干啥，然后告诉你，你的 App 再干具体的活并反馈给它。适合处理敏感信息或者流程复杂的操作。

• 数据存储 (Data Stores): 想象一下，你给了智能体一把钥匙，能打开你私有的资料库，比如公司的内部文档、项目数据，甚至就是你电脑里的文件夹。通过一些黑科技，比如检索增强生成 RAG 等技术，智能体就能从你这一亩三分地里，精准地查找最相关的信息来回答你的问题。

智能体是咋「思考」的？

它可不是瞎蒙工具的。白皮书里提到「编排层」、「认知架构」这些高大上的词，其实就是智能体内部的「思考流程」。

大概是这么个循环：

1. 你给它派个活儿。

2. 它推理 (Reason): 嗯，要订机票，得先问日期、目的地，然后我得去搜一下 ... 这里会用到像 ReAct 或 思维链 CoT 这样的聪明策略。

3. 它行动 (Act): 选个工具用，比如打开那个机票扩展。

4. 它观察 (Observe): 看看搜出来的结果，比如有哪些航班。

5. 它重复 (Repeat): 可能发现还需要别的工具，比如查查你的日历有没有空，或者觉得得调整下搜索条件再来一次。

6. 最后，把结果告诉你，或者直接把事儿办妥！

为啥这事儿跟你我都有关？

AI 智能体就是下一代 AI 的样子。想象一下：

• 一个能真正帮你规划行程、还把机票酒店都订好的旅行助理。

• 一个能自动翻遍公司报告、找出关键数据、顺便把 PPT 草稿都给你写好的工作神器。

• 一个能搞定复杂售后问题，而不只是把你踢给 FAQ 页面的客服机器人。

这意味着 AI 会变得更懂你、更能干、也更能实实在在地帮你解决问题、搞定事情！

总而言之:

AI 要从一个啥都懂点的「聊天咖」，进化成我们数字生活，甚至现实生活里的「实干家」了。虽然技术路子还挺深，但这潜力，想想都激动！

 如何学习AI大模型？

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： 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。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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