一、认知基础:理解AI智能体核心
1. 本质区别
普通大模型:仅能对话应答
AI智能体:具备环境感知、自主决策、工具调用能力(如自动生成报表/设计图片)
2. 三大核心组件
大脑:大语言模型(如GPT-4、文心一言)
感知:数据输入与环境交互接口
行动:API工具链(如爬虫、图像生成)
二、零基础入门路径
阶段1:无代码实践(1-2周)
工具选择:使用扣子/Bubble等低代码平台创建首个智能体
知识库搭建:上传专业数据(文本/图片/表格),构建智能体外挂记忆库
```python
示例:照片类知识库创建(PNG/JPG格式,单文件<20MB)
from baidu_ai import create_knowledge_base
kb = create_knowledge_base(type="image", files=["design_samples.zip"])
```
阶段2:基础开发(3-4周)
框架学习:掌握LangChain/ReAct框架实现任务链
提示词工程:通过微调指令优化输出(如限定电商客服回复格式)
三、高手进阶路线
1. 技术深化
多智能体协作:开发具备分工的Agent集群(如客服+推荐系统联动)
记忆优化:采用TOT(思维树)算法实现长期任务跟踪
2. 商业化落地
场景选择:聚焦高频刚需领域(如教育/电商客服),避免大而全
盈利模式:
API按次收费(如合同审查工具)
订阅制(企业级自动化报表服务)
四、关键资源推荐
理论课程:B站《Agent智能体7天实战》系列(含ReAct框架案例)
实战案例:
个性化数字人项目(Agent+RAG架构)
小红书爆款标题生成器(提示词微调技巧)
> 提示:2025年主流趋势是垂直领域轻量化Agent,建议优先掌握Dify等可定制平台。训练数据需注重行业特异性(如医疗数据需脱敏处理)。