?1. 大模型 ≠ Agent
以前的大模型，更像“问答机”：
? 你问，它答
? 只能执行“一次性任务”
但 Agent 就不一样了，它有自己的计划、行动、记忆、甚至能反思自己。
?从 Prompt → RAG → Agent 的进化
Prompting：一次性交互
固定流程（RAG）：检索 + 回答
Agent（规划-执行-反馈循环）：
会自己定目标 → 拆解任务 → 执行动作 → 自我纠错
这就是「自治」的起点。
?2. 一个真正的 AI Agent，需要哪些能力？
✅ 1. Planning：会规划
能把任务拆成步骤，遇到问题还能自我调整。
✅ 2. Action：会执行
能主动调用工具：
?日历、?搜索、?计算器、??代码执行器…
让模型第一次走出文本框！
✅ 3. Memory：有记忆
短期 + 长期记忆
能记住上下文与用户偏好，越用越聪明。
✅ 4. Reflection：会反思
犯错能自己纠正
像一个真正会学习的“数字人”。
?3. 下一代模型正在做什么？
?不是一个 Agent，而是 一整个 Agent 生态系统
CoT（思维链）
ReAct（思考 + 行动联动）
Debate（多智能体辩论）
Reflexion（反思器）
评估器 / 优化器
这些模块像“神经元”一样被不断组合，最终形成：能自己解决复杂任务的超级智能体。
Agent 会自己决定：
✔ 要不要调用搜索？
✔ 需不需要反思？
✔ 要不要让两个 Agent 辩论？
✔ 是否需要拆任务？
这就是「智能体自动组合」的雏形。
?4. 未来产品：将从“AI功能” → “AI队友”
未来的 AI 开发不是写 Prompt，而是：
? 用「Meta Agent」不断试验
? 自动发现新的智能体结构
? 测性能、存档、复用
? 人只负责选最好的方案
也就是说：
未来不是“人设计 Agent”，
而是Agent 设计 Agent。
这是下一代超级智能的路线图。
?5. 最后：为什么 Agent 是 2025 的大趋势？
? 1. Agent = AI 的“操作系统”
所有工具（搜索、数据库、计算器、企业系统）都能被自动串起来。
? 2. Agent 会从“执行工具”变成“合作伙伴”
它不再只是帮你答题，而是能陪你一起思考、一起规划、一起行动。
#互联网大厂 #机器学习 #秋招 #大模型微调 #大模型训练 #大模型面试 #算法工程师 #大模型实战项目
以前的大模型，更像“问答机”：
? 你问，它答
? 只能执行“一次性任务”
但 Agent 就不一样了，它有自己的计划、行动、记忆、甚至能反思自己。
?从 Prompt → RAG → Agent 的进化
Prompting：一次性交互
固定流程（RAG）：检索 + 回答
Agent（规划-执行-反馈循环）：
会自己定目标 → 拆解任务 → 执行动作 → 自我纠错
这就是「自治」的起点。
?2. 一个真正的 AI Agent，需要哪些能力？
✅ 1. Planning：会规划
能把任务拆成步骤，遇到问题还能自我调整。
✅ 2. Action：会执行
能主动调用工具：
?日历、?搜索、?计算器、??代码执行器…
让模型第一次走出文本框！
✅ 3. Memory：有记忆
短期 + 长期记忆
能记住上下文与用户偏好，越用越聪明。
✅ 4. Reflection：会反思
犯错能自己纠正
像一个真正会学习的“数字人”。
?3. 下一代模型正在做什么？
?不是一个 Agent，而是 一整个 Agent 生态系统
CoT（思维链）
ReAct（思考 + 行动联动）
Debate（多智能体辩论）
Reflexion（反思器）
评估器 / 优化器
这些模块像“神经元”一样被不断组合，最终形成：能自己解决复杂任务的超级智能体。
Agent 会自己决定：
✔ 要不要调用搜索？
✔ 需不需要反思？
✔ 要不要让两个 Agent 辩论？
✔ 是否需要拆任务？
这就是「智能体自动组合」的雏形。
?4. 未来产品：将从“AI功能” → “AI队友”
未来的 AI 开发不是写 Prompt，而是：
? 用「Meta Agent」不断试验
? 自动发现新的智能体结构
? 测性能、存档、复用
? 人只负责选最好的方案
也就是说：
未来不是“人设计 Agent”，
而是Agent 设计 Agent。
这是下一代超级智能的路线图。
?5. 最后：为什么 Agent 是 2025 的大趋势？
? 1. Agent = AI 的“操作系统”
所有工具（搜索、数据库、计算器、企业系统）都能被自动串起来。
? 2. Agent 会从“执行工具”变成“合作伙伴”
它不再只是帮你答题，而是能陪你一起思考、一起规划、一起行动。
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