hi，我是专注探索与 AI 协作，觉醒强大自己的周知。

去年 3 月，吴恩达大师的"Agentic Reasoning"演讲，

他提出了一个重要观点：

AI Agent 正在重塑软件开发的未来。

不同于传统单模型，多 Agent 协作系统能更好地解决复杂问题。

特别认同他说的一点：

与其把 AI 视为替代品，不如学会重新定义协作方式。

AI Agent 的快速迭代能力，正是我们需要把握的优势。

2025 年，Agent 的爆发是必然趋势，

今天，我对吴老师的 AI 智能代理工作流的

四种设计模式进行进一步通透理解。

吴恩达介绍了 AI 智能代理工作流的四种设计模式：

反思（Reflection）：

LLM 检查自己的工作，以提出改进方法。

工具使用（Tool use）：

LLM 拥有网络搜索、代码执行或任何其他功能来帮助其收集信息、采取行动或处理数据。

规划（Planning）：

LLM 提出并执行一个多步骤计划来实现目标（例如，撰写论文大纲、进行在线研究，然后撰写草稿…) .

多智能体协作（Multi-agent collaboration）：

多个 AI 智能代理一起工作，分配任务并讨论和辩论想法，以提出比单个智能体更好的解决方案。

Agent 反思模式

LLM 检查自己的工作，以提出改进方法。

场景案例：AI 写一篇电商产品文案

第一轮输出：

“这款新上市的智能手表功能强大，续航持久，性价比高，喜欢的朋友赶快下单吧！”

开始反思过程

自我检查 1：信息具体度

❌ “功能强大” - 太空泛

❌ “续航持久” - 没有数据

❌ “性价比高” - 缺乏对比

❌ “赶快下单” - 硬推销

改进方向：

- 需要具体功能点

- 需要实际数据

- 需要价格信息

- 需要柔性表达

第二轮输出：

"这款智能手表配备心率监测、睡眠分析、运动记录等健康功能，

1600mAh 电池可持续使用 7 天，售价 899 元比同类产品低 20%，欢迎体验。"

继续反思

用户自我检查 2：

❓ 用户真正关心什么？

- 实际使用场景

- 解决什么问题

- 独特价值在哪

改进方向：

- 添加使用场景

- 突出核心痛点

- 强化差异化

第三轮输出：

“无论是清晨跑步还是夜间睡眠，这款智能手表都能 24 小时守护您的健康。心率异常自动提醒、专业运动指导、深度睡眠分析，让您对身体状态了如指掌。7 天续航无需频繁充电，899 元的亲民价格，让健康管理不再是负担。”

最终反思

自我检查 3：完整性

✓ 场景具体

✓ 功能明确

✓ 数据支撑

✓ 情感共鸣

✓ 价值主张

场景适用于：

内容创作

- 文案写作

- 代码编写

- 方案设计

问题解决

- 逻辑检验

- 方案完善

- 结果优化

质量提升

- 自我纠错

- 持续改进

- 精益求精

Agent 工具使用模式

工具使用（Tool use）：

LLM 拥有网络搜索、代码执行或任何其他功能

来帮助其收集信息、采取行动或处理数据。

任务：帮用户分析一家公司的财务状况

数据收集阶段

使用工具组合：

• 网页抓取工具

• 公司官网

• 财报数据

• 新闻报道

• API 调用

• 股票行情

• 行业数据

• 文档解析器

• PDF 财报

• Excel 表格

原始数据获取：

↓ 抓取最新财报 PDF

↓ 提取关键财务数据

↓ 获取实时股价信息

↓ 采集行业对标数据

数据处理阶段

使用工具组合：

• 数据清洗工具

• 计算引擎

• 统计分析包

处理流程：

↓ 格式标准化

↓ 异常值处理

↓ 计算财务指标

↓ 生成对比图表

分析输出阶段

使用工具组合：

• 可视化工具

• 报告生成器

• 格式转换器

输出内容：

↓ 关键指标图表

↓ 同业对比分析

↓ 风险提示报告

↓ 投资建议生成

Agent 规划模式

规划（Planning）：

LLM 提出并执行一个多步骤计划来实现目标（例如，撰写论文大纲、进行在线研究，然后撰写草稿…) .

以春节旅游规划为例：

总体规划

需求分析

目的地筛选

行程规划

资源预订

Agent 多智能体模式

多智能体协作（Multi-agent collaboration）：

多个 AI 智能代理一起工作，分配任务并讨论和辩论想法，以提出比单个智能体更好的解决方案。

小红书旅游博主创作多智能体协作：

主题规划师思考过程：

目标受众：25-35岁，追求品质生活，向往慢生活  
热门话题：#小众不密旅行 #摄影打卡 #文艺复古风  
关键痛点：想拍出高级感/避开旅游团/体验本地生活  
差异化：避开传统攻略，突出体验和氛围感

内容采集员数据分析：

热门元素分析：  
- "绝绝子"打卡点提及频率：38%  
- "人少但惊艳"景点互动率：+45%  
- "复古风"相关内容点赞：+67%  
- "本地人带逛"内容转发率：+89%  
  
爆款标题关键词：  
- 高情绪词：绝绝子/神仙/震撼/绝美  
- 独特性词：隐藏/私藏/绝版/神秘  
- 感官词：治愈/温柔/浪漫/惊艳

文案创作师初稿：

标题方案1：  
「我在大理当了3年民宿房东 这些绝绝子景点90%游客都不知道」  
  
标题方案2：  
「大理｜偷偷藏着10个绝美秘境 随手拍都是天青色」  
  
标题方案3：  
「震撼！大理隐藏版民宿景点首曝光 天天对着洱海发呆」

团队讨论优化后，最终敲定：

标题：  
「大理绝美古城｜本地人才知道的8个隐藏款小众景点 邂逅最惊艳的天青色」  
  
开头：  
"去过25次大理，这次的晴天率100%🌞  
分享8个绝绝子纯净景点，人少景美还能拍出ins风  
附赠：民宿老板的秘藏咖啡店打卡地图🗺️"  
  
内容框架：  
1️⃣ 私藏景点TOP8（每个配10秒竖屏视频）  
- 无人机视角下的洱海日落  
- 小众观景台取景  
- 绝美日出机位分享  
- 本地人遛弯路线  
  
2️⃣ 拍照机位详解  
- 绝美光线时间点  
- 构图示意图  
- 小红书爆款pose  
  
3️⃣ 深度体验路线  
- 文艺咖啡店路线  
- 复古银饰工作室  
- 私房美食地图  
  
4️⃣ 实用贴士  
- 交通住宿攻略  
- 花费参考  
- 行程建议  
  
结尾互动：  
"你最爱大理的哪个瞬间？评论告诉我，抽个宝子送洱海日落拍摄绝佳位置！"

视觉设计师补充：

``  
封面设计：  
- 主图：清晨洱海蓝色渐变天空  
- 构图：上下三分法，留白突出天空  
- 滤镜：低饱和柔和色调  
- 字体：搭配手写风格  
  
9宫格规划：  
1⃣️ 洱海日出全景  
2⃣️ 人物背影剪影  
3⃣️ 古城街巷细节  
4⃣️ 文艺咖啡店一角  
5⃣️ 绝美观景台取景  
6⃣️ 银饰工作室匠人  
7⃣️ 隐藏餐厅美食  
8⃣️ 民宿阳台视角  
9⃣️ 日落延时视频  
``

合规审核意见：

建议优化：  
1. 添加"景区需提前预约"提醒  
2. 标注价格区间，避免虚标  
3. 补充旅游旺季提示  
4. 添加安全提示信息

“以前我们追逐的是自动化，现在我们在创造’懂你’的智能。”

2025 年，不是谁有了智能体谁就赢。

而是谁的智能体真正懂用户，

谁才能真正从创作角度真正找到价值归属。

有趣的是，最大的机遇不在工具本身，

而在于理解和运用这些智能体的人。

让科技重回服务人性的初心，

或许，这才是智能时代最珍贵的"智慧"。

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。

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】