AI Agent 从入门到精通：概念、架构与实战应用

今年是Agent元年，Agent正在走进各行、各业、各岗位、各流程。但Agent发展速度太快，各种概念层出不穷，本文试着为大家理清Agent相关概念的内涵和外延。

1、Agent的核心概念和演进

在人工智能领域，Agent（智能体） 是一种关键范式，指具备 环境感知、自主决策与自动执行能力 的智能实体。它不仅能理解外部信息，还能基于目标主动规划并采取行动。

举个例子：如果你拥有一位“生活助手 Agent”，它不仅了解你的作息习惯、饮食偏好和日程安排，还能主动为你预订机票、规划行程、提醒健康事项，甚至在你还没

其核心特征包括：

1. 自主性：无需人工干预即可执行任务（如SNMP中的网络管理Agent）

2. 交互性：支持多Agent协同与人类交互（如自动驾驶中的多传感器协同）

3. 反应性：实时感知、响应环境变化（如一个模拟飞机的Agent能够对用户的操纵作出适时反应）

4. 适应性：智能体具备学习和进化能力，能够通过持续迭代优化自身性能，适应新的任务需求和环境变化。（如AlphaGo的博弈策略）

Agent技术演进路径梳理如下：

• 1986年， Minsky在其出版的《思维的社会》首次提出Agent概念；
• 1995年，Wooldridge提出弱/强定义，奠定理论基础；
• 2010年代，基于规则的Deliberative架构主导（如IBM Watson）；
• 2024年， 多模态Agent兴起（如GPT-4结合视觉理解）；
• 2025年，进入"自主思考"阶段（如Anthropic Claude 3.7的代码生成能力）。

2、工作流（Workflow）

顾名思义，工作流是为了完成一定的目标而执行的相互关联的一系列步骤和流程。工作流可以减少智能体工作中产生的幻觉。

比如，Agent帮我购买从上海虹桥站到北京南站的高铁票，如果发现当天所有车票都没了，则为我预定上海站到北京南站的高铁票，如果还是没票，则预定上海松江站到北京南站的高铁票，整个工作流程是在开发Agent的时候确定好的。

3、MCP和A2A协议带来的突破

就功能来看，智能体又可以分为通用智能体、专业智能体。可以肯定，智能体的分工会越来越明确，专业的智能体越来越多，每个智能体只擅长做1件或者几件事情。每个人可以有生活智能体、健康智能体、娱乐智能体，甚至生活智能体也可以再进行细分。为了更好地服务人类，这些智能体之间需要相互协同。

那么Agent之间如何协同呢？Anthropic和Google给出了解决方案：

1.Anthropic MCP协议（Model Context Protocol）：AI与世界的标准化接口

MCP采用采用客户端-服务器模型，通过JSON-RPC实现通信，其技术特性有：

• 统一工具访问标准（支持数据库/API/文件系统等2000+服务）

• 安全机制：基于OAuth 2.0的细粒度权限控制

• 实时数据流处理（SSE协议支持）

  通过使用文件系统 MCP 服务器，Anthropic 的 Claude 可以实现对本地文件的访问和操作，例如创建、读取和编辑文件；MCP在代码库管理方面也具有显著的应用价值，尤其是在像 GitHub 和 GitLab 这样的代码托管平台上。通过集成 Git 和 GitHub/GitLab MCP 服务器，Claude 可以管理代码仓库，执行代码提交、创建分支、创建拉取请求等操作。数据库交互是 MCP 的另一个重要应用领域。通过 PostgreSQL 和 SQLite MCP 服务器，Claude 能够查询和更新数据库中的数据。

2.Google A2A协议（Agent 2 Agent Protocol）：分布式多Agent协作框架

A2A专注于智能体之间的协作与通信。该协议允许不同平台构建的智能体进行任务分配、动态发现和多轮对话，从而实现复杂的企业级流程协作。A2A协议强调跨系统、跨团队的协同工作，解决了传统Agent孤岛问题，并通过HTTP+JSON的任务生命周期管理实现资源封装。

A2A与MCP的关系互补：MCP负责单个Agent的能力增强，而A2A则解决多个Agent间的横向协作。即MCP For Tools(APIs、Resources)，A2A For Agents。有了A2A之后，跨平台的Agent互相通信成为可能，比如百灵、扣子、百炼等平台上的Agent都遵循A2A协议开发后，互相之间就可以通信了。

4、Agent应用展望

当前，Agent技术正在从“感知式AI”向“代理式AI”过渡，MCP和A2A协议的提出标志着这一领域的重大突破。未来，Agent技术有望应用于更多垂直场景，如企业级智能系统、自动化工作流优化以及跨平台协作。

领域	应用场景	技术实现	代表案例
企业服务	财务自动化	RPA+Agent实现票据识别→审批→支付全流程	智谱AutoGLM的报销自动化系统
医疗	诊断辅助	多模态Agent分析CT影像+电子病历	斯坦福CheXagent肺炎检测系统
制造	预测性维护	传感器Agent+时序预测模型	西门子工业4.0设备健康管理
教育	个性化学习	知识图谱Agent动态调整教学路径	可汗学院自适应学习系统
零售	智能导购计算机视觉	Agent识别商品+推荐引擎	亚马逊无人店Just Walk Out

目前，多家科技巨头已加入MCP和A2A协议的支持行列，包括微软、谷歌、百度等。此外，斯坦福大学李飞飞教授团队在Agent领域也有重要贡献，其2024年年底的论文《AGENT AI》探讨了多模态交互中的Agent系统，并展望了物理世界中Agent的应用前景。李飞飞团队的研究强调了Agent在虚拟现实和模拟场景中的潜力，为未来Agent技术的实际应用提供了理论基础。

5、总结

从斯坦福的伦理探索到Anthropic的协议开源，从Google的全栈能力到李飞飞的"工具论"哲学，Agent技术正经历从实验室到产业落地的关键转折。随着MCP/A2A等协议的标准化，以及多模态、强化学习等技术的深度融合，2025年Agent将会持续引爆AI在企业的落地。

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。

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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。

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本文转自 https://blog.csdn.net/m0_48891301/article/details/148189205?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=Agent&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allsobaiduweb~default-0-148189205.142^v102pc_search_result_base7&spm=1018.2226.3001.4187，如有侵权，请联系删除。