AI 应用正在快速进入 “大模型（LLM）思考 + Agent 行动” 的双引擎时代。
• LLM 扮演“大脑”——理解意图、拆解任务、生成策略；
• Agent 充当“四肢”——调用工具、编排流程、与环境实时交互。
两者以“思考-行动-观察-再思考”的闭环方式持续迭代.
而 MCP（Model-Connect-Protocol）服务则是让整套系统真正落地企业的“关键插座”：它用一套标准化协议把 Agent 与财务、CRM、ERP 等后端系统秒级对接，既解决多系统协同，也解决快速集成难题。
一、两条落地路线
- 从零构建：面向颠覆式场景（例如“金融 AI 分析师”），直接设计原生 AI 应用。
- 存量升级：在现有 ERP、CRM 等业务系统里嵌入 AI 能力，用最小改动换取指数级体验提升。
二、Agent vs. 传统 Chatbot
传统 Chatbot 只能回答单轮问题；Agent 可以完成“多步骤、跨系统、持续状态”的复杂任务。其核心构成：
• LLM：推理与决策中心
• 记忆：长/短期记忆一体化，支持会话续跑
• 工具集：通过 MCP Server 对接外部 API、数据库、RPA 等
• 系统提示：定义 Agent 行为边界与安全策略
三、核心组件与云原生架构
- 函数计算 FC
- 规格：0.05 vCPU 起步，最高 16 vCPU，GPU 实例全覆盖
- 弹性：百毫秒级冷启动，秒级扩缩容，按 1 ms 计费
- 高可用：多 AZ 容灾，99.95% SLA
- 低门槛：编码式 SDK + 低代码节点，5 分钟上线一个 Agent
- AI Studio
- 可视化：拖拽式流程编辑器，兼容 Dify 设计规范
- 高性能：同场景性能较开源方案提升 10×
- 无缝集成：内建函数计算节点，一键部署到 FC
- AI 网关
- 统一接入：多模型代理、MCP 服务注册、流量路由
- 安全防护：API-KEY 托管、内容审核、限流熔断、防幻觉
- 可观测：调用链、Token 级成本分析、熔断告警
四、“端-边-云”全链路协同
AI 网关作为中枢 → 联动 MSE Nacos 做服务注册与发现 → FC 提供 Agent 运行时 + 沙箱隔离 → AI Studio 低代码/零代码构建 → 形成从终端到边缘再到云的完整闭环。
普通人如何抓住AI大模型的风口？
领取方式在文末
为什么要学习大模型？
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。
随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
最后
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在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。
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希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！
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从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！
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零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
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03入门到进阶学习路线图
大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：
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从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）
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0690+份面试题/经验
AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）
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