RAG 只是开始，Agentic RAG 才是未来，而 Multi-Agent RAG，才是大家真正要奔过去的方向。
我用最程序员也最创业者的方式，把它讲清楚👇
① 传统 RAG：只是“找资料＋回答”
- 左上角那一格，就是大家最熟悉的传统 RAG：
- 用户问问题 → 文本被 embedding → 去向量库搜索 → 把找回来的东西贴给大模型 → 输出答案。
它的本质很简单：
- “给模型喂点资料，让它别乱说。”
- 你需要它回答一个知识库问题，它 OK；
- 你让它做决策、拆任务、执行链路，它不行。 所以 RAG 很稳定，但也很“木”。
② Agentic RAG：能思考、能规划、能调用工具
- 右边那一块是我最感兴趣的：Agentic RAG。
- 它的结构比传统 RAG 多了两样关键武器：
- Memory（记忆）＋ Planning（规划能力）
意思是它不仅能找资料，还会：
- 先想想问题是什么
- 再决定查什么
- 然后用合适的工具去执行
- 最后把结果再整合成用户需要的东西
传统 RAG 更像“智能搜索”；
Agentic RAG 更像“一个懂你意图的助理”。
当你说： “帮我找一下某个 API 的替代方案，并生成一个技术对比表。”
- 普通 RAG：给你几段参考资料；
- Agentic RAG：会拆任务 → 对比 → 写表格 → 给结论。
这就是 “会思考” 的差距。
③ Multi-Agent RAG：未来所有创业者都要懂的玩法 白板底部那张图，是我觉得最接近未来 App 样子的结构——多智能体协作。
你可以把它理解成：
每个 Agent 都是一个“专家”，有人负责查资料、有人负责算规划、有人和外部 API 打交道。
而最核心的是中间那个 Aggregator Agent（协调者）：
它负责把任务拆给不同 Agent，再把所有结果汇总给模型生成输出。
以前 SaaS 要写的逻辑，现在可以让 AI 自己完成。
以前： 写需求 → 写架构 → 写接口 → 写逻辑 → 集成到产品
现在： 你只需要定义角色、定义权限、定义工具，剩下的 Agent 会自己跑。 这让独立开发者、外包团队、轻量创业者的竞争力，被直接放大了 5 倍以上。
AI 不是在替代工程师，而是在替代流程。
真正懂流程的人，会被放大。
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。
