李宏毅老师的课程，还是一如既往的通俗易懂。从ML时代开始，就看过李宏毅老师的很多课件和视频，印象最深的还是他用宝可梦的元素来做类比，几页皮卡丘和妙蛙种子的简单对话，就能将晦涩难懂的概念和架构，直观地展现出来。
本篇内容罗列了李宏毅老师于2025年发布的关于AI Agent的最新课程资料，读之后有几点感悟，特在此记录一下：
- 告诉Agent你最终想要什么，而不要告诉Agent一步步怎么做。Agent是有能力有想法的自驱型伙伴，把它当"工具人"你就大材小用了
- Agent是在大模型自身能力的基础上，学会感知环境并使用工具（工具不一定是完整的app，有很多种灵活的形式，一行代码的文件也可以是个工具）。使用工具是关键，所以当前风头正热的MCP和A2A，未来在某种程度上，可能会是现在的Android和IOS
- 规划对于Agent是永远的难题，规划不是把所有场景问题提前转化为既定workflow，而是有能力在面对一个新的场景问题时，可以立即生成一个新的workflow来cover完整的e2e场景（坦白说，提前把场景问题的所有workflow可能性都定义清楚是不现实的，除非你解决的是场景中很固化的一部分问题。但如果是这样，Dify+Agent的效果，可能不会比LLM+rules的效果更好）。所以对于当前大火的Dify，我认为某种程度上，不是让Agent的规划问题变得简化，而是简化了规划问题。而人在通过Dify帮Agent定义workflow的过程中，表面看起来是让Agent更好用了，但何尝不是又在“教Agent做事”了呢？（见第一条）
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- 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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