最近，我开始尝试构建不同类型的 Agentic AI 系统，最让我着迷的，是“单智能体（Single-Agent）”和“多智能体（Multi-Agent）”的差异。
说实话，在没真正动手之前，我也只是听过这些概念，觉得听起来很玄。直到我用LangGraph和LangSmith Studio亲自搭建了两个版本，一个“单兵作战”，一个“多智能体协作”，结果真的让我彻底改观。
我想造一个能帮我追踪科技趋势的“研究助手 Agent”。它的任务很简单：每天帮我找出过去一天或一周内科技圈的热门话题，再挑出哪些是真正“值得报道”的。
数据源是一个科技社交 API，它能告诉我们“大家在聊什么、转发什么”。而我的 Agent 要做的，就是：
1️⃣ 根据目标用户（比如科技博主、行业分析师）的画像，筛出重点；
2️⃣ 再帮我做一份简明的总结报告。
听起来挺简单，但真正动手时，我才意识到，Agent 的“结构设计”决定了最终的质量。
我喜欢用一句话解释：
Agentic AI 就是“用自然语言编程”。
传统开发要写死逻辑，而 Agentic AI 是让大语言模型（LLM）自己“理解任务、规划步骤、调用工具、生成结果”。我们不是在写“代码逻辑”，而是在“训练一位会思考的实习生”。
这其实不是 NLP 的新鲜事，但这次不一样——以前的 NLP 模型只会照规则提取信息；现在的 LLM，能自己判断模糊语义、动态决策，甚至在不确定的情况下“自我补全”。
当然，这也意味着——如果你不给它干净的数据，它就会“开始胡编”。
我常对朋友打比方：
“LLM 就像人类一样——如果信息不全，就开始脑补。”
所以，要想让它靠谱，就得让它接入结构化数据、外部工具和 API，保证它“有料可查”。
单智能体（Single-Agent）一切都交给一个模型来做。我给它所有工具（API 接口、数据库访问权限），然后一句话：“帮我找出过去一周科技圈最热的新闻。”它会尽力完成所有步骤，但问题也明显：
- 有时它忘记调用某个接口；
- 有时它重复查询；
- 有时总结得太笼统，遗漏重点。
就像一个人同时扮演“记者 + 编辑 + 总编”，效率高，但容易糊成一锅粥。
多智能体（Multi-Agent）
我换了一种思路：一个“主编 Agent”统筹全局；几个“研究员 Agent”分别负责数据采集、筛选、总结。
比如：
- Research Agent：调用 API 抓取趋势数据；
- Filter Agent：筛掉噪声，选出真正热门的内容；
- Summary Agent：生成结构化的科技简报；
- Lead Agent（主编）：整合全局、审核结果。
这个系统看起来复杂，但运行结果非常惊艳：报告更全面、更有逻辑、也更贴近我想要的风格。
很多人第一反应会去用 CrewAI 或 AutoGen，但我这次选了LangGraph。它是基于 LangChain 的图形化框架，用“节点（Node）”代表不同 Agent，用“边（Edge）”定义信息流。
我第一次在 LangSmith Studio 里看到我的多智能体系统“开工”的时候，真的有点震撼——好几个 Agent 在“互相对话”，协作完成一篇科技新闻摘要。整个流程跑完大概 3 分钟，比单智能体慢一点，但输出质量完全不在一个层次上。
LangGraph 的确稍微偏“工程”，不如 CrewAI 那么即开即用，但它能让我清楚看到每一步的调用、每个 Agent 的状态，特别适合做实验和调优。
我现在的经验是：
- 想快速验证一个想法？用单智能体。
- 想产出可控、高质量结果？用多智能体。
单体像自由创作，灵活但容易跑偏；
多体像流水线协作，精确但成本更高。
我更喜欢混合方案——比如用一个单 Agent 先“预判主题”，再交给多 Agent 系统细化处理。
别让 LLM 去算数或做结构化任务，它不是计算器。真正的魔法，是让它负责理解人话、拆解模糊目标，再让程序去执行那些确定性的事情。
所以我常说：
好的 Agent 系统，是人脑逻辑 + 机器执行的结合体。
当我看着多智能体系统在屏幕上“协作”时，我突然有种奇怪的感受——
这不是在写代码，而是在“指挥一个小团队”。每个 Agent 都有自己的性格、擅长的任务、汇报的方式。
而我，只需要扮演那个“懂目标、懂策略”的管理者。
我想，这大概就是Agentic AI 的真正魅力——让语言变成指令，让思维变成系统。
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。
