之前讲了 prompt工程，RAG，FT，今天讲讲LLM外围的agent做什么？

为什么提出agent，是因为LLM通过大规模学习之后，掌握了逻辑和基本知识之后，具有了一定的逻辑、计算、决策等能力，但是，他学习的都是已经准备好的知识，或者说是过去的知识，如果我问一个现在刚刚发生的问题，他就无法回答，例如：打开deepseek，问“今天北京温度是多少？”你看回答如下：

如上可以看到， deepseek建议你到网络上搜索。如果有了agent之后，ai应该做的步骤是：

（1）、通过LLM分析问题，获取三个要素，一个是时间，一个是地点，一个是温度。

（2）于是获取当天时间，开始利用agent自动网络抓取今天北京的温度。

（3）给出答案。

这就是agent的功能。

一个LLM可以围绕多个agent，例如：抓取天气的agent，获取新闻事件的agent，等等。多个组合在一起，就成了个agent框架或者系统。 当然agent不仅仅要获取新知识，还包括分析、规划和行动。也就是把新知识分解，和LLM交互，从而决策，给出结果。

目前，比较好用的agent系统框架有哪些？首推的是autogpt，gpt3.5-gpt4以上版本使用，效果很多人测试过了。

其他还有一些如下：国内也有一些，不是很出名，不再列举，有些通过学生大赛来做推广，效果有限。

1. OpenAI Gym

• 网址: https://gym.openai.com/

3. TensorFlow Agents (TF-Agents)

• 网址: https://www.tensorflow.org/agents

5. Ray RLlib

• 网址: https://docs.ray.io/en/latest/rllib/index.html

7. Microsoft AirSim

• 网址: https://microsoft.github.io/AirSim/

9. Unity ML-Agents Toolkit

• 网址: https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

11. Dialogflow

• 网址: https://dialogflow.cloud.google.com/

13. Rasa

• 网址: https://rasa.com/

15. IBM Watson Assistant

• 网址: https://www.ibm.com/cloud/watson-assistant/

17. Amazon Lex

• 网址: https://aws.amazon.com/lex/

19. ParlAI

• 网址: https://parl.ai/

21. Malmo

• 网址: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/project-malmo/

23. Baidu Unit

• 网址: https://unit.baidu.com/

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享**

一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去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；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习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级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大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，我们会更加深入的探讨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。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版CSDN大礼包：《AGI大模型学习资源包》免费分享