先看Tool Calling的局限上篇我们给AI装了天气和计算器两个工具。你问北京天气它调工具拿到结果回你。但整个流程是这样的你问一个 → LLM调一个 → 你传结果 → LLM回你 → 结束问题是一次只能走一轮。如果你问北京、上海、杭州三个城市的天气分别怎样温差最大的是哪两个Tool Calling只能调一个工具就停住。剩下的你得自己再问一遍。就像你给实习生下指令但他做完一步就站着不动等你再发指令。加一个while循环瞬间变了我改了一行代码。真的就一行。把调一次工具→结束改成调完→把结果塞回去→再问LLM还调不调→不调了才结束。whileTrue: response LLM(消息, 工具列表)if response 没有要调的工具:break# 做完了else: 执行工具() 把结果塞回消息里()# 继续循环然后同样的问题跑一遍[Step 1] 调工具: get_time() → 2026-05-24 14:30:00[Step 2] 调工具: get_weather(北京) → 晴25°C[Step 3] 调工具: get_weather(上海) → 多云28°C[Step 4] 调工具: get_weather(杭州) → 阴22°C[Step 5] LLM最终回复: 北京25°C、上海28°C、杭州22°C。 温差最大的是上海和杭州差6度。五次工具调用一次回复。中间我什么都没干它自己调了四次。Agent就是这三样东西加起来把上面的代码拆开Agent就三个零件1. LLM大脑跟之前一样就是个API。负责判断现在该调哪个工具还是直接回答。2. 工具列表双手能查天气、能看时间、能算数学。LLM只能选菜单上的东西不能无中生有。3. while循环自主性区别在这。没有循环 遥控车你按一下动一下。有循环 扫地机器人你按开始它自己转。Agent LLM 工具 while循环就这。不是魔法。类比一下就懂了你给实习生布置任务“帮我查一下北京和深圳今天的温差。”实习生 LLM实习生会的技能打开天气App、按计算器 工具列表实习生自己判断做几步先查北京、再查深圳、最后按计算器 while循环你不会每一步都遥控他。你说完目标他自己查两个城市天气、自己算温差、自己组织语言汇报。Agent就是你这个实习生。那Agent框架又是什么你可能听过LangChain、AutoGPT这类名词。看完上面你会发现它们的核心全一样。区别在于框架帮你封装好了消息管理messages怎么存、怎么清理工具注册把工具按JSON Schema写好循环控制max_steps、超时、错误处理日志追踪每一步干了什么但你如果自己写过一遍while循环这些框架剥开就是你的代码没什么神秘的。框架是帮你省事的不是帮你变魔术的。Agent的两条命门用Agent有两个坑一踩就翻**命门一死循环。**LLM可能调完还不满意再调、再确认、再调…永远不停。解法**max_steps。**设个上限10步没搞定强制停。就像你跟实习生说半小时内搞定搞不定回来问我。**命门二幻觉调用。**LLM可能调一个不存在的工具或者传一个离谱的参数。解法工具名校验 参数类型检查。再强的Agent也得在安全笼子里跑。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段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…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
