最近读了篇AI智能体论文，里面提出了一个类似于自动驾驶汽车的六级分类体系

结合我之前做过的智能体，和最近在公司正在做的业务，谈谈对每个级别的理解。

L0 就不说了，都没用到AI，这tm绝对是来捣乱的。

L1：基于规则的AI

其实就是设置一堆代码规则，看起来像是AI而已。

比如：反作弊系统，当某IP访问超过阈值，就被判定作弊IP。

这个级别的智能体是通过制定一系列“死”规则实现。

L2：基于归纳学习（IL）/强化学习（RL）的AI，增加推理和决策能力

这个级别的智能体通过传统的机器学习、深度学习算法，针对某一类问题可以实现智能。

我之前分享过很多计算机视觉的任务，比如，摔倒检测，识别人体骨骼点，对动作推理，就可以识别是否“摔倒”动作，从而做出相应决策。

这个级别的智能体确实更智能了，但缺点只针对特定的一类任务有效，假如换成闯入识别，就需要重新标注数据、重新训练，还有一个比较大的缺点是只有少数专业人员能应用。

L3：基于大型语言模型（LLM）的AI，增加记忆和反思

我们熟悉的大模型，终于在这个级别的智能体登场了。我们之前用 dify 或者 coze 开发的智能体，大都是这个级别。

比如：知识库智能问答助手、翻译助手（反思），用大模型完成更通用、更智能的任务。

大模型不仅带来通用的解决方案，使用者也扩大至全民范围。

L4：基于L3，促进自主学习和泛化

这个级别的智能体核心在于自主学习，这个手段可以是RAG、微调。

比如，我们最近在做的“优质内容推广”业务，就定义了一个智能体，主动学习优质内容的模式，学习后，它可以决策某个内容是哪一类内容，以及适合在哪类人群、场景做推广。

L5：基于L4，增加个性（情感+性格）和协作行为（多代理）

这个级别的智能体更像一个人了，有了独特的情感、性格，同时又有多智能体代表自身不同的能力。

这个级别的智能体，我还没接触到。

OpenAI 提出过 AGI的5个等级

其中智能体才处在 Level3 级别，看来实现 AGI 还是任重道远。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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