企业官网建设流程全解析

本文为后端开发者提供了学习大模型和Agent开发的五阶段进阶路线。从掌握LLM API基础开始，逐步深入到Prompt设计、Function Calling、RAG实现，最后学习框架和工程化。强调基础知识和工程思维的重要性，建议收藏此指南，助你快速入门并提升竞争力。

如果你现在已经开始学LangChain了，我建议你先停一下。

不是说LangChain不好，而是很多人一开始就学错了顺序。

我去年从后端转Agent开发的时候，也跟大家一样。刷教程、跑Demo、学框架，感觉每天都学了很多，结果真正开始做项目才发现，自己会的都是表面。

后来面试也一样，框架能说一堆，一问工程问题就卡壳。

所以今天不聊那些花里胡哨的概念，就聊聊后端转Agent，到底该学什么，学到什么程度才够。

✅ 第一阶段：先把大模型当API用，别急着学框架

很多人一上来就是LangChain、LangGraph，其实这是最容易踩的坑。

真正应该先学的是LLM API。

搞懂一次模型调用到底发生了什么，System Prompt怎么影响回答，Temperature怎么调，Token怎么算，Function Calling返回的数据长什么样。

这些东西看起来不起眼，但后面所有框架都是建立在这些基础上的。

等你把原生API玩明白，再去看框架，就会发现它们只是帮你封装了重复代码，而不是新的知识。

✅ 第二阶段：Prompt不是写文案，而是设计流程

很多人觉得Prompt就是一句提示词。

真正做项目以后才知道，Prompt更像业务流程的一部分。

什么时候给模型背景信息，什么时候限制输出格式，什么时候让模型调用工具，这些都会影响最终效果。

一个好的Prompt，不只是让模型回答正确，更重要的是回答稳定、可控。

企业项目里，比起华丽的提示词，更看重稳定性。

✅ 第三阶段：Tool Use和Function Calling必须吃透

如果说什么能力最能区分普通大模型开发和Agent开发，我觉得就是Function Calling。

因为Agent最大的特点，就是会自己调用工具。

天气查询、数据库查询、发送邮件、调用接口……

这些都需要模型和工具配合完成。

你至少要知道：

工具描述怎么写。

参数Schema怎么设计。

工具失败怎么重试。

多个工具怎么选择。

真正的Agent项目，每天都在和这些问题打交道。

✅ 第四阶段：RAG一定要自己搭一遍

很多人觉得RAG就是接个向量库。

其实真正难的是效果。

文档怎么切？

Embedding怎么选？

为什么召回不到？

为什么召回到了模型还是答错？

这些问题，没有一个是换个框架就能解决的。

建议自己从零搭一个知识库项目，把文档处理、向量化、检索、重排整个流程全部走一遍。

只有踩过这些坑，以后做项目才知道问题出在哪里。

✅ 第五阶段：最后再学框架和工程化

很多人把LangChain放第一步。

我反而建议放最后。

因为底层理解透了，再学框架特别快。

真正工作以后，更多时间也不是写Prompt，而是在做上下文管理、异常处理、日志监控、成本优化、缓存策略这些工程问题。

Agent开发，本质还是工程开发。

模型只是其中一部分。

📌 最后说几句

这一年做Agent开发，我最大的感受就是：

真正拉开差距的，从来不是会多少框架，而是有没有工程思维，框架一年换一批，模型几个月更新一次，但系统设计、业务理解、异常处理、成本优化，这些能力不会过时。

如果你是后端，本身就已经有很大的优势。

别天天纠结学哪个框架，把基础打牢，再去学Agent，你会比别人快很多。

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。

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适用人群

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。

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