本文介绍了AI Agent的核心概念包括Agent循环、Harness平台、上下文工程、记忆系统、MCP工具连接和Skills技能复用旨在帮助初学者搭建自己的AI操作系统。文章对比了聊天模型与Agent的区别强调了Agent能自主完成任务的能力并详细解释了如何通过上下文文件、记忆系统和MCP连接等手段使Agent更高效地工作。此外文章还介绍了Skills的概念即AI版本的标准操作程序以及如何将重复流程转化为Skills以提高效率。通过学习和实践这些概念读者可以逐步搭建自己的AI操作系统实现工作方式的根本转变。聊天 vs Agent从问答到交付结果理解 AI Agent智能体最简单的方式就是把它和你已经熟悉的聊天模型做对比。聊天模型是问题→答案Agent 是目标→结果。用聊天模型你问一句它答一句像打乒乓球——你来我往每一拍都需要你发起。你问它帮我写一封冷邮件它给你一封然后你得自己去发送、自己去跟进、自己去处理后续。而 Agent 不一样。你给它一个目标——“帮我根据今天的会议纪要给客户起草一封带报价链接的邮件在 Notion 里建好项目然后把邮件发出去”——它会自己规划步骤、调用工具、逐步执行最后把完整的结果交到你手上。这不是效率提升 10%而是工作方式的根本转变。那些已经在使用 Agent 的创始人和员工生产力是普通人的 10 到 20 倍。日积月累差距只会越来越大。Agent 循环观察、思考、行动Agent 之所以能自主完成任务靠的是一个不断重复的循环Observe观察→ Think思考→ Act行动。举个例子。你给 Agent 一个任务“帮 Greg Eisenberg 做一个极简个人网站。”•第一轮Agent 收到任务后先观察——工作区里有没有现成的文件没有。于是它思考我不知道 Greg 是谁得先去调研。然后行动调用搜索工具查找 Greg 的信息。•第二轮调研结果反馈回来。Agent 观察这些资料思考信息够了接下来该写一份建站方案。然后行动输出方案。•第三轮方案就位。思考该写代码了。行动生成 HTML 和 CSS 文件。•第四轮代码写完。思考需要验证效果。行动启动本地服务器截图审查页面是否完整。这个循环会一直跑下去直到 Agent 判断任务完成为止。它根据你在指令中设定的完成标准来决定何时收工——比如你说调研 10 个信息源然后生成一份 PPT 报告当它完成了这两步就会判定任务结束把结果交给你。和聊天模型一问一答就结束不同Agent 的核心特征是它不会在第一步就停下来。它会像一个靠谱的员工一样把活干完再交给你。而驱动这个循环的大脑就是底层的 LLM——无论是 Claude、GPT 还是 Gemini它们都在循环的思考环节发挥作用。Agent Harness你的驾驶舱承载这个循环运行的平台叫做Agent Harness智能体运行平台。你听说过的 Claude Code、Codex、Manis、Open ClawOpenDevin等等本质上都是 Harness——它们提供一个环境让 Agent 循环得以发生同时把 LLM大语言模型、工具和上下文串联在一起。理解 Harness 最好的类比是学开车。今天我们要学的是怎么踩油门、打方向盘、用刹车。一旦你学会了驾驶无论换成丰田、路虎还是特斯拉你都能上手。不同的车有不同的附加功能——座椅加热、自动巡航——但核心驾驶技术是通用的。Agent Harness 也一样。掌握 Agent 的底层概念比绑定某个平台重要得多。今天你用 Claude Code明天可能切换到 Codex但你搭建的上下文文件、记忆系统和技能包都可以平滑迁移。上下文文件给 Agent 一份入职手册如果你直接打开一个全新的 Agent 会话让它帮你写一封冷邮件它会一脸茫然地问“你卖什么产品你的目标客户是谁你想用什么语气”这就像招了一个新员工第一天到岗你就扔给他一个任务却没告诉他公司是做什么的。再聪明的人没有上下文也干不好活。从 Prompt Engineering 到 Context Engineering解决这个问题的方式是给 Agent 准备一份上下文文件。在 Claude Code 中它叫claude.md在 Codex 和 OpenDevin 中叫agents.md但本质都一样——一个 Markdown 文件写清楚你是谁、你的业务、你的偏好、你用什么工具。这个文件就像一份新员工入职手册。Agent 每次启动新会话时都会先读取这份文件把里面的信息装进脑子然后再处理你的任务。里面通常包含这些内容•你的角色你是谁做什么业务•客户画像目标客户是什么样的人•工作偏好沟通风格、常用工具、格式要求•品牌语调你希望 Agent 用什么腔调和你的客户对话如果你的上下文信息特别多可以把它拆成多个文件放在一个context/文件夹里——品牌声音一个文件、理想客户画像一个文件——然后在主上下文文件中告诉 Agent处理任务前先读完 context 文件夹。有些人甚至会把 Obsidian 笔记库连上去让 Agent 能读取自己的第二大脑。有了上下文文件之后你的提示词可以变得极其简单。不再需要精心设计一长串 Prompt只需说写一封冷邮件Agent 就已经知道你的产品、客户画像和沟通风格。这就是业界正在发生的范式转移从 Prompt Engineering提示词工程到 Context Engineering上下文工程。与其打磨一条完美的提示词不如把精力花在构建丰富、准确的上下文上。上下文到位了再简单的指令也能产出高质量结果。记忆系统让 Agent 越用越懂你上下文文件解决了Agent 不了解你的问题但还有一个痛点它不记得你的偏好变化。比如你告诉 Agent我最喜欢的颜色是薰衣草紫它会说好的记住了。但下次你开一个新会话再问它它又一脸懵——因为那段对话已经消失了。更现实的场景是你纠正了 Agent 的邮件签名风格“别用 ‘Cheers’改成’Warm regards’”。它当场改了但第二天又犯同样的错误。解决方案是引入一个memory.md记忆文件。在上下文文件中加一条规则“当我纠正你或你学到新东西时把它更新到 memory.md 里。” 这样 Agent 就有了一个持久化的偏好存储。• 你说别写得太正式——它更新记忆保持语气随性不要正式。• 你说邮件签名用 Warm regards——它记下来以后每次都用。• 你说不要在 Slack 上联系客户所有沟通走邮件——这条规则被永久保存。错误越来越少输出越来越精准。这就是记忆系统带来的复利效应——你用得越久Agent 就越懂你需要纠正的次数就越少。一些平台如 OpenDevin、Manis已经内置了自动记忆功能但理解底层原理仍然很重要。MCP给 Agent 接上手和脚到目前为止Agent 有了大脑LLM、有了记忆、有了对你的了解。但它还缺一样东西——连接外部工具的能力。默认情况下大多数 Agent 只有网页搜索功能。但如果你想让它读你的邮件、查你的日历、更新你的 Notion 项目、创建 Stripe 支付链接你就需要MCPModel Context Protocol模型上下文协议。MCP 是 Anthropic 提出的一个标准协议可以把它想象成一个万能翻译官。在没有 MCP 之前Agent 要和每个工具对话就得学习每个工具的语言——Gmail 说法语Notion 说西班牙语Slack 说中文浏览器说日语。每接一个工具都需要大量定制开发。有了 MCPAgent 只需要说英语MCP 会自动翻译成每个工具能理解的格式再把工具的回复翻译回来。一个中枢管理所有工具。实际操作中大多数 Harness 都已经内置了 MCP 连接器。在 Claude 的桌面端你可以直接浏览数百个应用——Gmail、Google Calendar、Notion、Stripe、Granola——一键授权连接。连接完成后你就可以坐在一个界面里用自然语言操控所有工具而不用在不同应用之间来回切换复制粘贴。这才是生产力飞跃的关键。一条指令总结今天的收件箱回顾和 Maltoshi 的会议纪要起草带报价链接的跟进邮件然后在 Notion 里建项目——Agent 一气呵成连接四五个工具几分钟搞定原本需要半小时的工作。Skills把流程变成标准操作手册Skills技能是 Agent 生态中最被低估的概念。简单来说Skills 就是 AI 版的 SOP标准操作程序——你把一个流程教给 Agent 一次它就永远记住怎么做。没有 Skills 的时候你每次让 Agent 写提案都要来回调整十几次“格式改一下”、“颜色换成蓝色”、“报价放到最后”。折腾半小时终于满意了但下次再写提案一切从零开始。有了 Skills你只需在第一次完成后说一句“把我们刚才的流程打包成一个技能。” Agent 会自动生成一个 Skill 文件本质上还是一个 Markdown 文件记录下完整的操作步骤。以后你只需调用这个技能就能得到一致的高质量输出。创建 Skills 有两种方式•主动创建你有一套现成的方法论比如一门课程的笔记、一套写作框架直接让 Agent 的技能创建器把它打包成 Skill。•事后提炼你手动完成了一个流程觉得以后还会用到就对 Agent 说把刚才的过程创建成一个技能。它会自动总结并打包。播客中Remy 展示了一个真实案例他为自己的营销团队建了一个广告分析技能。只需输入竞品的广告库 URLAgent 就会自动抓取所有广告素材、截图着陆页、分析文案策略最后生成一份完整的竞品分析报告。这个流程过去要花三四个小时现在一条指令就搞定。Skills 的威力在于可组合、可复用。你可以把会议准备技能和日报生成技能串联起来——每天早上 9 点自动运行日报技能如果发现当天有会议就自动调用会议准备技能去调研参会者。再比如你可以建一个晨间简报技能让它每天早上自动汇总你的邮件、日历和待办事项然后把简报发到你的邮箱。另一个值得注意的区别是全局技能 vs 项目级技能。有些技能你希望在所有场景下都能用比如帮我把长文缩短就把它设为全局有些技能只跟特定项目相关比如转介绍给 Sebastian就放在项目级别避免占用其他项目的上下文空间。每周自动化掉三到五个小流程几个月后你会发现大部分重复性工作都已经被 Agent 接管了。搭建你的 AI 操作系统把以上所有概念串在一起你就得到了一个完整的AIOSAI 操作系统的雏形•上下文文件告诉 Agent 你是谁、你的业务是什么•记忆系统让它越用越聪明•MCP让它连接你的所有工具•Skills让它掌握你的所有流程你可以为生活和工作的不同部门各建一个 Agent——行政助理、营销主管、内容团队、财务分析——每个 Agent 都有自己的上下文、记忆和技能集。它们各司其职持续自我改进像真正的团队一样协作运转。这不是未来这是现在就可以开始搭建的东西。从最简单的行政助理开始连接你最常用的三四个工具每周把两三个重复流程变成 Skills。几个月后回头看你会发现自己已经拥有了一个强大的 AI 操作系统——而复利效应才刚刚开始。结语AI 的世界正在从对话走向协作。理解 Agent 的核心概念——循环、Harness、上下文、记忆、MCP、Skills——不需要你会写代码只需要你会清晰地表达目标。如果你想现在就开始建议按这个顺序选一个 Agent 平台Claude Code、Codex、Cowork 都行创建一个行政助理文件夹写一份agents.md把你的角色、业务和偏好写清楚加一个memory.md让 Agent 能记住你的反馈连接两三个最常用的工具邮件、日历、笔记每完成一个重复流程就把它变成一个 Skill你离一周干完一个月的活可能只差一个agents.md的距离。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版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。④ AI大模型最新行业报告2025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 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真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精心整理了一份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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘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。以上全套大模型资料如何领取
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本文介绍了AI Agent的核心概念包括Agent循环、Harness平台、上下文工程、记忆系统、MCP工具连接和Skills技能复用旨在帮助初学者搭建自己的AI操作系统。文章对比了聊天模型与Agent的区别强调了Agent能自主完成任务的能力并详细解释了如何通过上下文文件、记忆系统和MCP连接等手段使Agent更高效地工作。此外文章还介绍了Skills的概念即AI版本的标准操作程序以及如何将重复流程转化为Skills以提高效率。通过学习和实践这些概念读者可以逐步搭建自己的AI操作系统实现工作方式的根本转变。聊天 vs Agent从问答到交付结果理解 AI Agent智能体最简单的方式就是把它和你已经熟悉的聊天模型做对比。聊天模型是问题→答案Agent 是目标→结果。用聊天模型你问一句它答一句像打乒乓球——你来我往每一拍都需要你发起。你问它帮我写一封冷邮件它给你一封然后你得自己去发送、自己去跟进、自己去处理后续。而 Agent 不一样。你给它一个目标——“帮我根据今天的会议纪要给客户起草一封带报价链接的邮件在 Notion 里建好项目然后把邮件发出去”——它会自己规划步骤、调用工具、逐步执行最后把完整的结果交到你手上。这不是效率提升 10%而是工作方式的根本转变。那些已经在使用 Agent 的创始人和员工生产力是普通人的 10 到 20 倍。日积月累差距只会越来越大。Agent 循环观察、思考、行动Agent 之所以能自主完成任务靠的是一个不断重复的循环Observe观察→ Think思考→ Act行动。举个例子。你给 Agent 一个任务“帮 Greg Eisenberg 做一个极简个人网站。”•第一轮Agent 收到任务后先观察——工作区里有没有现成的文件没有。于是它思考我不知道 Greg 是谁得先去调研。然后行动调用搜索工具查找 Greg 的信息。•第二轮调研结果反馈回来。Agent 观察这些资料思考信息够了接下来该写一份建站方案。然后行动输出方案。•第三轮方案就位。思考该写代码了。行动生成 HTML 和 CSS 文件。•第四轮代码写完。思考需要验证效果。行动启动本地服务器截图审查页面是否完整。这个循环会一直跑下去直到 Agent 判断任务完成为止。它根据你在指令中设定的完成标准来决定何时收工——比如你说调研 10 个信息源然后生成一份 PPT 报告当它完成了这两步就会判定任务结束把结果交给你。和聊天模型一问一答就结束不同Agent 的核心特征是它不会在第一步就停下来。它会像一个靠谱的员工一样把活干完再交给你。而驱动这个循环的大脑就是底层的 LLM——无论是 Claude、GPT 还是 Gemini它们都在循环的思考环节发挥作用。Agent Harness你的驾驶舱承载这个循环运行的平台叫做Agent Harness智能体运行平台。你听说过的 Claude Code、Codex、Manis、Open ClawOpenDevin等等本质上都是 Harness——它们提供一个环境让 Agent 循环得以发生同时把 LLM大语言模型、工具和上下文串联在一起。理解 Harness 最好的类比是学开车。今天我们要学的是怎么踩油门、打方向盘、用刹车。一旦你学会了驾驶无论换成丰田、路虎还是特斯拉你都能上手。不同的车有不同的附加功能——座椅加热、自动巡航——但核心驾驶技术是通用的。Agent Harness 也一样。掌握 Agent 的底层概念比绑定某个平台重要得多。今天你用 Claude Code明天可能切换到 Codex但你搭建的上下文文件、记忆系统和技能包都可以平滑迁移。上下文文件给 Agent 一份入职手册如果你直接打开一个全新的 Agent 会话让它帮你写一封冷邮件它会一脸茫然地问“你卖什么产品你的目标客户是谁你想用什么语气”这就像招了一个新员工第一天到岗你就扔给他一个任务却没告诉他公司是做什么的。再聪明的人没有上下文也干不好活。从 Prompt Engineering 到 Context Engineering解决这个问题的方式是给 Agent 准备一份上下文文件。在 Claude Code 中它叫claude.md在 Codex 和 OpenDevin 中叫agents.md但本质都一样——一个 Markdown 文件写清楚你是谁、你的业务、你的偏好、你用什么工具。这个文件就像一份新员工入职手册。Agent 每次启动新会话时都会先读取这份文件把里面的信息装进脑子然后再处理你的任务。里面通常包含这些内容•你的角色你是谁做什么业务•客户画像目标客户是什么样的人•工作偏好沟通风格、常用工具、格式要求•品牌语调你希望 Agent 用什么腔调和你的客户对话如果你的上下文信息特别多可以把它拆成多个文件放在一个context/文件夹里——品牌声音一个文件、理想客户画像一个文件——然后在主上下文文件中告诉 Agent处理任务前先读完 context 文件夹。有些人甚至会把 Obsidian 笔记库连上去让 Agent 能读取自己的第二大脑。有了上下文文件之后你的提示词可以变得极其简单。不再需要精心设计一长串 Prompt只需说写一封冷邮件Agent 就已经知道你的产品、客户画像和沟通风格。这就是业界正在发生的范式转移从 Prompt Engineering提示词工程到 Context Engineering上下文工程。与其打磨一条完美的提示词不如把精力花在构建丰富、准确的上下文上。上下文到位了再简单的指令也能产出高质量结果。记忆系统让 Agent 越用越懂你上下文文件解决了Agent 不了解你的问题但还有一个痛点它不记得你的偏好变化。比如你告诉 Agent我最喜欢的颜色是薰衣草紫它会说好的记住了。但下次你开一个新会话再问它它又一脸懵——因为那段对话已经消失了。更现实的场景是你纠正了 Agent 的邮件签名风格“别用 ‘Cheers’改成’Warm regards’”。它当场改了但第二天又犯同样的错误。解决方案是引入一个memory.md记忆文件。在上下文文件中加一条规则“当我纠正你或你学到新东西时把它更新到 memory.md 里。” 这样 Agent 就有了一个持久化的偏好存储。• 你说别写得太正式——它更新记忆保持语气随性不要正式。• 你说邮件签名用 Warm regards——它记下来以后每次都用。• 你说不要在 Slack 上联系客户所有沟通走邮件——这条规则被永久保存。错误越来越少输出越来越精准。这就是记忆系统带来的复利效应——你用得越久Agent 就越懂你需要纠正的次数就越少。一些平台如 OpenDevin、Manis已经内置了自动记忆功能但理解底层原理仍然很重要。MCP给 Agent 接上手和脚到目前为止Agent 有了大脑LLM、有了记忆、有了对你的了解。但它还缺一样东西——连接外部工具的能力。默认情况下大多数 Agent 只有网页搜索功能。但如果你想让它读你的邮件、查你的日历、更新你的 Notion 项目、创建 Stripe 支付链接你就需要MCPModel Context Protocol模型上下文协议。MCP 是 Anthropic 提出的一个标准协议可以把它想象成一个万能翻译官。在没有 MCP 之前Agent 要和每个工具对话就得学习每个工具的语言——Gmail 说法语Notion 说西班牙语Slack 说中文浏览器说日语。每接一个工具都需要大量定制开发。有了 MCPAgent 只需要说英语MCP 会自动翻译成每个工具能理解的格式再把工具的回复翻译回来。一个中枢管理所有工具。实际操作中大多数 Harness 都已经内置了 MCP 连接器。在 Claude 的桌面端你可以直接浏览数百个应用——Gmail、Google Calendar、Notion、Stripe、Granola——一键授权连接。连接完成后你就可以坐在一个界面里用自然语言操控所有工具而不用在不同应用之间来回切换复制粘贴。这才是生产力飞跃的关键。一条指令总结今天的收件箱回顾和 Maltoshi 的会议纪要起草带报价链接的跟进邮件然后在 Notion 里建项目——Agent 一气呵成连接四五个工具几分钟搞定原本需要半小时的工作。Skills把流程变成标准操作手册Skills技能是 Agent 生态中最被低估的概念。简单来说Skills 就是 AI 版的 SOP标准操作程序——你把一个流程教给 Agent 一次它就永远记住怎么做。没有 Skills 的时候你每次让 Agent 写提案都要来回调整十几次“格式改一下”、“颜色换成蓝色”、“报价放到最后”。折腾半小时终于满意了但下次再写提案一切从零开始。有了 Skills你只需在第一次完成后说一句“把我们刚才的流程打包成一个技能。” Agent 会自动生成一个 Skill 文件本质上还是一个 Markdown 文件记录下完整的操作步骤。以后你只需调用这个技能就能得到一致的高质量输出。创建 Skills 有两种方式•主动创建你有一套现成的方法论比如一门课程的笔记、一套写作框架直接让 Agent 的技能创建器把它打包成 Skill。•事后提炼你手动完成了一个流程觉得以后还会用到就对 Agent 说把刚才的过程创建成一个技能。它会自动总结并打包。播客中Remy 展示了一个真实案例他为自己的营销团队建了一个广告分析技能。只需输入竞品的广告库 URLAgent 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