本文深入浅出地介绍了 Agent 工作流的概念和应用特别针对小白和程序员详细阐述了如何有效管理 Agent避免其“跑偏”。文章强调使用 Agent 不只是会写提示词更重要的是流程设计和管理能力。通过设定明确的任务边界和检查机制可以确保 Agent 高效且正确地完成任务最终实现生产力的提升。摘要Agent 不像软件更像一个聪明但没经验的数字员工。它能干活但如果没人管流程它越努力现场越混乱。很多人第一次用 Agent都会有一种错觉这东西太强了。你说一句话它能写方案你给一堆资料它能做整理你丢一个问题它能拆步骤你让它修一个小毛病它甚至能顺手把整个项目重构一遍。刚开始你会觉得这不就是未来吗但用久了以后另一种感觉也会冒出来它确实很强。但它也真的很容易跑偏。你只是想让它整理一下资料它顺手写了一套战略规划。你只是想让它检查一个问题它开始重新设计整套流程。你只是想让它输出一个结果它给你生成了一堆文件、表格、说明、建议还非常认真地告诉你任务已完成。最尴尬的是它不是偷懒。它是真的很努力。问题恰恰也出在这里Agent 最大的风险不是不干活而是太爱干活。一、Agent 不像工具更像一个没经验的聪明实习生传统工具很好理解。你点保存它保存。你点导出它导出。你不点它不动。但 Agent 不一样。你给它一个目标它会自己猜路径你给它一个任务它会自己补上下文你给它一个模糊指令它会努力把它变成一个完整结果。这当然是它强的地方。但也是它麻烦的地方。如果把 Agent 当成一个员工它大概是这样的理解能力很强但经常听一半就开始干执行速度很快但不一定知道优先级能主动补充内容但分不清哪些是你要的哪些是它自己发挥的出错时不会心虚甚至还能把错误包装得很完整最要命的是它没有“差不多该停了”的直觉。这就很像一个刚入职的实习生。聪明热情积极能熬夜不抱怨。但业务边界、交付标准、责任意识全都需要你一点点教。所以用 Agent 搭工作流第一件事不是问哪个工具最强哪个模型最好哪个平台最自动而是要先问我到底要怎么管理它二、很多人给 Agent 的不是任务而是一句愿望很多 Agent 翻车不是因为它能力不行而是因为我们给它的任务太像一句愿望。比如“帮我整理一下。”“帮我优化一下。”“帮我做个方案。”“帮我搭个工作流。”“帮我把这个项目处理一下。”这些话对人来说也许还能靠经验补全。但对 Agent 来说这就是一大片发挥空间。它不知道“整理一下”到底整理到什么程度。它不知道“优化一下”是改错别字还是重写结构。它不知道“做个方案”是要一页概要还是要完整执行计划。它也不知道哪些东西可以改哪些东西不能碰。于是它只能凭自己的理解往前冲。你以为你下了一个任务。实际上你给了它一个开放式命题。最后它交付的东西可能很丰富很完整很像那么回事。但你一看就知道不是你真正要的。这就是 Agent 工作流里最常见的问题它完成了自己的理解但没有完成你的目标。所以用 Agent 搭工作流不能只靠一句提示词。你要给它的不是一句命令而是一份“岗位说明书”。三、给 Agent 的岗位说明书要写清楚四件事所谓岗位说明书不是搞得很复杂。核心就四件事第一它负责什么。第二它不负责什么。第三它做到什么程度就该停。第四它什么时候必须回来问你。比如你让 Agent 帮你整理一个项目资料包。里面有客户需求、会议记录、产品截图、原型备注、设计说明、零散聊天内容。如果你只说“帮我整理一下”它大概率会给你输出一篇很完整的项目分析报告。但你真正需要的可能只是哪些需求已经确认哪些信息还不清楚哪些页面需要设计哪些问题需要找客户确认哪些内容不能擅自推断。这时候你就应该明确告诉它你只负责提取和归类不负责替我做最终决策客户明确说过的内容放到“已确认”根据资料推断出来的内容放到“推测”信息不足的地方放到“待确认”你自己的建议单独放到“建议项”不要把推测写成事实不要擅自新增需求不要修改原始资料。这才叫任务。不是因为 Agent 笨所以要写细。而是因为 Agent 太会补全所以必须给边界。AI 最危险的地方有时候不是它不知道。而是它不知道自己不知道。它会把不确定说得很确定。把猜测写得像事实。把建议包装成结论。把“看起来完整”当成“可以交付”。所以给 Agent 设边界不是限制它。而是保护整个工作流。四、好的工作流要有红绿灯我现在越来越觉得Agent 工作流不能一上来就追求“全自动”。早期真正重要的不是自动化而是可控化。最简单的方法就是给工作流设置红绿灯。绿灯是可以放心交给 Agent 自动做的事。比如资料分类、格式整理、重复内容合并、错别字检查、初步摘要、清单生成。这些事情规则明确出错成本低适合让 Agent 多干。黄灯是可以让 Agent 做但必须标注不确定的事。比如需求推断、优先级建议、风险判断、方案优化、结构重组。这些事情 Agent 可以辅助但不能直接当结论。它必须告诉你这是根据哪些信息推出来的哪里可能不准哪些地方需要人工确认。红灯是 Agent 不能擅自做的事。比如删除原始文件、覆盖关键内容、替你做业务承诺、擅自改变需求范围、把猜测写进正式交付物、绕过人工确认直接执行下一步。这些事情不是 AI 能不能做的问题。而是责任不能丢给 AI。很多工作流失控就是因为没有红灯。Agent 一路绿灯狂奔。看起来很高效实际上是在把错误快速放大。真正成熟的工作流不是让 AI 什么都做。而是知道哪些事可以让它做哪些事只能让它辅助哪些事必须让它停下来。五、全自动不是高级可控才是高级现在很多人一聊 Agent就喜欢讲全自动。自动读取、自动分析、自动生成、自动执行、自动交付。听起来很爽。但我现在反而觉得很多场景一上来就追求全自动风险很大。因为全自动有几个前提流程足够稳定输入足够标准判断规则足够清楚失败路径可以预期结果可以自动验收。如果这些条件没有满足上来就全自动本质上是在让 AI 带着你的不确定性裸奔。它不是不能跑。它会跑得很快。但跑到哪里去就不好说了。所以更现实的做法应该是先半自动再自动。先辅助整理再辅助判断。先让它跑低风险环节再逐步接管稳定流程。先让它每一步都能解释再考虑让它连续执行。比如一个项目资料整理工作流刚开始不需要让 Agent 从资料读取到方案交付一口气跑完。可以先让它做三件事把资料拆清楚把不确定项标出来把需要人判断的地方列出来。这已经很有价值了。因为很多时候我们真正缺的不是一个“替我做决定的 AI”而是一个能把混乱信息先整理干净的助手。工作流不是为了让人消失。而是为了让人少做低价值重复劳动把精力放到真正需要判断的地方。六、Agent 越强越不能放养以前的软件需要人一步步操作。现在的 Agent可以自己规划、自己执行、自己解释。这当然是进步。但也意味着我们不能再用传统软件的方式看它。软件错了通常错在功能。Agent 错了可能错在理解、判断、路径、边界、上下文甚至错在它太主动。这就要求使用者不只是会提问还要会管理。你要会拆任务。会定边界。会看进度。会验收结果。会判断哪些东西是事实哪些只是 AI 的补全。会在它跑偏之前把它拉回来。这听起来不像“使用工具”。更像是在管理一个小团队。只不过这个团队很特别它不会累。不会抱怨。不会下班。也不会主动承认自己没听懂。你不给它标准它就自己创造标准。你不给它边界它就自己扩大边界。你不给它验收它就把“生成了”当成“完成了”。所以 Agent 越强越不能放养。一个弱工具最多是帮不上忙。一个强 Agent如果流程没管住可能会非常高效地帮你制造更多麻烦。七、未来真正稀缺的不只是会写提示词的人过去一段时间很多人都在讲提示词。怎么问 AI怎么写 Prompt怎么让回答更准确。这当然重要。但随着 Agent 能力越来越强只会写提示词可能还不够。真正稀缺的能力会变成能不能把一个模糊目标拆成清晰任务能不能把一类重复工作沉淀成流程能不能知道哪里该自动哪里该人工能不能设计检查机制防止 AI 一本正经地胡来能不能把一次跑通变成下次还可以复用。这其实是流程设计能力。也是一种新的管理能力。以前我们管理人。现在我们开始管理数字员工。以前我们怕员工不干活。现在有时候要怕 Agent 太积极。以前我们担心执行力不够。现在我们要担心执行力太强但方向不对。所以用 Agent 搭工作流最难的不是工具。工具会越来越多模型会越来越强平台也会不断变化。真正难的是你能不能把流程管住。你能不能告诉它什么叫开始什么叫完成什么可以自动做什么必须问人什么是事实什么是推测什么是建议什么是交付什么叫生成了什么才叫真的完成了。如果这些没想清楚Agent 只会把混乱执行得更快。如果这些想清楚了它才可能真正变成生产力。说到底Agent 不是魔法按钮。它更像一个聪明、勤快、没有疲惫感但非常需要管理的数字员工。你不用管它它就会自由发挥。你管得太死它又发挥不出价值。真正的难点是在中间找到一条路既让它跑起来又不让它乱跑。这才是 Agent 工作流真正的门槛。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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本文深入浅出地介绍了 Agent 工作流的概念和应用特别针对小白和程序员详细阐述了如何有效管理 Agent避免其“跑偏”。文章强调使用 Agent 不只是会写提示词更重要的是流程设计和管理能力。通过设定明确的任务边界和检查机制可以确保 Agent 高效且正确地完成任务最终实现生产力的提升。摘要Agent 不像软件更像一个聪明但没经验的数字员工。它能干活但如果没人管流程它越努力现场越混乱。很多人第一次用 Agent都会有一种错觉这东西太强了。你说一句话它能写方案你给一堆资料它能做整理你丢一个问题它能拆步骤你让它修一个小毛病它甚至能顺手把整个项目重构一遍。刚开始你会觉得这不就是未来吗但用久了以后另一种感觉也会冒出来它确实很强。但它也真的很容易跑偏。你只是想让它整理一下资料它顺手写了一套战略规划。你只是想让它检查一个问题它开始重新设计整套流程。你只是想让它输出一个结果它给你生成了一堆文件、表格、说明、建议还非常认真地告诉你任务已完成。最尴尬的是它不是偷懒。它是真的很努力。问题恰恰也出在这里Agent 最大的风险不是不干活而是太爱干活。一、Agent 不像工具更像一个没经验的聪明实习生传统工具很好理解。你点保存它保存。你点导出它导出。你不点它不动。但 Agent 不一样。你给它一个目标它会自己猜路径你给它一个任务它会自己补上下文你给它一个模糊指令它会努力把它变成一个完整结果。这当然是它强的地方。但也是它麻烦的地方。如果把 Agent 当成一个员工它大概是这样的理解能力很强但经常听一半就开始干执行速度很快但不一定知道优先级能主动补充内容但分不清哪些是你要的哪些是它自己发挥的出错时不会心虚甚至还能把错误包装得很完整最要命的是它没有“差不多该停了”的直觉。这就很像一个刚入职的实习生。聪明热情积极能熬夜不抱怨。但业务边界、交付标准、责任意识全都需要你一点点教。所以用 Agent 搭工作流第一件事不是问哪个工具最强哪个模型最好哪个平台最自动而是要先问我到底要怎么管理它二、很多人给 Agent 的不是任务而是一句愿望很多 Agent 翻车不是因为它能力不行而是因为我们给它的任务太像一句愿望。比如“帮我整理一下。”“帮我优化一下。”“帮我做个方案。”“帮我搭个工作流。”“帮我把这个项目处理一下。”这些话对人来说也许还能靠经验补全。但对 Agent 来说这就是一大片发挥空间。它不知道“整理一下”到底整理到什么程度。它不知道“优化一下”是改错别字还是重写结构。它不知道“做个方案”是要一页概要还是要完整执行计划。它也不知道哪些东西可以改哪些东西不能碰。于是它只能凭自己的理解往前冲。你以为你下了一个任务。实际上你给了它一个开放式命题。最后它交付的东西可能很丰富很完整很像那么回事。但你一看就知道不是你真正要的。这就是 Agent 工作流里最常见的问题它完成了自己的理解但没有完成你的目标。所以用 Agent 搭工作流不能只靠一句提示词。你要给它的不是一句命令而是一份“岗位说明书”。三、给 Agent 的岗位说明书要写清楚四件事所谓岗位说明书不是搞得很复杂。核心就四件事第一它负责什么。第二它不负责什么。第三它做到什么程度就该停。第四它什么时候必须回来问你。比如你让 Agent 帮你整理一个项目资料包。里面有客户需求、会议记录、产品截图、原型备注、设计说明、零散聊天内容。如果你只说“帮我整理一下”它大概率会给你输出一篇很完整的项目分析报告。但你真正需要的可能只是哪些需求已经确认哪些信息还不清楚哪些页面需要设计哪些问题需要找客户确认哪些内容不能擅自推断。这时候你就应该明确告诉它你只负责提取和归类不负责替我做最终决策客户明确说过的内容放到“已确认”根据资料推断出来的内容放到“推测”信息不足的地方放到“待确认”你自己的建议单独放到“建议项”不要把推测写成事实不要擅自新增需求不要修改原始资料。这才叫任务。不是因为 Agent 笨所以要写细。而是因为 Agent 太会补全所以必须给边界。AI 最危险的地方有时候不是它不知道。而是它不知道自己不知道。它会把不确定说得很确定。把猜测写得像事实。把建议包装成结论。把“看起来完整”当成“可以交付”。所以给 Agent 设边界不是限制它。而是保护整个工作流。四、好的工作流要有红绿灯我现在越来越觉得Agent 工作流不能一上来就追求“全自动”。早期真正重要的不是自动化而是可控化。最简单的方法就是给工作流设置红绿灯。绿灯是可以放心交给 Agent 自动做的事。比如资料分类、格式整理、重复内容合并、错别字检查、初步摘要、清单生成。这些事情规则明确出错成本低适合让 Agent 多干。黄灯是可以让 Agent 做但必须标注不确定的事。比如需求推断、优先级建议、风险判断、方案优化、结构重组。这些事情 Agent 可以辅助但不能直接当结论。它必须告诉你这是根据哪些信息推出来的哪里可能不准哪些地方需要人工确认。红灯是 Agent 不能擅自做的事。比如删除原始文件、覆盖关键内容、替你做业务承诺、擅自改变需求范围、把猜测写进正式交付物、绕过人工确认直接执行下一步。这些事情不是 AI 能不能做的问题。而是责任不能丢给 AI。很多工作流失控就是因为没有红灯。Agent 一路绿灯狂奔。看起来很高效实际上是在把错误快速放大。真正成熟的工作流不是让 AI 什么都做。而是知道哪些事可以让它做哪些事只能让它辅助哪些事必须让它停下来。五、全自动不是高级可控才是高级现在很多人一聊 Agent就喜欢讲全自动。自动读取、自动分析、自动生成、自动执行、自动交付。听起来很爽。但我现在反而觉得很多场景一上来就追求全自动风险很大。因为全自动有几个前提流程足够稳定输入足够标准判断规则足够清楚失败路径可以预期结果可以自动验收。如果这些条件没有满足上来就全自动本质上是在让 AI 带着你的不确定性裸奔。它不是不能跑。它会跑得很快。但跑到哪里去就不好说了。所以更现实的做法应该是先半自动再自动。先辅助整理再辅助判断。先让它跑低风险环节再逐步接管稳定流程。先让它每一步都能解释再考虑让它连续执行。比如一个项目资料整理工作流刚开始不需要让 Agent 从资料读取到方案交付一口气跑完。可以先让它做三件事把资料拆清楚把不确定项标出来把需要人判断的地方列出来。这已经很有价值了。因为很多时候我们真正缺的不是一个“替我做决定的 AI”而是一个能把混乱信息先整理干净的助手。工作流不是为了让人消失。而是为了让人少做低价值重复劳动把精力放到真正需要判断的地方。六、Agent 越强越不能放养以前的软件需要人一步步操作。现在的 Agent可以自己规划、自己执行、自己解释。这当然是进步。但也意味着我们不能再用传统软件的方式看它。软件错了通常错在功能。Agent 错了可能错在理解、判断、路径、边界、上下文甚至错在它太主动。这就要求使用者不只是会提问还要会管理。你要会拆任务。会定边界。会看进度。会验收结果。会判断哪些东西是事实哪些只是 AI 的补全。会在它跑偏之前把它拉回来。这听起来不像“使用工具”。更像是在管理一个小团队。只不过这个团队很特别它不会累。不会抱怨。不会下班。也不会主动承认自己没听懂。你不给它标准它就自己创造标准。你不给它边界它就自己扩大边界。你不给它验收它就把“生成了”当成“完成了”。所以 Agent 越强越不能放养。一个弱工具最多是帮不上忙。一个强 Agent如果流程没管住可能会非常高效地帮你制造更多麻烦。七、未来真正稀缺的不只是会写提示词的人过去一段时间很多人都在讲提示词。怎么问 AI怎么写 Prompt怎么让回答更准确。这当然重要。但随着 Agent 能力越来越强只会写提示词可能还不够。真正稀缺的能力会变成能不能把一个模糊目标拆成清晰任务能不能把一类重复工作沉淀成流程能不能知道哪里该自动哪里该人工能不能设计检查机制防止 AI 一本正经地胡来能不能把一次跑通变成下次还可以复用。这其实是流程设计能力。也是一种新的管理能力。以前我们管理人。现在我们开始管理数字员工。以前我们怕员工不干活。现在有时候要怕 Agent 太积极。以前我们担心执行力不够。现在我们要担心执行力太强但方向不对。所以用 Agent 搭工作流最难的不是工具。工具会越来越多模型会越来越强平台也会不断变化。真正难的是你能不能把流程管住。你能不能告诉它什么叫开始什么叫完成什么可以自动做什么必须问人什么是事实什么是推测什么是建议什么是交付什么叫生成了什么才叫真的完成了。如果这些没想清楚Agent 只会把混乱执行得更快。如果这些想清楚了它才可能真正变成生产力。说到底Agent 不是魔法按钮。它更像一个聪明、勤快、没有疲惫感但非常需要管理的数字员工。你不用管它它就会自由发挥。你管得太死它又发挥不出价值。真正的难点是在中间找到一条路既让它跑起来又不让它乱跑。这才是 Agent 工作流真正的门槛。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
