動手做AI Agent：零基礎玩轉智能體

陳放，無黨派人士，碩士畢業於瑞典斯德哥爾摩經濟學院（SSE），擁有計算機、金融學雙專業背景。作為“工程師×投資人×AI商業化操盤手”跨界實戰派專家，在AI大模型行業擁有資深從業經驗，更是氛圍編程的堅定支持者。

職業經歷涵蓋技術研發、投資管理與企業戰略層面，曾任明星科技企業全棧工程師、頭部私募投資總監、AI大模型獨角獸董事會秘書暨生態戰略負責人。曾主導GitLab極狐等知名AI和軟件項目投資，親歷了大模型技術商業化從0到100的完整周期。

長期專註於大模型前沿應用與企業級AI智能體落地。同時作為自媒體《弗蘭克的思維導圖》《弗蘭克的AI日記》主理人，全網擁有超10萬名粉絲。多次受邀在上海交通大學、華東師範大學、模速空間、36Kr WISE大會等平臺分享AI知識，並擔任多項國家級、省市級創業大賽的評委及導師。

張雁飛，投行與Agentic AI交叉領域研究者，長期專註於人工智能、具身智能、機器人與“AI+”傳統行業交叉領域研究。

在投行層面，深耕技術企業的產品化路徑與資本化敘事，擅長整合技術產品化路徑、商業閉環及融資並購/IPO敘事框架，曾主導或參與多家企業的上市規範工作，聚焦行業分析和投資邏輯梳理。

在 AI 研究層面，曾提出“Agent-as-tool+強化學習”統一框架（arxiv：2507.01489），推動工具調用過程與推理過程解耦，並通過 GRPO 等強化學習方法構建可驗證、可疊代的智能體訓練範式。曾參與撰寫多篇前沿科研論文（如InteractComp、arxiv：2510.24668），致力於推進自進化智能體研究。

長期以“把覆雜問題說清楚，把落地路徑算明白”為原則，持續輸出面向創業者、產業方與投資人的技術-商業共識內容，致力於成為連接前沿技術與產業資本的長期主義實踐者。

第1章 初識大模型 1
1.1 從ChatGPT到Manus AI：技術革命正在悄然發生 1
1.1.1 什麼是大模型：從“人工智障”到全能選手 1
1.1.2 智能體，一場跨時代的技術革命 5
1.1.3 未來的智能體時代 11
1.1.4 時代的革命與中國力量的崛起 12
1.2 大模型爭霸戰：誰才是AI時代的王者 14
1.2.1 基礎大模型全景圖：從“王者”到“黑馬” 14
1.2.2 大模型的不同場景測評 24
1.2.3 如何選擇和使用：AI選型指南 41
1.3 Token：大模型的語言密碼與成本密鑰 43
1.3.1 揭開Token的秘面紗 43
1.3.2 Token技術的演進歷程 44
1.3.3 Token與字節的本質區別 45
1.3.4 中文Token的成本真相 45
1.3.5 Token化的實用策略 47
1.3.6 Token的未來 48
1.4 開源：推動大模型普及的關鍵力量 49
1.4.1 開源的本質：從廚師的食譜說起 49
1.4.2 開源的傳奇：從打印機故障到改變 50
1.4.3 開源的運行機制：人類歷大的協作實驗 51
1.4.4 開源的商業奇跡：費卻值連城的經濟學悖論 52
1.4.5 選擇開源的戰略智慧：改變遊戲規則的思維革命 54
1.5 算力：支撐大模型的隱形基石 56
1.5.1 算力的本質：數字的“動力源泉” 57
1.5.2 算力的分類體系：從通用到用的準匹配 57
1.5.3 算力衡量指標：科學量化計算 58
1.5.4 算力硬件生態：多元化計算架構的協同發展 60
1.5.5 全球算力產業格局：競爭與合作並存的生態體系 61
1.5.6 英偉達GPU產品解讀：算力領域的標桿案例 62
1.5.7 未來發展趨勢：算力技術的演進方向 63
第2章 大模型進指南 65
2.1 提示詞工程：像“翻譯官”一樣，教AI說人話 65
2.1.1 提示詞存在的然性：從認知科學到技術實現 65
2.1.2 提示詞工程的佳實踐與核心策略 67
2.1.3 提示詞工程案例集 69
2.1.4 提示詞工程的進策略與未來展望 73
2.2 為大模型裝上外掛：用RAG和微調馴服大模型 75
2.2.1 深入理解RAG：為AI安裝知識庫 76
2.2.2 深入理解微調：重塑AI的思維模式 78
2.2.3 RAG 與微調：選擇的智慧 80
2.3 大模型的三大協議革命：函數調用、MCP與A2A 82
2.3.1 函數調用：OpenAI提出的大模型的“手腳” 82
2.3.2 MCP：大模型領域的Type-C接口 84
2.3.3 A2A協議：智能體之間的翻譯官 87
2.3.4 從“獨狼”到“群狼”：三種協議的選擇之道 90
2.4 更高級的文本語法：Markdown格式 92
2.4.1 理解Markdown：大模型時代的通用語言 92
2.4.2 Typora：Markdown編輯的佳伴侶 93
2.4.3 掌握Markdown核心語法 94
2.4.4 文本格式化：讓內容更加生動 95
2.4.5 列表結構：組織信息的利器 95
2.4.6 進功能：釋放Markdown的全潛力 98
2.4.7 高級樣式定制：打造個性化的視覺體驗 102
2.4.8 殊排版技巧 106
2.4.9 表情符號與殊字符 109
第3章 大模型實指南 111
3.1 大模型本地化署與API作指南 111
3.1.1 本地化署的要性與值 111
3.1.2 如何獲取本地模型的API 112
3.1.3 本地化AI客戶端解決方案 116
3.2 大模型RAG：IMA、FastGPT、RagFlow 124
3.2.1 本地知識庫的值 124
3.2.2 RAG佳實踐與策略 124
3.2.3 主流RAG平臺詳解 125
3.2.4 案例：用IMA知識庫搭建一個建器 132
3.3 文生圖：Gemini、夢AI、GPT-4o 134
3.3.1 文生圖的起源與演進 134
3.3.2 主流文生圖模型和工具 134
3.4 文生視頻：Veo3、混元視頻、Seedance、數字人 143
3.4.1 文生視頻簡介 143
3.4.2 主流文生視頻模型與工具對比 143
3.4.3 延伸案例：兒童繪本視頻 149
3.4.4 延伸案例：“回答我”款短視頻 152
3.5 文生音樂：Suno、海綿音樂、Stable Audio 154
3.5.1 AI音樂的演進與現狀 154
3.5.2 主流AI音樂創作工具詳解 155
3.6 AI編程（代碼輔助）：Cursor、CodeSouler 159
3.6.1 AI編程時代的全新範式 159
3.6.2 主流AI編程工具詳解 160
3.6.3 各類代碼輔助工具對比 165
3.6.4 延伸案例：用代碼生成小紅書配圖+文案 166
3.6.5 延伸案例：無代碼完成一個以太坊智能合約的署 169
3.7 AI編程（零代碼）：豆AI編程、V0 176
3.7.1 什麼是零代碼編程 176
3.7.2 零代碼編程工具推薦 176
3.7.3 V0 179
3.7.4 工具對比與分析 181
3.8 智能體：Manus AI、Flowith、天工Skywork 182
3.8.1 智能體的崛起與核心征 182
3.8.2 主流智能體工具詳解 183
3.8.3 智能體工具對比 188
3.9 AI瀏覽器：Fellou、AutoHub、豆 188
3.9.1 什麼是AI瀏覽器 188
3.9.2 主流AI瀏覽器深度解析 189
3.9.3 到底該選擇哪款AI瀏覽器 198
3.10 AI工作流平臺：Dify、Coze、n8n 198
3.10.1 工作流自動化的時代意義 198
3.10.2 主流工作流平臺深度解析 199
3.10.3 平臺選擇的策略與應用場景 203
3.11 能轉化成播客和視頻的大模型筆記本計算機——NotebookLM 203
3.11.1 NotebookLM 是什麼 203
3.11.2 NotebookLM 的使用方法 204
3.11.3 案例：用NotebookLM構建學習與討論平臺 206
3.12 企業級大模型資產管理工具：CSGHub 207
3.12.1 從DevOps到AgenticOps：大模型時代的運維新範式 207
3.12.2 CSGHub：企業級大模型資產管理的全能平臺 209
3.12.3 大模型平臺生態格局：從HuggingFace到CSGHub 212
3.13 Web3.0領域的多智能體協作開源框架：ai16z 214
3.13.1 從草根逆襲到技術明星：ai16z與Eliza的起源故事 214
3.13.2 ElizaOS的技術架構深度解析 215
3.13.3 ElizaOS的安裝與快速上手 216
3.14 多智能體協作開源框架典範——MetaGPT 221
3.14.1 為什麼需要MetaGPT 221
3.14.2 署和使用指南 222
3.14.3 典型應用案例解析 224
3.14.4 MetaGPT（MGX）雲端平臺簡介與實踐 235
第4章 商業落地和思考 239
4.1 如何打造一個秀的大模型產品：從技術思維到商業落地的
完整指南 239
4.1.1 AI產品設計的底層邏輯 239
4.1.2 現有大模型產品的市場分析 244
4.1.3 打造一個的AI產品 247
4.1.4 AI硬件產品構思案例：重新定義智能硬件的商業邏輯 250
4.2 大模型時代的生產力與生產關系的變革：Think Different，
Dream Bigger 254
4.2.1 技術革命然帶動社會和生產關系的變革 254
4.2.2 大模型解決生產力問題，區塊鏈重塑生產關系 255
4.2.3 短期內具變革潛力的行業：電影、設計、AR和VR 257
4.3 當智能體遇上值互聯網：A2A協議+AP2開啟全自主
智能體新紀元 257
4.3.1 從工具到夥伴：AI的進化之路 258
4.3.2 值互聯網：智能體的數字土壤與協作語言 258
4.3.3 協同進化：A2A協議+AP2+區塊鏈網絡的化學反應 260
4.3.4 未來，創造可能的案例場景 262
4.3.5 結語：數字文明的新起點 263
4.4 新時代的AI公司在做什麼 263
第5章 結束語：開始，和AI聊起來 266