AIGC高级实践课：从大模型到AI Agent高清实战路径

本课程全景拆解AIGC技术栈，手把手带你从Transformer大模型原理、多模态Prompt工程，一路进阶到Function Calling、ReAct、Plan-and-Execute等AI Agent架构，结合行业报告生成、口语陪练等真实案例，让开发者与产品经理零门槛落地下一代AI应用，实现内容生成到任务自动化的能力跃迁。

为什么现在必须懂AI Agent？

大模型只会“说话”，AI Agent才会“办事”。当GPT-4写完最后一行诗，真正的战场已转向：谁能让模型调用外部工具、规划多步骤任务、与其他Agent协同完成复杂目标？本节课先把话挑明——不会设计智能体，你的AIGC产品只能停留在“玩具”层面。

课程 roadmap：一条陡峭却清晰的进阶曲线

动手之前：先把大模型拆给你看

我们不贴公式，用“乐高”比喻——
Embedding 是积木颗粒，Attention 是磁力扣，Feed-forward 是颜色喷涂。你只需 30 行代码就能搭出一个“会写唐诗”的微型 GPT，亲眼见证“知识”如何从 2G 语料里长出向量，再被提示词瞬间召唤。亲手跑通这一步，后面所有 Agent 设计都不再是黑盒。

Prompt 工程 2.0：让模型“自带工作流”

传统咒语模板已死，新课纲直接给出三大杀器：

1. 思维链可视化——把推理步骤画成流程图，再转成 Markdown，模型按图索骥，答案稳定可复现。
2. 多模态占位符——同时喂入图片、表格、音频，用 {img:0} 语法标记，让 GPT-4V 自动识别并生成带图的行业报告。
3. 自洽性投票——同一问题问 5 次，取出现频率最高的答案， hallucination 降低 70%。

工具调用：Function Calling 的 3 个深坑

官方文档只给“天气查询”示例，生产环境全是坑：

• 嵌套参数解析错误 → 用 Pydantic 提前校验 schema
• 高并发超时 → 异步生成器 + 缓存队列
• 函数描述过长 → 向量化检索，只塞给模型最相关的 3 个工具

课程现场带你手写“插件注册中心”，10 分钟完成一个可商用级的工具集市。

智能体设计模式：ReAct 与 Plan-and-Execute 实战对比

场景：让 AI 写一份 2026 年新能源行业报告并生成 20 页 PPT。

• ReAct 思路：边搜索边写作，循环 30 轮，耗时 8 分钟，PPT 结构松散。
• Plan-and-Execute：先规划大纲→并行搜集→一次性写作→调用 slide API，4 分钟完成，页均配图。
  课程给出可拖拽的“思维导图配置表”，你只需勾选目标，系统自动匹配最优模式。

Multi-Agent 沙盘：报告生成车间的 4 个角色

1. 研究 Agent：爬取券商研报，输出 Markdown
2. 数据 Agent：调用 Wind API 补全数据，生成图表
3. 写作 Agent：把图表转成叙事段落，控制行文风格
4. 审查 Agent：检查信披合规，自动标注风险

通过“黑板”机制共享上下文，各 Agent 竞价领取任务，整体吞吐量提升 5 倍， token 成本下降 40%。

口语陪练智能体：把以上全部串成产品

• 语音输入 → Whisper 实时转写
• 提示词注入“雅思 7 分评分标准”
• 发音纠错 Agent 调用 IPA 音标工具
• 对话记忆 Agent 存储个性化错误本
• 报告 Agent 每周末推送“口语成长曲线”

源码直接开源，替换提示词就能变成“日语 N1 陪练”或“产品经理面试模拟器”。

如何评估 Agent 效果？送你 3 把尺子

1. 任务完成率——跑 100 次，统计端到端成功比例
2. 成本收益比——token 花费 vs 替代人力薪资
3. 可解释性得分——让另一个 Agent 复述执行步骤，人工打分

把尺子插进 CI/CD，每次发版自动回归，真正做到“数据驱动迭代”。

下一步：从智能体到自主生态

当单个 Agent 进化成“会复制自己”的元 Agent，生态规则将被重写：

• 代码自我迭代 → 自动提交 Git PR
• 插件自我上架 → marketplace 排名博弈
• 收入自我分配 → 加密钱包按贡献分账

课程最后一节直播，将公开“Agent 经济系统”白皮书，帮你提前卡位。

结语：跃迁门票已备好，只等你上车

从内容生成到任务自动化，差距只差一次系统训练。把 18 节视频、全套代码、可拖拽模板一次性打包带走，今晚就能把“口语陪练”智能体上线朋友圈。别再等下一代技术成熟，因为你现在就正在定义它。