概览

Manus一经发布就引爆AI新热点，这样的“The general AI Agent”实在是太吸引人了，从一开始的AI Bot（仅仅做一些简单重复性工作）到Copilot（人主导、AI辅助）再到Agent（AI主导、人辅助），最后到终局通用人工智能AGI，这一切实在是太快了！！阿里云紧抓AGI热点，迅速与Manus达成战略协议，将会提供中文版的Manus。回顾以往种种，模型从最小的神经元到Transformer再到MOE架构，意味着AI的工程化和创新化；模型类型也是百花齐放，NLP（depseek、qwen、gpt......）、CV（Sora）、科学计算等。AI日新月异，本文仅仅从单Agent、多Agent方面窥探一下未来Agent的发展趋势。

单Agent

单Agent，如Github星标173K的AutoGPT，以“自主思考->行动”为核心，后来通过插件支持了多Agent，但角色区别模糊，适合轻量级任务，复杂协作需要人工干预调试。

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多Agent

多Agent，如Github星标52K的MetaGPT，这个项目是Multi-Agent的经典项目，刚项目文件最新的更新时间是昨天，可见团队的勤奋与坚持！

MetaGPT是“专业化角色+SOP约束”，预设固定角色，比如完成一个需求，需要角色流如产品经理->架构师->工程师，每个角色都有固定的输入输出流，如PRD文档、API设计流程图等。通过“共享消息池+发布订阅机制”，强制要求各角色按照SOP处理，避免无效通话。用公式表示的话：

MultiAgent = Agents + Environment + Standard Operating Procedure (SOP) + Communication + Economy

where, 

a) Agent = Large Language Model (LLM) + Observation + Thought + Action + Memory

LLM：智能体的大脑，能够处理信息、从交互中学习、做决定和执行工具；

Observation：传感器，用于接收信息，判断下一步动作

Thought：能思考，可以是一个LLM

Action：动作，比如写代码、查天气、做数学题等

Memory：记忆功能，得学习之前的记录，以判断后续操作

b). Environment：智能体生存以及交流的场所

c). SOP：约束智能体交互的规则，保证智能体按照规则运行

d). Communication：智能体交互信息，这对于协作、沟通和竞争很重要

e). Economy：这套多Agent产生的价值

举例：

1. 环境里面有三个Agent：Alice、Bob和Charlie，他们可以发布消息或执行工具，这些动作会被其他Agent关注

2. Alice传了一些文档给Bob，Bob想要写代码处理这些文件，Charlie发现他俩的动作之后，回忆有用的工具（Python、Google等）如何处理这些文件，并执行 1). 提醒Bob检查代码 2). 写代码给Bob，这两个动作被Bob观察到之后，发消息“Excellent！”表达感谢。

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总结

长期来看，Multi-Agent是未来趋势，因为这种“类人类协作范式”更契合真实多智能体的社会需求。Gartner认为2025的第一趋势是“Agentic AI”，强调“主动决策+流程嵌入”，这恰好是MetaGPT的强势（角色分工+SOP约束）所在，天然适配企业“可追溯、可迭代、低幻觉”的需求。

so，embrace AI and go to learn MetaGPT！

 

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
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