怎么去油管学ai agent

百分之九十的人都不知道，在油管学 ai， 真的 能让你少走很多弯路。前段时间我每天花二点五个小时在油管学习，三个月时间我已经成功上岸大厂。这 几位博主是我反复刷真心推荐的。首先是亚马逊首席科学家李牧，他的动手学 ai agent 整系列对小白来说极其友好，用的是 pie torch 实现多 agent 结构框架、工业级任务调度加实时决策代码以及 jupiter doc。 其次是台大教授李鸿祎，我就是看他的大模型教程入门的，甚至很多小破站上录的零基础课程都有他的影子。 再就是 open ai 创始人之一 andri kaffari， 他的 form l l s agent 适合进阶学习。最后就是吴恩达老师， 应该没人不认识吧，作为人工智能界的权威学者，他的 ai agent 的 专项课想落地智能体的一定要看。考虑到有些小伙伴不能科学上网，别担心，我把这些大佬的视频教程和电子书籍以及文达整理的学习路线都打包好了，是我老铁的，记得留下学习即可带走。

学习 ai agent 一定要关注的五个油管博主，很多 ai 创业者自己都在看。第一位 jeff 苏，他的分享简单实用，除了教大家 agent 怎么玩，还会分享 prompt 怎么写， 很适合初学 ai 的 朋友。第二位 tina 黄，最经典就是他四十四分钟讲透 ai agent 的 视频，深入浅出，没有废话，能帮大家快速建立起完整的认知框架。第三位 dave abler， 它的内容就有点上难度了，聚焦 ai 工程化的教学，需要学习者有一定的编程能力，适合想靠 agent 变现的超级个体。 第四位 all about ai， 它擅长把复杂概念讲清楚，内容覆盖面比较广，是普通人理解 agent 底层机制的最佳路径。 第五位 ai jason， 它的分享偏实战，会讲很多自动化、 ai 工作流和 agent 的 组合方式，你可以直接挑一个适配自己的场景，完整复刻它的逻辑。最后记得三连一下，祝大家学得开心！

这个项目简直是 ai 认证领域的神奇资源，它是一整套从认知到实战带到面试的 ai 学习路线。在这里，你能学到 ai 开发、 o a g 猫 g ai 等核心技能，还附带从零到 offer 的 完整路径。通过实战项目把知识落地，打造属于自己的作品级， 为简历函面试做好准备。更赞的是，他把复杂内容拆解成清晰路线，帮你快速完成从入门到实战、从学习到简历函面试的全流程。同时，项目还提供了资源缩影，让你能快速找到想要的文档案例，看项目，真正做到一站式搞定所有学习需求。

如果你在二六年一月开始学 ai a 诊，需要多久才能学会？这里有一条我自己总结的学习路线，建议先收藏，避免以后走弯路。如果你是四十五岁以下，想学习 a 诊，那么恭喜你，只要不是三分钟热度，一个月的时间就能从小白进阶成 a 诊工程师。首先，按照这个流程制定一个学习计划，每日打卡。 第一周，打基础，先掌握 a 诊核心理论，搞懂核心组建，吃透大语言模型、规划模块、记忆模块和工具级这些基础概念。第二周，吃透 a 诊的工作原理和难点解决方案，拓展学习 react 抠透等经典 a 诊的范式。第三周，强化学习，了解多智能体协助的逻辑，掌握 prompt 调优技巧，让你的 a 诊更精准的输出你想要的结果。第四周，进行实战，结合所学知识，自己动手完成几个大模型项目， 跟着走下来，你就能真正把技术接入实际业务，升职涨薪易如反掌。最后，我已经把学习路线以及配套视频教程、实战项目都整理好了，留个学习就可以领取，希望可以帮到大家。

假如你从二六年一月开始学 ai a 证，需要多久才能学会？接下来告诉你一条最快的学习路线，建议先收藏，避免以后走弯路。如果你年龄在四十五岁以下，那么恭喜你，只要不是三分钟热度，一个月的时间就能从小白进阶成 a 证的工程师。首先按照这个流程制定一个学习计划，坚持每日打卡。第一周，夯实理论基础，先啃透 a 证的核心理论和组建 透大语言模型、规划模块、记忆模块和工具集这些基础概念。第二周，专攻 agent 的 工作机制与难点，重点掌握 rxt 科、 vt 等经典 agent 的 范式。第三周，进阶学习了解多智能体协助逻辑，并精通 prompt 调油技巧，确保 agent 能精 准理解指令，输出高质量结果。第四周，实战演练，结合前面所学知识，自己动手完成几个小项目，学完这些，你就可以应对各种复杂任务了，深知掌心不是手到擒来。如果你还不知道从何开始，我这里整理了学习路线以及配套视频教程，实战项目留下学习双手奉上。

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他真的把 agent 搭建讲的太清楚了。很多同学都知道二零二六年是 agent 的 风口，但一到自己动手搭建时一头雾水。所以我特意花了几天时间整理出这份从零到一手把手搭建 agent 实战文档，包括从环境准备到运行智能体的全部实现过程，新手小白都能看懂。学会这些不仅可以打造商用智能体， 甚至还可以应聘大模型工程师。如果你也想学好智能体，却不知如何下手。粉丝里有电脑的，来我这免费领一套大模型全套学习包，只要来三个一，我就会发你。

今天我们要学习的内容是题诗词工程，嗯，那什么是题诗词工程呢？嗯，我的理解题诗词工程就是我们在与 ai 的 呃沟通过程当中，我们可以预测一些， 嗯，身份或者是规则约束等等。嗯，给到大模型，然后让大模型能够输出一些符合我们预期的结果。 嗯，那今天我们就会，嗯，结合大模型，然后去看一下奇斯特工程究竟是怎么用的。 那这里呢？我跟 jamila 提问，就是如何写一个结构化的 event 系统提示词，那它这里就给我了一个模板， 嗯，一个，我们一个提示词往往是以这文本文件的方式或者是文本的方式去给到大模型，那它里边常见的一些字段。 这个弱，我们仔细去阅读一下，他的一个标准的模板啊，这类弱弱就是角色，角色就是我们告诉大模型他扮演的一个角色，这样他能更好的去以这个角色的角度去思考问题。 嗯，因为大模型它是，它其实是没有一个角色的，这个这个往往是很有用的，所以这个角色设定其实是比较重要的。如果我们不告诉他一个角色的话， 他可能会泛泛的去谈论，不会有一个专业的角度，或者是一个普通人的视角去看看待这个问题。 第二个是这个呢，是对角色做一些补充，做一些描述他的核心的工作，他的智能是什么？ 嗯，第三个是目标，目标就是我们要达到一个怎样的目标嘛？然后这里是约束，这是技能。 嗯，技能的话是我们告诉他他拥有的拥有的能力，比如说他对某些子段进行提取，他去哪里去查询一些什么样的信息等等。 嗯， workflow 就是 他的工作流，就是我们可能需要对一些信息进行怎样的处理，第一步要做什么？第二步做什么？比如说做一些统计， 然后第一步怎么去统计？第二步，嗯，做做什么之类的，下面呢？啊？这里还有一个 output， output function， 这一个是指我们给他定义一个输出格式， 这个可以是你给他写一个，写一个样式，写一个样例， initiative， 这是抽象。下面呢是他给出的一个例子，就是我大模型作为一个理财分析师，然后去分析我们的账单流水， 这一这么一个例子，我们简单看一下他的，他的目标呢，就是对我们的消费记录去做梳理，然后去提供一个消费预算。 嗯，这里我们看一下他的 呃， workflow， workflow 的 话第一步解析就是只需阅读账单。第二步分类，将这些消费消费记录进行一个分类。第三步诊断，看看哪些 支出比较高。第三步给建议，给出省钱的建议。然后呢他的输出格式，输出格式，这里我们就给他约定了 artform， 它请以 markdown 的 格式来输出。那消费现状，那我们看到的它的输出应该是消费下面的下面这些啊，消费现状组织出最大金项，然后风险提示优化建议， 那我们得到的，最终我们得到的应该就是这些内容，我们传给他一个账单，然后他输出告诉我们一个这样的内容，这是我们的预期，对吧？ 那我们就以这个这个为例去去做一下，去看一下，比如说我们的 deep seek 我 们怎么去用起来呢？这一个这个格式，嗯，其实下面他也有告诉我们怎么去用。 嗯，好，我们先不管了。 deep sync 的 话，其实我们在一开始直接把这个粘过来，然后发出去就可以了。 你看他是给了一个输出的例子，然后详情列出来了环比分析，因为上面我们是有要求他做一个环比分析的， 下个月的预算方案，然后能计算月度环比增长率和支出占比。对，所以他这里给了一个环比的分析风险提示、 优化建议啊，都给了，但是这个他只是给了一个例子，对吧？我没有给他实际的账单，我在之前已经生成好了一个账单， 因为这个生成起来比较慢啊，所以这里我直接提前生成好了，生成了一个流水，然后我们直接粘给他，看看会不会拿到预期的结果。嗯，好，可以看到 他给了分类，每一个分类的占比，对吧？这都给出来了，然后给予风险提示， 我们可以看到是完全符合我们这里给他的要求的。所以这这个提示词的用法啊有这么几个。第一个是在大模型里直接用， 我们在大模型里用的时候，我们直接在对话的第一条直接粘给他就可以了。第二种用法呢是在这个类似扣的空间和 define 类似于这种里边去用，那这个也很简单，我们回来，回来创建一个，创建一个智能器测试这样的 账单。二八，那这里我们怎么去告诉他呢？其实直接粘在这就可以了，直接复制，然后粘过了， 然后这时候我们再把刚才的账单给粘过了 账单，然后我们把账单发给他，然后这时候裤子也会给出，给出他的一个结果，你看可以看到也是符合我们预期的 优化建议，对吧？嗯，第三种呢？这，这是第二种方式了，就是控制空间或者 define， 对 吧？第三种方式呢，就是以代码的形式，代码的形式的话， 嗯， 类似于这种，在 python 代码中调用 api 的 时候，我们以文件的形式传给它，传给大模型，以以 message， message 的 形式传给它。 嗯，这种方式我们你首先需要有一个大模型，我们暂时就不演示了，后续我们会增加这一部分的内容。 这三种方式都是我们的系统提示词的一个作用，我们再看一眼这个提示词的结构，嗯， 首先是若角色，然后角色的一个说明，然后我们的目标是什么？然后给他的约束是什么？比如说隐私，严格禁止询问银行卡密码或银行卡账号和密码， 然后他的技能，他可以查询哪些信息，对吧？他可以做哪些事情？他会见我啊？他的 workflow， 第一步、第二步、第三步、第四步，分别分别做什么？然后是输出格式， 这是一个完整的一个提示词的文档，嗯，我们如果想要写一个提示词，其实，呃是可以让这个大冒险帮我们去实现的。 这个提示词文档呢，就能更好的能够拿到我们一个预期的结果。其实是对大模型它的工作内容和热和输出方式做了一个限制。 好，今天就这些，明天的话我们继续去了解一下扣子这种 深入去了解一下 code 这种工作流和智能体，去简易的 d 代码的方式去搭建出一个简易的智能体出来。

ai 圈集体破防大模型将不再是博士生能玩的高端局，原因是吴恩达大佬最新发布的 agantica ai 课程彻底火炸 youtube， 直接吊打市面百分之九十九的同类教程，瞬间点燃全球技术宅的学习狂潮。这门课的硬核之处就在于把复杂的智能体设计拆解成五个极简模块，重要的是手把手教你项目落地实操，妥妥的实战王炸！跟 跟着学就能亲手搭出会反思。能自主规划的智能体，直接让原本高深的大模型变成小白，也能轻松玩转的入门玩法。配套的代码和视频教程，以及吴恩达大佬整理的学习路线都整理好了，留个学习双手奉上。

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ai 圈最近直接炸锅了，大模型不再是博士生的高门槛领域，原因是吴恩达最新发布的 agent 相关课程在 youtube 上爆火，热度和质量都远超市面上大多数同类教程，迅速点燃了全球技术圈的学习热情。真正厉害的地方在于，这门课把原本复杂的智能体设计拆解为五个清晰模块， 从原理到实现全程实操教学，手把手带你完成项目落地。学完之后，你就能搭建具备规划与反思能力的自主智能体，让大模型从高端研究变成人人可玩的入门实践。配套代码以及视频讲解的中英文版本我都已经整理好了，非常值得直接跟着学一遍。

终于懂了为什么大家都说 youtube 才是大模型人的天堂，每天学习二点五个小时，绝大多数时间就是泡在油管里面。这几位博主是我反复刷真心推荐的。首先是亚马逊首席科学家李牧，他的动手学 ai agent 系列对小白来说极其友好，用的是 pie torch 实现多 agent 协同框架、 工业级任务调度加实时决策代码以及 jupiter notebook。 其次是台大教授李鸿祎，我就是看他的大模型教程入门的， 甚至很多小破站上录的零基础课程都有它的影子。再就是 openai 创始人之一 andrew j carpatty， 他的 from l lms to agents 适合进阶学习。最后就是吴文达老师，应该没人不认识吧，作为人工智能界的权威学者，他的 ai agent 专项课想落地智能体的一定要看。 考虑到有些小伙伴不能科学上网，别担心，我自己整理了一套大模型从入门到进阶的视频教程和电子书籍，留个学习双手奉上。

拿下 ai 大 模型最正确的学习顺序制斜修版，我们先从 ai 大 模型基础开始学习 prompt， transformer 以及神经网络等内容。然后我们学 reg 和 agent。 简单来说， reg 就是 搭建私有知识库，把自己的数据库喂给大模型， agent 可以 自主感知环境并执行任务。在工具上学好 lan can 和 lambodex。 接着我们学模型训练和微调。为了大家可以更直观了解 ai 大 模型学习路线，我把完整版学习教程和资源都整理出来了，感兴趣的宝子可以抱走回家上手学习。