结束语｜机会留给有准备的人

你好，我是李锟。

这门课程已经告一段落，非常感谢你一路陪伴，以极大的耐心学完了这门课程。这门课程是聚焦于自主型智能体（Autonomous Agent）应用开发的一套实战课程。自主型智能体应用其实由来已久，甚至可以追溯到遥远的 1990 年代，它是更早之前的自主型 AI（Autonomous AI）应用的升级版本。说自主型智能体应用是 AI 行业王冠上的明珠，是非常恰当的，因为开发自主型智能体应用需要结合 AI 领域和工程学领域的大量成果。

大语言模型（LLM）的出现和爆发式发展，让自主型智能体应用如虎添翼。为各行各业开发自主型智能体应用，如今是个黄金时代，我们躬逢其盛，绝对不应该错过这个非常难得的机遇。

有一些顶级 AI 专家，包括获得了图灵奖的杨立昆 (Yann LeCun) 教授和约书亚·本吉奥 (Yoshua Bengio) 教授对于目前 LLM 的现状仍然有诸多不满。例如去年杨立昆的这个访谈：图灵奖得主杨立昆最新专访：大模型很无趣。

尽管如此，LLM 无疑是通往 AGI（通用人工智能）的桥梁。在这个科技日新月异的时代，新入行的程序员们，不努力学习 AI 相关技术，未来就不会有很光明的前途。而 LLM 相关技术则位于目前所有 AI 技术的舞台中央。

LLM 相关的技术栈非常深，可以简单划分为基础 LLM 研发和 LLM 应用开发两个层面。杨立昆并不赞同刚毕业的大学生去做基础 LLM 的开发。他在一次座谈会上说道：

不要再投入大型语言模型的研究，这个领域已经由大型公司主导，你很难有所突破。

在另一个访谈中，杨立昆给年轻人建议：别瞎入行，目光放长远一点，AI时代学技能和知识不能只看未来五年，不然就会让自己成为技术发展假设的囚徒。

我百分百赞同杨立昆教授的这些忠告。有机会得到足够资源去研发基础 LLM 的人凤毛麟角。哪怕只是对基础 LLM 做微调，所需要的资源也是巨大的，技术难度和成本超出了很多中小型公司的能力。

然而，开发基于各种语言模型的应用软件，却是大有可为的。基于 Transformer 架构和规模法则（Scalling Law）的大型语言模型是众多语言模型中的一大类。除了大型语言模型，还有很多小型语言模型（SLM），以及面向特定领域的语言模型，例如语音、图片、视频等等。

OpenAI 在 2022 年年底发布 GPT-3.5 和 ChatGPT 之后，引发了语言模型的井喷。如今市场上仅通用语言模型（不包括为特定行业/领域定制的行业语言模型）就有几百种之多。除了商业版的语言模型外，开源语言模型也在蓬勃发展。这些语言模型有各自的优点和适用范围，充分利用这些语言模型开发出高度智能、用户体验优异的应用软件，是当今科技行业产品开发和创业的热点。

ChatGPT 的月活用户数量只用了两个月就突破了 1 亿，前无古人，至少目前也后无来者。类似 ChatGPT 的 ChatBot（聊天机器人）如同雨后春笋一般出现，今天已经是司空见惯。从客服机器人、外呼机器人、在线咨询+问答机器人、到旅游景区导游机器人等等。

然而只能与人类对话的 ChatBot 有很大的局限性，它无法操作硬件去执行物理相关的工作。它也没有主动性，只能由人类主动发起交互，完全被动地回复人类的详细指令（提示词），而不会自主完成任务，必要时主动向人类提供建设性意见和建议，或者主动向人类求助。

由 ChatBot 实现的智能体应用，显然还不是真正的智能体应用。我们真正希望使用的智能体，其实是一个像人类那样的智能体。它有很强的对话能力，能够理解人类用户希望它完成的目标。它能够分析目标，针对目标做任务分解，制定出完成目标所需的计划。它有能力操作完成相关任务所需的外部工具或者硬件，去执行这些任务。最终它会交付人类用户希望获得的产出物，并且达到人类用户设定的质量要求。没错，这就是自主型智能体（Autonomous Agent）应用。

在我看来，类似《星球大战》系列电影里面的 C3P0、R2D2 那样的机器人，就是理想的自主型智能体。

当然，自主型智能体未必一定要有人形，甚至都不需要有物理的硬件，纯软件也可以。无论其形态是什么，它都必须有一个真正智能的大脑，这个大脑就是我们要开发的自主型智能体应用。AI 应用的最终的目标并不是在围棋、Dota2、德州扑克等等游戏上全面击败并且羞辱人类玩家，这些都只是发展 AI 技术的手段，AI 应用的最终目标是实现自主型智能体应用，并且最终走向通用人工智能。

我们的长远目标是实现真正有价值的自主型智能体应用，我们首先应该明确应用需要实现的需求。然后以应用的需求为导向，选择最适合的技术来实现。我们必须坚持“在做中学”，这样才能超越现有技术的局限，不会陷入某种特定的技术和工具，躺在舒适圈里，“有了一把锤子，看到什么都是钉子”。自主型智能体应用的发展是一个持续进化和探索的过程，同样，我们的学习也是一个持续进步和挑战自我的过程。

我们这个时代充满了挑战和危机，我们必须不断为自己投资，深思熟虑的投资策略可以让自己立于不败之地。为自己投资有两种方式，一种是普通意义上的投资：股票、基金、黄金、房产等等。另一种是高效的学习。而最为高效的学习方法，则是开发自己的产品，坚持在做中学，这正是 Sam Altman 所强调的。在我看来，今天开发自己产品最好的方向就是自主型智能体应用，

我完全不建议你贸然辞去工作去全职创业，然而不去创业并不意味着不去学习与创业有关的技能。学习创业有关的技能非常重要，而且是迫在眉睫的。创业的第一步就是开发一个属于自己的产品。按照《精益创业》书中的方法，创业的第一个产品应该是一个自己能够胜任的“最小可行性产品”( MVP，Minimum Viable Product)。

学完了这门课程之后，你可以考虑启动一个自己的自主型智能体 MVP，开始做一些自己的副业。未来万一职业生涯不顺利，有自己的产品会是一个很好的防御手段。

这个 MVP 必须能够连接外部系统，通过调用外部系统去完成任务，甚至可以操作外部的某些硬件。无论这个 MVP 是什么，只要是真正有用的、自己热爱的，就值得开发。也许只是一个帮助妻子照顾家中宠物的应用，可以用语音+文本来控制，通过某种装置给小猫、小狗喂食、喂水。千里之行，始于足下，伟大的产品最初可能是很普通的。

通过坚持开发自己的产品，能够学习到大量的技术知识，获得解决大量工程学细节问题的经验。这些知识和经验无论对于自己未来在大公司的职业生涯，还是对于自己未来的创业，都会大有帮助。

正如我在最后一课引用《双城记》的开场白：这是最好的时代，也是最坏的时代。究竟是最好的时代，还是最坏的时代，其实取决于我们自己的选择和行动。我们明天能做的事、明天所处的位置，取决于我们今天正在做的事。机会永远都会有，但是只会留给有准备的人。善于开发产品、善于帮助用户解决复杂问题的人，幸存的机会会大的多，也必然会取得更大的成功。

最后，欢迎你在这门课程的读者交流群与我继续交流。祝愿所有的你们在未来的职业生涯中取得巨大的成功！此外，我也想听听你对课程的建议，希望你可以花几分钟的时间填写一下课程问卷，让我了解你的想法和需求，以便我后期继续迭代我们的课程。、