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AI智能体实战营中秋加餐直播时，有观众问起了智能体的学习路径。越山没有立刻回答，因为学习路径因人而异，因目标而异。于是我决定在专栏里写篇文章来详细解答。想学习AI智能体，可以点击文末的“阅读原文”订阅专栏。
AI智能体其实就是把AI解决问题的能力打包起来，方便我们重复使用。在解决问题时，智能体不仅能用提示词，还能借助外部知识库、插件、工作流等工具，让它变得更强大。
我们可以简单把学员分为懂技术和不懂技术两类，目标分为解决简单问题和解决复杂问题。这样一组合，就形成了四种学习路径。
这里的技术泛指IT层面的编程思维（能力）和算法知识。简单问题就是个人在工作、生活中遇到具体的一个问题，比如会议总结。复杂问题泛指需要引入超过5个变量、工具、步骤的问题，比如大型项目的管理或数据分析。
以下内容，基于越山的个人经验和视角，挂一漏万，欢迎留言。
不懂技术，解决简单问题
建议步骤：
先用AI对话工具，比如kimiChat 学习并实践常用AI提示词写法 了解大模型的能力和局限 学会拆解问题 给大模型挂上知识库（比如扣子Coze）
不懂技术，解决复杂问题
建议步骤：
先用AI对话工具，比如kimiChat 了解大模型的能力和局限 学习并实践常用AI提示词写法 学会拆解问题 学习工作流、图像流（扣子Coze） 给大模型挂上知识库（扣子Coze） 给大模型用插件 用多个低代码智能体平台（扣子、元器、AgentBuilder等）
懂技术，解决简单问题
建议步骤：
先用AI对话工具，比如kimiChat 了解大模型的能力和局限 学习并实践常用AI提示词写法 学会拆解问题 学习工作流、图像流（扣子Coze） 给大模型挂上知识库（扣子Coze） 学习大模型的API调用（比如OpenAI API） 用高度可定制的平台Dify（私有化部署，外接任意大模型）
懂技术，解决复杂问题
建议步骤：
先用AI对话工具，比如kimiChat 了解大模型的能力和局限 学习并实践常用AI提示词写法 学会拆解问题 学习工作流、图像流（扣子Coze） 给大模型挂上知识库（扣子Coze） 开发插件（API服务） 学习大模型的API调用（比如OpenAI API） 用代码实现增强检索生成（RAG） 用高度可定制的平台Dify（私有化部署，外接任意大模型） 用LangChain、AutoGen等框架开发多智能体应用 自研智能体框架和实例（考虑性能） 私有化部署大模型（考虑数据安全、合规和成本） 微调大模型（考虑数据安全、合规和效果）
这些学习路径，每一步都需要大量实践。最好的方法是找到具体问题，想尽办法去解决它。解决问题的过程，就是最好的学习方法。
如果不知道具体要解决什么问题，可以模仿小报童里的案例，一步步实操下来，也会有更清晰的认识。切忌光看教程，不实践。
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