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# 我们是如何走到这一步的

人工智能这一词出现，依然有几十年的历史，差不多每过十年就会经历一次 AI 浪潮。抛开那些繁杂的概念，只说大模型，起源可以追溯到 2017 年发布的《Attention is All Need》论文，论文提出了Transformer，给现在的 LLM（大语言模型） 奠定了理论基础。
理论到落地通常需要很久的时间。所以直到2022年，才有第一个应用诞生，至今AI应用访问量上都占据着榜首。
![模型 & 应用#center#50%](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3610078/6e43d2955b0ea5585a78ab5da80a8f97.png) 

# 如何理解LLM

一个发光二极管，亮与暗代表1和0，这样电信号与数字信号便有了转换方式，硬件与软件有了初步合作。不过0101代码的还是不够让人类方便的理解，于是人们将一组01抽象成指令，就有了汇编。但是汇编还是有点不够直观，逐渐抽象有了更高级的语言。
可以让计算机直接与人类沟通吗？有的兄弟，有的
**NLP**（自然语言处理，Natural Language Processing）是 AI 人工智能的核心分支，目标是通过算法让计算机理解、处理、生成人类语言。
LLM呢，就是NLP的一个子集。也是为了能够听懂并与人类交流。
![AI & NLP & LLM 关系#center#30%](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3610078/e6e288edf3a3e548b3188c6a0cddfb9a.png) 

## 简单原理

当我们描述描述两个物体时，可以给他很多属性。每个属性又有一定的值，所以由各个属性维度组成的数据可以抽象在一个n维坐标系上。每一个物品，都算做一个向量。以前我们说，万物皆对象，现在也可以说，万物皆向量。
在文字上说两个物体相似，可以说属性接近。而在n维坐标系中，可以使用数学公式，求出两个向量的余弦相似度（0到1之间）。
在你向 DeepSeek 提问时，他便根据你的问题，开始推测下一个字或词(token)。用一个复杂的技术（开头所述的论文），取出下一个的概率比较大的token。直到到达最大上下文或者意图识别到很弱的信号才会终止输出。
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## 开发应用基础

当大模型有了足够多的向量（存在于网络的知识），我们便实现了知识平权，当你想要快速了解任何领域公开的知识都很方便。这便是第一类应用，智能对话助手。
当你问他你们企业私有的知识，这就有点难为他了。不过这也很快被**检索增强生成**（RAG, Retrieval-augmented Generation）解决。
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>先将企业知识pdf、word等文档通过Embeding模型转为向量，存到向量数据库中，当提问时，会去数据库中检索，拼接完整的提问和背景，还有大模型回答

那现在，你有了更商业版的助手，它可以在客服，企业知识库等场景发挥很大作用。
但这还远远不够，如果你想将它真正嵌入业务中的一环，比如动动嘴就能填一张请假单。这时候，需要强调他的回答格式。
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一个结构化的JSON，就可以将此作为一个请求，转发给对应系统，于是你完成了初级的应用开发。
但并不是所有人都懂代码，不过所有人都会懂业务，所以一些程序员之外的人也可以通过Agent（智能体）工作流来组成自己的应用的产品（coze，dify）。
 
## 更多的现代技术

以下是写Agent会用到的，比较专业，可跳过本部分。
- MCP 模型上下文协议

大多数时候，我们还在扮演一个上下文的搬运工，有时希望在对话过程中都可以将信息传达给他。于是，便有了这样的技术，赋予大模型眼睛，手与脚。让它在运行过程中可以自由的看浏览器，查找官方文档，查看本地代码空间等。
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- A2A 智能体对智能体协议

任何接口都可以改造成MCP，但问题也随之而来。有时会无法管控他上下文的长度，造成了大量的上下文浪费。也有时怕他太过全能，在数据库MCP上删库跑路。于是，便诞生了此，有着更完善的Agent调用链的协议。
- Skills

这是Claude对MCP副作用的一个回答。优化了 A2A 的繁重，弥补了MCP的莽撞。通过简单文字描述的流程与模型的Agent支持，让大模型的能力更为强大。
# 现在的 LLM 应用什么样子

## 背景

如今，我们看到常用的App都或多或少的上线了LLM功能。
比如，他们可以分析你的数据，给你提供更全的建议的健身App；
你可以随时向客服提问，并得到专业知识的的智能客服应用，有的甚至你可以直接让他们帮你完成某个购买商品操作；
亦或者，一个贾维斯一样的助手，可以帮你联网搜索，整理，汇报等一连串的任务。
 
在早期，我们还在讨论怎样使用Prompt（提示词）让大模型更聪明。后来我们为了让大模型更准确的执行某个流程，还专注去学搭建Agent 工作流。不过随着这种不确定性的工作越来越确定性，一些Prompt，Agent工作流的规范确立，这些手动提示的操作，变成了规范的Agent、应用流程。BTW，提示词还是要学一下的，有时候现有的不够满足你的一些场景。
## 搭建应用通解

像Coze Space和Gemini的生图功能，已不再是直接调用模型，而是有一定流程的自规划智能体。根据ReAct，CodeAct等论文的介绍，我觉得大致可以分为下面流程：
- 思考

用户的问题或许是个很复杂的任务，我们需要拆解，这时会出现第一次调用大模型。
- 规划

拆解子问题逐个解决，或是子计划交给其他智能体（SubAgent or multi Agent）。
- 行动

拿到最小可执行的任务后，开始执行自己的任务。
- 反思

这里可能会造成大模型自循环，检查是否规划的全部完成，检查最开始的任务是否解决。
 
![image#center#75%](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3610078/9b5053c69686f74aad461ccea96d7b9f.gif) 
ReAct 模式
 
# 未来的 AI 应用什么样子

这里没再用LLM，而是改成了AI。因为我觉得，LLM发展已经开始局限，所有的流程开始逐渐形成范式。未来一定是多AI共同协作，NLP或许只是一个入口。比如大家一直向往的具身智能机器人，排除算力电力等挑战，这全身的动作控制，一个LLM就不够用。

人工智能这一词出现，依然有几十年的历史，差不多每过十年就会经历一次 AI 浪潮。抛开那些繁杂的概念，只说大模型，起源可以追溯到 2017 年发布的《Attention is All Need》论文，论文提出了Transformer，给现在的 LLM（大语言模型） 奠定了理论基础。理论到落地通常需要很久的时间。所以直到2022年，才有第一个应用诞生，至今AI应用访问量上都占据着榜首。

沉默半年，我怎样看待 AI 应用

半年没创作之后，我是如何看待AI的

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人工智能发展历程与LLM技术解析：从Transformer理论到智能应用落地，揭秘大语言模型工作原理、企业知识库构建、智能体工作流开发等前沿技术，探讨AI助手、智能客服等商业应用场景，展望多AI协作的未来发展趋势。

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