小白程序员轻松入门大模型，四层工程搞定Agent开发

本文介绍了如何利用四层工程Prompt engineering、Context engineering、Harness engineering、Loop engineering将LLMs的while loop转化为可运行的Agent系统。文章详细阐述了每层工程的作用和技巧帮助读者理解并掌握大模型开发的核心要点适合想要学习大模型的小白和程序员参考。LLMsAgent 不只靠 Prompt四层工程把 while loop 变成可运行系统Agent 这个东西说白了内核就是一个 while loop:• 模型先跑一轮• 它发起 tool calls• 工具结果回到上下文里• 模型再继续跑直到不再请求工具ReAct 在 2022-23 年就把这种循环讲清楚了后来几乎所有 agent / framework 都是按这个路子实现的我们之前也用纯 Python 从零手搓过一版 ReAct。但真正把 agent 跑起来外面还包着四层工程• Prompt engineering• Context engineering• Harness engineering• Loop engineering这四层不是互相抢活而是一层包一层模型坐在正中间。你可以把它理解成每往外看一层工程关注点就再放大一级。Prompt engineering它管的是模型单次调用时到底看到了什么通常包括角色、指令、示例和输出格式。这里的技巧改的是模型因为措辞不同而发生的内部计算和推理过程• Chain-of-thought 让模型先分步骤思考再作答• Few-shot examples 规定格式也顺手把边界情况教进去• JSON schema 或 XML tags 让输出能被代码稳定解析• Self-consistency 会采样几条推理链最后取多数结果Context engineering它管的不只是 prompt而是模型这一轮能看到的全部上下文用户 query、检索到的 docs、memory、前几轮对话还有更早步骤里的工具输出。上下文窗口是有限的而且涨得特别快所以工程重点不是一股脑往里塞而是给输入排优先级把不增值的东西砍掉。常见做法有• 只取和当前 query 真相关的 chunks再做 rerank• 关键事实别埋在中间因为模型在那里最容易掉精度• 老对话做摘要过期输出及时驱逐大块内容直接落文件Harness engineering它是模型外面那层代码定义 tools、解析调用、失败重试必要时再把活路由给 sub-agents比如一个负责 retrieval一个负责 code。然后还会有一个 verifier 来打分比如跑测试、校验 schema 等等。Prompt 和 context 解决的是“单次调用怎么调对”harness 解决的是“这一调用在真实系统里前后还得发生什么”。Loop engineering常规做法里外层循环还是你在管。也就是你写一条 prompt看 agent 跑了几轮再补下一条 prompt出错了你再兜底。这一层把那份工作也交给 agent 自己。它可以按 schedule 或 event 启动中间不用你插 prompt就连着跑很多轮。可 loop 天生不知道自己什么时候算“真的结束”。Agent 可能说自己 done 了停下来了结果测试还在红。所以停止条件不能只听 agent 一面之词得看真实信号比如• 用 turn cap 和 token cap 卡住跑飞的任务• 用 no-progress detector 抓重复调用• 用 completion check 再验一次目标是否真的完成可以交给另一个模型也可以交给确定性测试到了这一层你盯的已经不是某一条 prompt 了而是整段运行本身。所以工程重心会从“把每次提问写好”变成“把目标和停机条件先设好然后放它跑”。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】