AI Agent 正在成为 2025 年 AI 世界最炙手可热的关键词之一，这确实是个风口，而且还会持续很多年。如何入场呢？我们需要找到一个绝佳的实践项目，深化相关开发技术，再经改造复制进各行各业的落地场景中。
数字人就像是 AI Agent 领域的“爆款”产品，其横跨行业之多，需求大量且真实。过去，因其技术高度复杂，导致研发成本也高，难以大规模落地：
**大厂垄断：**产品和服务几乎都是闭源，中小企业研发成本超百万
**硬件门槛：**需高配 GPU 服务器，普通开发者望而却步
**人才断层：**懂 AI Agent + 数字人开发的复合型人才，企业年薪开到 80W + 仍一将难求
作为极客时间 2025 年重磅实战课，《AI Agent 实战：实时数字人开发行动营》带着「开源普惠」的使命来了！
前阿里高级技术专家李锟亲授，基于 DeepSeek+Qwen3 开源生态，4 周带你从环境搭建到行业落地，亲手打造可商用的实时数字人系统。无论你是想转型 AI 的开发者，还是寻找增长引擎的管理者，这门课都将重新定义你的职场竞争力。
因为李锟老师说，想要破解技术垄断，让开源成就普通人，真正让开源生态带来「技术平权」，所以课程中所用到的模型、工具、案例全部开放：
从 0 到 1，打造你的「数字人开发工具箱」
课程设计上，兼具新颖性、趣味性、实战性等 3 大突出特点，带你体验丝滑入门与具象收获。不仅展示开源 LLM 和 AI Agent 开发最新成果的新颖内容，还能让你体验到基于 LLM 开发各种 AI Agent 的趣味性，同时掌握 AI Agent 开发和数字人开发两项超实用技能，为未来职场发展添砖加瓦。
就拿课程的章节内容来说，每一章都超级扎实。从第一周的开发环境准备，到第四周的高级开发技术实现，环环相扣。每天 1 个任务，从环境部署到行业落地，全程拆解真实项目，每一步都为你铺好了成长的道路。
并且每周五还有 1 次直播，聚焦难点（如 RAG 检索优化、Live2D 动作控制），现场答疑。
到了最后，你将收获满满：从概念、原理到实战能力，全方位吃透 AI Agent；掌握基于 Dify 的开发框架，灵活搭建智能体；洞察 AI 产品设计的精髓，从 0 到 1 开发出自己的数字人项目，直接写入简历或商业方案！
详细的课程大纲在这里啦👇
写在最后
我想说这次行动营的「内容重点」是，用 4 周的时间带大家掌握 AI Agent 开发，包括从前到后的整体工作流程。
因为更加注重开发成本和大家的投入产出比，所以我们选择了对软硬件要求都较低的 2D 实时数字人，对于追求堪比真人效果的 3D 视觉，我们会教大家实现的思路和方案，以及如何与业务对接，但到落地层面上还需要大家「根据预算」去考量，因为要想达到非常精美的程度，还是要借助一些商业化模型和工具（“氪金”）。
当你学会了整体的开发流程，精美的 UI 不过是一种成本上的选择。
这门课程更多是教会大家从 0 到 1，先去完成数字人，再去优化它，从 1-100 的区间我们将一起探索，希望带大家一起收获一项新的开发技能，而不仅局限于收获一个数字人。
当你掌握这项技能，你可以拥有 N 个你需要的数字人。
长话短说，早鸟特惠正在进行中！原价 699 元的课程，早鸟价仅需 399 元，开营后恢复原价 699 元。数字人浪潮汹涌来袭，抢占先机即是抢占未来职场主动权！
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
