大模型底层原理：AI、LLM、Agent之间关系

你是否刚踏入 AI 产品领域，面对 AI、LLM、Agent 这些高频技术词汇一头雾水，不知如何建立系统认知？

是否想搞懂大模型的底层逻辑，却苦于找不到清晰的入门路径，难以将技术认知转化为产品设计思路？

如果这些困惑正阻碍你前行，这门专为 AI 产品经理打造的入门课，将为你搭建清晰的知识桥梁！本课程紧扣 “梳理关联、拆解原理、落地应用” 的核心逻辑，层层递进讲解大模型相关核心知识：

发展脉络梳理：追溯从 AI 到 LLM 的完整发展历程，明确技术迭代的关键节点与核心驱动因素，理解大模型出现的必然性；

底层原理拆解：聚焦 LLM 的核心运行机制，拆解其技术底层的核心逻辑，帮助建立对大模型技术本质的基础认知；

关键组件解析：详解 Agent 的核心概念、核心功能及运行逻辑，厘清 Agent 与 LLM 之间的内在关联，明确二者在 AI 产品中的不同作用；

应用流程搭建：介绍大模型相关 Workflow 的设计框架与核心思路，搭建技术原理到产品落地的衔接桥梁；

巩固强化提升：配套针对性课后练习与补充知识点，帮助学员深化对核心内容的理解，查漏补缺、强化记忆。

通过本课程，学员将：

1. 构建完整知识体系：系统掌握从 AI 到 LLM 的发展逻辑，理清 AI、LLM、Agent 三者的核心关联，告别零散认知；

2. 吃透核心技术本质：理解 LLM 的底层运行原理与 Agent 的核心机制，为后续 AI 产品设计、需求拆解提供扎实的技术认知支撑；

3. 建立技术应用思维：初步掌握大模型相关 Workflow 的设计思路，具备将技术原理转化为产品落地思路的基础能力；

4. 夯实入门必备基础：通过循序渐进的学习与练习，扫清 AI 产品经理入门阶段的技术认知障碍，为后续深耕 AI 产品领域筑牢根基。