强烈推荐下菜鸟教程，因为其实我们对ai（ai agent）没有系统化的学习，很多知识会很零散
先说结论：别把 AI 和 AI Agent 搞混
聊技术的时候经常听到有人说「我用 AI 写了个项目」「搞了个 AI 帮我做事」，细问之下发现他们说的其实是两个东西。
AI（大模型） 就是那个跟你聊天的「脑子」。你问它答，一问一答，没了。ChatGPT、DeepSeek、通义千问，这些是 AI。
AI Agent（智能体） 是基于大模型 + 规划能力 + 工具调用 + 记忆组成的「超级助手」。它会自己拆任务、调工具、记上下文、一步步把事情做完，而不是等你一句一句喂。
一个不太严谨但好理解的比方：
- AI 是一个很聪明但只会说话的实习生，你说啥它回啥
- AI Agent 是一个能自己打开电脑、查资料、写代码、跑测试、改 bug 的同事
有点强行解释了，其实我本文就是说我们常说的ai，大概率是指ai智能体了，比如hermes之类，然后的话不要搞混淆，ai大模型是头部大厂训练的模型，我们可以接入和使用它，我们用的一些ai agent，就是帮我们接入好的
我目前在用的 AI 编程工具
前前后后试过不少：Trae、Cursor、OpenCode、OpenClaw、Hermes，还在用的剩三个：
Cursor —— 写代码真的很方便
日常主力。Tab 补全 + Chat + Agent 模式，写业务代码效率很高。
强烈推荐装一个叫 Superpowers 的 skill，相当于给 Cursor 装了一套工作流预设。你可以在 Cursor 里搜 @superpowers 或者去它们的 GitHub 找到安装方式。
MCP 推荐装 chrome-devtools，这样 Cursor 能直接操控浏览器帮你测页面，不用自己手动点。
Hermes Agent —— 开源版 Claude Code
Nomus Research 出的，架构更像 Claude Code，但开源且支持多 provider。它的特点是有持久记忆（跨 session 记住你的偏好和项目约定）、有 skill 系统（可以把常用工作流存成可复用的技能）。
我拿它配了阿里的 Open Code Review（OCR）做代码审查，跑 GitLab MR 的完整流水线：
OCR 审查代码 → 生成评论报告 → 自动贴到 GitLab MR 评论区
这套流程第一次配稍微麻烦点，配完之后就一句话的事：「审查 MR #XX」，剩下的全自动。我当前实现的效果图如下，有一点，感觉阿里ocr有点耗token！
Trae —— 字节出的，偶尔用
IDE 形态，内置 AI 能力，适合不想折腾配置的新手直接上手。目前用的不多，但偶尔切过去体验一下新版本。
新手朋友怎么入门？
如果你刚接触，建议路线：
第一步：先搞懂 AI 本身是怎么工作的
不要一上来就折腾 Agent。先用好一个聊天模型，理解 prompt 怎么写、token 是什么、RAG 是什么。
推荐看菜鸟教程上的 Hugging Face Transformers 系列，跟着用 Python 跑一个最简单的 pipeline：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
result = classifier("I love coding!")
print(result)
就三行代码，你就接触到了模型加载、推理、输出解析——这是所有 AI Agent 的地基。
第二步：理解 AI Agent 的四个核心组件
- 大模型（Brain）——推理和决策的中心
- 规划（Planning）——把大任务拆成可执行的小步骤
- 工具调用（Tool Use）——能操控终端、读写文件、搜索网页、调 API
- 记忆（Memory）——跨对话记住上下文、用户偏好、历史决策
你拿自己 Python 写一个最简单的 Agent：接入 DeepSeek API → 加个工具（比如查天气或者搜网页）→ 加个向量数据库做 RAG → 你会发现大部分 Agent 产品本质上就是这几个东西的组合。
第三步：理解为什么不同工具效果差很多
同样是 AI Agent，你用 Cursor 写代码和用另一个工具写代码，出来的质量可能天差地别。差别出在四个地方：
| 环节 | 好的 Agent | 一般的 Agent |
|---|---|---|
| 模型推理能力 | 底层模型强（如 Claude 4 系列） | 模型本身弱，怎么优化都差点意思 |
| 规划（Plan） | 能拆出合理的执行步骤 | 东一榔头西一棒子 |
| 向量检索（RAG） | 精确找到相关上下文 | 搜出来一堆不太相关的内容 |
| 记忆 | 记住你的偏好和项目约定 | 每次都像第一次见面 |
Hermes 在这块做得不错——它的记忆是跨 session 持久化的，整个项目的约定、你的编码习惯、踩过的坑都会被记住，下一个 session 不需要重新交代。
篇外
其实有时候在网上，我们大家都会讨论ai创作的问题，你的文章ai的，你的作品解决方案全ai的，根本不需要你，你的***都是ai的，哥们个人观点，一定要拥抱ai，我这篇文章也是ai的，但是很多思想是我的，比如我们做一个作品，plan+mcp+skill+review什么的，为什么我们用一样的ai，做出来的效果不一样，ai可以帮我们写文档，做ppt做word，我们都ai啊，为啥就是不一样，写得代码也不一样
我认为千万不要排斥ai，想想失业率裁员什么的就很容易理解了，然后一些公司内部自己构建中转站什么的，思维应该转变，比如，我做出一个好的产品，然后展示，这是我用ai做的，不错吧，大大方方使用ai，ai自媒体，ai文，ai小说什么的其实大有可为，思想是你的，那我们怕啥，用好ai，并且去审核它，对自己用ai完成的东西负责，哥们认为就相当棒了
一句话总结
- AI = 会聊天的大脑
- AI Agent = 大脑 + 手脚 + 记事本
新手先玩熟 Hugging Face 或直接调大模型 API，再自己搭一个最小 Agent，能少走很多弯路，可以参考菜鸟教程的python实现一个ai agent。（附图，上篇文章做的agent 助手）
