LLM Agent实践——借助大模型智能体学习编程语言

大模型“内嵌”了丰富知识，如同活百科全书，借助大模型学习新知识已成为流行的方法。但人类仍需保持自主学习，避免过度依赖AI导致思维惰性。

大模型像一个老师

在编程学习中，大模型可以扮演一个时刻在线的老师：拥有丰富的知识储备、能够根据个人需求生成教学内容、理解学习者提出的问题，并提供相应的解答或指导。

不过，人类学习仍需遵循基本规律，从易到难、循序渐进，并通过反复练习形成记忆。只有这样才能真正掌握知识，转化为自己的能力。否则就会变成“一看就会，一用就废”。

以下以扣子智能体为例，介绍如何借助大模型学习Rust编程语言。

1. 生成教学大纲

学习的第一步是制定一个学习计划。通过与大模型对话，让它根据你的知识背景和学习目标生成一个教学大纲。

教学大纲中的每个知识点都应编号，以便随时引用。

你可以打印大纲以便查阅、做笔记，并在学习过程中标记重点和难点。

这过程中要进行多轮对话，直到大纲满足你的需求。

最终，学习大纲应保存到智能体的长期记忆中，作为后续学习的基础。

2. 逐个章节学习

接下来是每天的学习，提议以小节为单位持续开展。

大模型在这其中起到关键作用。选择有推理能力的模型将能极大减少出错的概率，并且要将相关的发散参数下调，减少幻觉。

主要技能：

1. 大模型根据每小节的提纲，生成相应的知识点、代码示例、习题和参考答案供学习。

2. 你作为学生需进行学习、记忆和练习。选择自己喜爱的开发工具（如VS Code、JetBrains、Eclipse等）进行实践。

3. 大模型还需响应学习过程中的各种提问并提供回答。问答应围绕学习内容展开，避免跑题。

   

3. 记录学习进度

学习是一个持续的过程，智能体需检查并记录学习进度：

1. 出考题。每一小节结束时，大模型要出一些考题来检验你的掌握情况；

2. 你需回答问题，大模型进行评分并提供详细解析；

3. 最后，大模型需在长期记忆中记录学习进度，并持续更新。

   

4. 发个奖

完成全部学习任务后，智能体可颁发虚拟奖章或证书，增强成就感和仪式感。这不仅是对学习成果的认可，也能激励你持续进步。

保持批判性思维

在学习过程中，人需保持理性思考。大模型虽强劲，但也会出错。有些看似合理的推理，现实中未必成立。

保持清醒头脑，辨别真伪。实践、传统搜索、与他人讨论等方式都是验证信息的重大手段。

小结

1. 遵循学习规律：借助大模型学习编程需遵循人类学习规律，主动记忆、练习、积累，避免过度依赖AI导致的“思维惰性”。

2. 完整教学体系：教学大纲、知识点、练习题、参考答案、智能评估与反馈，构成完整的学习闭环，一个都不能少。

3. 保持批判思维：学习过程中保持批判性思维，善于验证信息，真正将知识转化为自己的编程能力。

在AI辅助的时代，最好的学习策略是：将其作为学习伙伴，而非替代品。毕竟，编程世界的星辰大海，终究要靠自己的双手去编译运行。

案例参考：Coze：Rust老师在线教学