从粒子物理到 AI 代理：我的一周发现
Source: Dev.to
引言
我是一名在 VUB 攻读博士的学生，研究 CMS 实验在 CERN 的 H + c 分析。我的日常充斥着 ROOT 直方图、用于喷流标记的机器学习模型、无尽的调试，以及与 Gemini、ChatGPT 和其他 AI 模型的大量聊天。我训练过神经网络和 Transformer，以为自己已经了解 AI。
后来我参加了为期 5 天的 AI 代理强化课程，才意识到自己一直在使用 AI 工具，却并未真正理解 AI 系统。这是我第一次正式的 AI 课程，它改变了一切。
第一天：让我大吃一惊的问题
“LLM 和代理有什么区别？”
我当时的第一反应是：“它们不是一样的吗？”
课程展示了架构：Planner（规划器）、Executor（执行器）、Memory（记忆）、Evaluator（评估器）。我在其中看到了自己的循环：
- 规划今天的分析策略
- 执行代码
- 记住昨天哪里出错了
- 评估自己是否在取得进展
我每天都在手动完成这个代理循环。
**领悟：**如果系统能够自主完成这些推理会怎样？
第四天：验证环节
在第 4 天，课程演示了如何验证代理的决策。作为实验物理学家，这让我感到熟悉——我们会用多重检查和交叉参考来验证一切。
**洞见：**代理需要我们对探测器数据所施加的同样严谨性。不是盲目信任，而是系统化的验证。
第五天：构建我的咨询小组
在我的顶点项目中，我构建了一个 AI 咨询小组：一个多代理系统，专门的代理协同解决问题。与其让单一代理尝试完成所有任务，我创建了一个专家小组：
- 一个代理分析问题
- 另一个提出解决方案
- 第三个评估权衡
它们进行辩论并达成共识。这类似于我们的研究小组会议——不同的人、不同的专长，共同寻找最佳答案。
**我这样构建的原因：**我希望它具有广泛的适用性，能够帮助任何领域的用户。多视角受益于所有人。
演示可在此观看：https://youtu.be/hKYb8bk01AI
实际改变了什么
**之前：**我把 AI 当作被动工具，等着我下指令。
**之后：**我把 AI 看作可以设计来推理、协作并自主行动的系统。
实际的区别在于：我现在考虑构建一个完整的研究伙伴代理——它不仅执行任务，还能在物理研究上真正合作。它可以：
- 提出我未曾考虑的替代分析方法
- 在系统性问题出现之前指出潜在风险
- 当我卡住时帮助头脑风暴
- 学习我的推理模式，补充我的思考
不是取代我，而是与我合作。
我将继续前进的方向
在构建了一个通用的系统后，我现在想创建一个深度集成到我的分析中的专用研究伙伴代理——它了解文件结构、熟悉 CMS 探测器，并能与我进行真正的科学讨论。我仍在学习，也仍在构建中。
致谢
**致 Google 和 Kaggle：**感谢让这次学习既可及又密集。每日的结构安排恰到好处。
**致 Discord 社区：**感谢调试帮助以及提醒我们大家正在一起摸索的精神。