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原文链接：https://machinelearningmastery.com/the-roadmap-for-mastering-agentic-ai-in-2026/

原文作者：Kanwal Mehreen

在本文中，您将了解到一份清晰、实用的具身AI（Agentic AI）掌握路线图：它是什么，为何重要，以及如何在2026年精确地构建、部署和展示真实的系统。

我们将涵盖的主题包括：

数学、编程和机器学习的核心基础。
自主、使用工具的AI代理背后的概念和架构。
部署、专业化路径和作品集策略。

让我们直接开始吧。

2026年掌握具身AI的路线图
图片来源：编辑

引言

具身AI正在改变我们与机器的交互方式。与仅对命令做出反应的传统AI不同，具身AI可以自主地规划、行动和决策，以实现复杂的目标。您可以在自动驾驶机器人、数字助理以及处理业务工作流程或研究任务的AI代理中看到它的身影。这类AI可以提升生产力。全球AI市场正在快速增长，具身AI预计将在2026年成为主流。本指南提供了一个清晰的、循序渐进的路线图，助您在2026年掌握具身AI。

什么是具身AI？

具身AI指的是那些能够主动发起行动并独立运作以实现既定目标的系统，同时还能从其环境中学习。它们不仅仅是遵循指令；而是会规划、推理并适应新情况。例如，在金融领域，它们可以自动调整投资；在研究领域，它们可以独立探索并提出实验方案。

2026年掌握具身AI的分步路线图

第一步：先决条件

首先，在深入研究机器学习之前，您需要学习数学和编程的核心概念。

学习数学

建立对以下主题的扎实理解：

线性代数： 学习向量、矩阵、矩阵运算、特征值和奇异值分解。您可以从以下YouTube课程中学习：

微积分： 学习导数、梯度和优化技术。您可以从以下YouTube课程中学习：

概率论与统计学： 重点关注贝叶斯定理、概率分布和假设检验等关键概念。有用的资源包括：

您还可以参考这本教科书来学习机器学习所需的基础数学知识：教科书：机器学习数学

学习编程

现在，学习以下语言中的一种编程基础知识：

Python（推荐）
Python是机器学习中最流行的编程语言。这些资源可以帮助您学习 Python：

掌握编程基础后，重点学习 Pandas、Matplotlib 和 NumPy 等库，这些库用于数据操作和可视化。您可能想了解的一些资源如下：

R（替代方案）
R 适用于统计建模和数据科学。在此处学习 R 基础知识：

第二步：理解机器学习的关键概念

在这一步，您已经具备了足够的数学和编程知识，现在可以开始学习机器学习的基础知识了。为此，您应该知道机器学习有三种类型：

监督学习： 一种机器学习类型，涉及使用带标签的数据集来训练算法，目的是识别模式并做出决策。需要学习的重要算法包括：线性回归、逻辑回归、支持向量机 (SVM)、K近邻 (k-NN) 和决策树。
无监督学习： 一种机器学习类型，模型在未标记数据上进行训练，以在没有预定义输出的情况下发现模式、分组或结构。需要学习的重要算法包括：主成分分析 (PCA)、K均值聚类、层次聚类和 DBSCAN。
强化学习： 机器学习的一个类别，其中智能体通过与环境的交互并接收奖励或惩罚来学习做出决策。在此阶段，您可以跳过深入研究。

我发现学习机器学习基础知识最好的课程是：
吴恩达的机器学习专项课程 | Coursera

如果您需要证书，这是一门付费课程，但您也可以在 YouTube 上找到视频：
吴恩达教授的机器学习

您可以咨询的其他资源包括：

尝试练习和实现 Python 的 scikit-learn 库。遵循这个 YouTube 播放列表以顺利学习。

第三步：理解自主代理

自主代理是具身AI的核心，它们能够：

感知 (Perceive)： 解读来自环境的输入。
规划 (Plan)： 生成实现目标的策略。
行动 (Act)： 执行动作并与世界互动。
学习 (Learn)： 根据反馈改进决策。

您需要关注诸如多智能体系统、面向目标规划与搜索算法（A*、D* Lite）、分层强化学习、规划和仿真环境（OpenAI Gym、Unity ML-Agents）等主题。我发现学习自主代理的最佳资源如下：

什么是多智能体系统？ | IBM
AI 代理和具身AI 的能力解释 （推荐）
5 种 AI 代理：自主功能与现实世界应用 （推荐）
欢迎来到深度强化学习课程 – Hugging Face 深度 RL 课程 （推荐）
AI 中的多智能体系统：协调、规划与现实世界示例

第四步：深入研究具身AI架构

您需要学习如何使用简单、现代的工具来构建具身系统。您可以从神经符号代理开始，它将神经网络的学习能力与基本的逻辑推理相结合。然后，您可以探索基于Transformer的决策制定，其中大型语言模型（LLM）有助于规划和解决问题。在此过程中，您还应该了解用于决策的推理引擎；用于处理即时上下文、长期知识和基于经验学习的记忆系统；以及用于连接代理与外部 API、管理任务和跟踪进度的工具接口和目标管理系统。之后，尝试使用 AutoGPT、LangChain 和人类反馈强化学习 (RLHF) 等工具来创建可以自主遵循指令和完成任务的代理。我发现有帮助的资源如下：

2025年具身AI完整课程 | 适合初学者的AI代理教程 | 具身AI课程 | Edureka （推荐）
掌握所有 20 种具身AI设计模式 [完整课程] （推荐）
azminewasi/Curated-Reinforcement-Learning-Resources

第五步：选择一个专业方向

具身AI涵盖多个领域。您必须选择一个重点关注：

机器人学与自主系统： 您可以深入研究机器人导航、路径规划和操作，使用 ROS、Gazebo 和 PyBullet 等工具。可以参考的几个优秀资源是：
- “自主机器人”课程介绍 （推荐）
- 机器人学与自主系统
面向业务与工作流自动化的AI代理： 您可以从事处理研究、报告、客户查询或营销任务的智能助理工作。这些代理连接不同的工具，自动化重复性工作，并利用 LangChain 和 GPT API 等框架帮助团队做出更快、更明智的决策。
- 推荐课程：适合初学者的 LangChain 速成课程 | 2025年 LangChain 教程 LangChain 精通 | 完整 5 小时课程
生成式与决策式AI： 您可以探索能够自主进行推理、规划和多步问题解决的大型语言模型。该专业化涉及使用 Transformer、RLHF 和代理框架来构建能够思考任务并生成可靠输出的系统。您可以参考的一些免费资源包括：
- 2026年生成式AI完整课程 | 适合初学者的Gen AI教程 （推荐）
- 生成式AI – 人类反馈强化学习 (RLHF)

您可以参考的另一个资源是：Simplilearn：人工智能中的多智能体系统 | 如何构建多智能体AI系统

第六步：学习部署具身AI系统

一旦您构建了具身AI系统，就需要学习如何部署它，以便其他人可以使用。部署是将您的代理转换为可以稳定运行、处理请求并在现实世界中发挥作用的服务或应用程序的过程。为此，您可以选择 FastAPI 或 Flask 将您的代理通过 REST API 暴露出来；使用 Docker 将所有内容打包成可运行的容器；以及使用 AWS、Azure 或 GCP 等云提供商，您可以在其中大规模运行您的系统。这些工具可帮助您的代理在不同机器之间平稳运行，管理流量，并在用户数量众多时保持稳定。以下资源可能很有用：

第七步：建立作品集并持续学习

在获得构建具身AI系统的经验后，下一步就是展示您的技能并继续学习。强大的作品集不仅能证明您的专业知识，还能让您在雇主或合作伙伴眼中脱颖而出。别忘了通过从事新项目、学习新工具和跟上最新研究来不断磨练您的技能。为此：

您可以为 GitHub 开源项目做贡献
在 Papers with Code 和 arXiv 上获取最新的研究论文

结论

本指南涵盖了学习和掌握2026年具身AI的全面路线图。立即开始学习，因为机会是无限的，您开始得越早，成就就越多。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请发表评论。

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