过去两年我在搭建生产级 AI 系统时，一直被一个误解困扰：

LLM、RAG、Agent 不是三个竞争技术，而是同一智能栈的三层结构。

大多数人之所以用不好 AI，是因为把它们混为一谈——或者只用其中一层，却期待三层的能力。

第一层：LLM 是“大脑”

LLM负责：

• 语言理解
• 推理
• 写作与结构化表达

但有个关键限制：

LLM 是冻结的，不知道训练截止之后发生的任何事情。

问 GPT-4：昨天的新闻？
→ 大概率 幻觉（hallucination）。

所以：

• LLM 很会“想”
• 但不知道现实世界发生了什么

这就是为什么 LLM 单独使用时不够可靠。

第二层：RAG 是“记忆系统”

RAG负责：

把外部知识检索出来，提供给大脑使用。

流程很简单：

1. 你提问
2. RAG 搜索外部数据库 / 文档
3. 把最相关的内容提供给 LLM
4. LLM 在此基础上推理

这样静态模型瞬间变成：
✅ 可访问最新信息
✅ 可基于真实文档回答
✅ 可审计信息来源

RAG 不能推理，但保证模型 “知道”事实。

第三层：Agent 是“决策者”

LLM 会“想”
RAG 会“记”

但它们都 不会行动。

Agent 就是行动的大脑：
能理解目标、规划步骤、执行任务、循环反思。

它能：

• 研究一个主题
• 爬取数据
• 整理报告
• 发邮件
• 执行流程 & 自动化任务

换句话说：

Agent = 自主工作的智能体（Autonomous Worker）

这才是真正能取代人工流程的核心。

三者不是替代，而是“智能三层架构”

下面这个图，是整个智能栈的本质：

LLM大脑推理/理解语言
RAG记忆：外部知识检索
Agent决策者：执行

一句话概括：

• LLM 负责“思考”
• RAG 负责“知道”
• Agent 负责“做”

三者的协作方式（系统工作流）

RAG（检索层）
Agent（行动者）
LLM（推理层）
用户
RAG（检索层）
Agent（行动者）
LLM（推理层）
用户
聊天 / 提问 / 提交任务
判断是否需要外部知识或执行任务
（如需要）请求相关文档
返回检索到的上下文
（如需要）交付可执行的任务计划
请求推理/下一步骤
返回思考结果（ReAct 规划）
执行步骤 & 自我反思
输出最终结果

一个完整的 AI 工作流里，三者密不可分。

三者核心差异

层级	角色	能力	不擅长的事
LLM	大脑	语言理解、推理、生成	不知道最新信息
RAG	记忆	访问外部知识、真实文档、结构化检索	不会推理、不做决策
Agent	决策者	规划、执行、循环反思	需要 LLM 帮思考、RAG 帮查资料

每一层负责不同的能力，没有谁能取代谁。

什么时候用谁？（使用决策图）

是
否
是
否
是
你的任务是什么？
纯语言任务？
写/翻/总结
用LLM
需要准确性？
技术内容/文档问答
用 LLM +RAG
需要自动执行？
自动化/任务流
用 LLM + RAG + Agent

你会发现并不是所有任务都需要 Agent, 也不是所有任务都要 RAG。

未来的AI不是“三选一”，而是“三合一”

业内很多人还在纠结：

• 用不用 RAG？
• 纯 LLM 能不能做 Agent？
• Agent 到底算不算 AGI？

其实真正强大的系统一定是分层架构：

LLM → RAG → Agent思考 → 知识 → 行动

未来工作流的核心不是谁更厉害，而是谁能把这三者组合得更好。

一张图记住整个智能栈

行动层
知识层
思考层

LLM理解/推理/生成
RAG检索外部事实
Agent执行/反思/自动化

只靠 LLM，你得到的是“聪明但没记忆的学生”。
加上 RAG，你得到的是“聪明且懂资料的专家”。
加上 Agent，你得到的是“能独立完成任务的助手”。

总结

LLM 负责“想”，RAG 负责“查”，Agent 负责“做”。
三者组合，才是真正的智能系统。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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