AI 已从只能撰写文本的聊天机器人，转变为具备推理、知识检索和执行能力的系统。推动这一进程的背后是三种主要的智能构建体：大型语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG） 和 AI 代理（AI Agents）。理解 LLMs vs. RAG vs. AI 代理 之间的对比，对于了解当今 AI 系统的思考、学习和行动方式至关重要。

人们经常将它们作为技术主题一起提及，但它们各自代表了不同的智能层面：LLM 是推理引擎，RAG 将其与实时知识相连接，而 AI 代理 则将推理转化为现实世界的行动。对于目前正在构建或使用 AI 系统的任何人来说，理解它们的区别和协作方式都至关重要。

一、简单的类比：大脑、知识与决策

将这三者想象成生命系统的组成部分会非常有帮助：

• LLM 是大脑。它能够推理、创造和交流，但其思考仅基于它已知的信息。
• RAG 负责喂养大脑，将思维连接到图书馆、数据库和实时信息源。
• AI 代理 则是做出决策的执行者，它利用大脑及其工具来规划、行动并完成目标。

这个简单的比喻抓住了三者之间的关系：LLM 提供智能，RAG 更新智能，而 代理 则赋予其方向和目的。

二、大型语言模型

大型语言模型（LLM）几乎是每一个当代 AI 工具的基石。像 GPT-4、Claude 和 Gemini 这样的 LLM，是经过海量书籍、网站、代码和研究论文等文本数据训练的。它们学习语言的结构和意义，并发展出预测句子中下一个词的能力。从这种单一能力中，衍生出了一系列广泛的能力，包括摘要、推理、翻译、解释和创造。

LLM 的优势在于其上下文理解能力。它能接收一个问题，推断出提问的意图，并生成一个有帮助甚至巧妙的回复。但这种智能有一个关键限制：它是静态的。模型只构建了其在训练时记录的知识库。它的“记忆”不允许它获取新事实、查找最近发生的事件或访问私有数据。

因此，LLM 非常聪明，但脱离了周围的环境；它能做出令人印象深刻的推理飞跃，但没有连接到其训练世界之外。这就是它有时会自信地提供不正确陈述（即“幻觉”）的原因。

尽管有这些限制，LLM 在涉及语言理解、创造力或措辞准确性的任务中表现出色。它们适用于写作、总结、辅导、代码生成和头脑风暴。然而，当需要准确性和时效性时，它们就需要 RAG 的帮助。

三、检索增强生成(RAG)

检索增强生成（RAG）是一种模式，通过它，模型的智能会因其获取当前、真实世界知识的需求而得到增强。这种模式本身相当简单：从外部来源检索相关信息，并在模型生成答案之前将其作为上下文提供。

当用户提出问题时，系统首先搜索知识库（可能是一个文档库、数据库或索引了文本嵌入的向量搜索引擎）。然后，系统会检索知识库中最相关的段落，并将其纳入到提示中，以供 LLM 生成回复。LLM 将基于其自身的内部推理和所提供的新信息进行推断。

这实现了从静态模型到动态模型的转变。即使不重新训练 LLM，它也能利用新鲜、领域特定和事实性的信息。RAG 本质上是将模型的记忆扩展到其训练范围之外。

优势立竿见影：

• 事实准确性提高：因为模型利用的是检索到的文本，而不是通过推理生成的文本。
• 知识保持最新：因为可以随时向数据库中添加新的文档集。
• 透明度提高：因为开发人员可以审计模型在生成回复时使用了哪些文档。

RAG 是 AI 架构发展中的一个重要里程碑。它有效地将 LLM 的推理能力与事实的锚定和对现实生活的调和连接起来。正是这种结合，将一个智能文本生成器转变为一个可靠的、能互补协作的助手。

四、AI Agents

LLM 可以思考，RAG 可以提供信息，但两者都不能“行动”，这正是 AI 代理的用武之地。

代理（Agent）围绕语言模型封装了一个控制循环，赋予其行动能力（agency）。它不再仅仅是回答问题，而是可以做出选择、调用工具并完成任务。换句话说，它不仅会“说”，还会“做”。

代理通过感知、规划、行动和反思的循环来运行。它们首先解释目标，决定完成目标的步骤，使用可用的工具或 API 执行步骤，观察结果，并在需要时进行修正。这使得代理能够在无人参与的情况下管理复杂的、多步骤的任务，包括搜索、分析、总结和报告。

例如，一个 AI 代理可以研究一个主题来创建演示文稿，提取支持数据，将数据合成为幻灯片的摘要，然后通过电子邮件发送该摘要幻灯片。另一个代理可以管理重复性工作流程、监控系统或处理日程安排。LLM 提供了推理和决策，而周围的代理脚手架提供了结构和控制。

构建此类系统需要深思熟虑的设计。与聊天机器人相比，代理具有更多的复杂性，包括错误处理、访问权限和监控。它们需要安全机制来避免意外行动，尤其是在使用外部工具时。然而，设计精良的代理可以将人类数百小时的思考变为现实，并将语言模型转化为数字化工作者。

五、如何协同工作？

适当的组合取决于用例。

• 如果你想将 LLM 用于纯语言任务：写作、总结、翻译或解释某事。
• 如果关注准确性、时效性或领域特定性，如回答来自内部文档或技术手册的问题，则使用 RAG。
• 当需要真正的自主性时，即当你需要系统进行推理、实施和管理工作流程时，则使用 AI 代理。

在所有这些情况下，对于复杂应用而言，这些层次通常是结合使用的：LLM 负责推理，RAG 层负责事实正确性，而代理则定义下一步的行动。

六、选择正确的方法

正确的组合取决于任务。

• 对于纯粹基于语言的任务（例如：写作、总结、翻译或解释），单独使用 LLM。
• 当准确性、时效性或领域特定知识很重要时，例如基于内部文档（如：政策、内部备忘录等）或技术手册回答问题时，使用 RAG。
• 当你还需要真正的自主性时，即能够决策、行动和管理工作流程的系统，使用 AI 代理。

在许多情况下，这些层会组装起来用于复杂的应用。LLM 进行推理，RAG 层确保事实准确性，而代理则决定系统接下来实际做什么。

七、挑战

尽管 LLM、RAG 和代理的结合功能强大，但也带来了新的责任。

在使用 RAG 管道时，开发人员必须考虑并管理上下文长度和上下文意义，确保模型拥有恰好足够的信息来保持“扎根”（grounded）。安全和隐私考量至关重要，尤其是在使用敏感或专有数据时。代理必须内置严格的安全机制，因为它们可以自主行动。

评估是另一个挑战。传统的准确性指标无法评估推理质量、检索相关性或完成行动的成功率。随着 AI 系统变得更具代理性，我们将需要替代的评估方法，以纳入透明度、可靠性和道德行为。

八、总结

从 LLM 到 RAG 再到 AI 代理的演进，是人工智能逻辑上的发展：从思考系统、到学习系统、再到行动系统。

LLM 提供推理和语言理解，RAG 将智能与正确、当代的信息联系起来，而代理则将两者转化为有目的、自主的行动。它们共同构成了真正智能系统的基础——这些系统不仅能处理信息，还能理解上下文、做出决策并采取有目的的行动。

简而言之，AI 的未来在于 LLM 负责“思考”，RAG 负责“知晓”，而代理负责“行动”。

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• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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