文章详细解释了大模型三大核心组件的关系：LLM作为"大脑"提供推理能力但知识静止；RAG作为"记忆系统"连接外部知识库，实现动态更新和准确性；AI Agent作为"手脚"赋予系统自主行动能力。三者相辅相成，不是竞争对手，而是可以根据不同应用场景灵活组合，共同构建完整的人工智能系统。
用了 AI 这么久，终于搞懂 LLM、RAG 和 AI Agent 这三个的关系了。
他们不是竞争对手，而是相辅相成的存在。
LLM：大型语言模型
RAG：检索增强生成
AI Agent：也就是经常说到的 AI 智能体。
如果把AI系统比作一个人，大多数人只给了它一个“大脑”（LLM），却忘了给它“长期记忆”（RAG）和能决策行动的“手脚”（AI Agent）。
大脑（LLM）
大型语言模型（LLM）是这个智能堆栈的“大脑”。它拥有强大的推理、写作和理解自然语言的能力。我们平时用聊天方式使用ChatGPT、Gemini、豆包这些 APP，基本上都是在和一个有智慧的大脑进行沟通。
然而，它有一个致命的弱点，那就是它的知识是静止的，被完全冻结在了训练完成的时间点。
假设有一个大模型是在今年5月份发布的，那这个大模型只知道5月份之前的信息。你让它对6月份的某个事件发表建议，它是不知道的，只能胡编。
因为这个限制的存在，导致 LLM 虽然强大，却与现实世界脱节，或者说与现实世界不同步。
记忆系统（RAG）
RAG 本意是检索增强生成。
它的核心作用，就是将那个“静止的大脑”（LLM）与外部的、实时的知识数据库连接起来。
当用户提出问题时，RAG 会先在外部数据库中搜索并提取最相关的文档，然后将这些信息作为上下文一同提供给 LLM。
例如我在DeepSeek中询问“北京明天的天气”时，如果开启联网搜索的话，基本上能回答正确（有误差），可以看到右侧是 DeepSeek 查询的几个网页。
这个搜索网页的动作就是 RAG 。
而如果不勾选联网搜索呢？DeepSeek 就诚实的告诉你，它知道你想干什么，但是它办不到。
RAG 的加入，让 LLM 功力大增。
动态更新能力： 静态的 LLM 突然间拥有了访问全新数据的能力，能够获取真实、及时的信息，而这一切都无需对模型本身进行重新训练。
准确性与可审计性： 模型不再依赖其固有的、可能过时的训练数据进行“猜测”。相反，它基于实际检索到的信息进行推理。这不仅让准确率“立竿见影”，还意味着你可以精确地审核每个答案的来源是哪些文档。
AI Agent
尽管我们有了能思考的“大脑”和能记忆的“知识库”，但整个系统仍然比较被动。
它无法与世界互动。这时候，就轮到 AI Agent 登场了，它带来了动手能力，让智能不再是缸中之脑。
一个代理能够感知一个设定的目标，然后自主地规划步骤、执行行动，并根据结果进行反思和调整。
它不仅仅是回答问题，它还能执行复杂的多步骤任务，例如“研究主题、提取数据、生成报告并发送电子邮件”、自动修bug并提交代码。
使用场景
在实际的应用中，它们不是必须同时搭配使用的，而是有各自擅长的领域。
单独使用 LLM：当你的任务是纯粹的语言处理时，比如写作、总结或解释概念，单独使用 LLM 就足够了。
添加 RAG：当准确性至关重要时，就要加入 RAG 技术了。适用于需要从内部文档、技术手册或特定领域知识库中获取精确答案的场景。
AI Agent：当你需要系统具备真正的自主性时，就应该使用 Agent 了。例如那种需要比较复杂的流程才能完成的事情。比如用 Coze、n8n 搭建工作流，前段时间看到的“假如书籍会说话”这个工作流，输入一本书，最后产出的是一个有画面、有讲解、有字幕的完整视频。
如何系统的学习大模型 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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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
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
- 搭建 OpenAI 代理
- 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
- 互联网信息服务算法备案
- …
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。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
