RAG:代表了AI的“查资料”能力,是AI获取和处理信息的基础。它帮助AI生成更加准确和可靠的内容。 MCP:代表了AI的“使用工具”能力,是AI与外部世界互动的桥梁。它简化了AI系统与外部环境的集成。 Agent:代表了AI的“思考决策”能力,是AI实现自主行动的核心。它使AI能够像人类一样感知、决策和行动。 结语 了解了RAG...
Agent 它像人一样思考,自己决定先做什么、后做什么,然后通过 MCP 调用工具完成任务。 今天的内容就是这些了。 感谢你的耐心。
RAG常作为Agent内的知识组件,提供事实基础。 Agent利用RAG访问相关信息,做出更明智的决策。 结合使用时(Agentic RAG),Agent的决策能力与RAG的知识能力相互增强。 Agent与MCP的关系 MCP为Agent提供与外部系统交互的标准化接口。 Agent可以通过MCP调用工具、获取数据,扩展其行动能力。 MCP简化了Agent与多种外部服务的集成,...
在AI 大模型时代,Agent可以被抽象的理解为具备基于思考结果并可以与环境进行交互的实产品或能力。我们有时候也叫它“代理”、“智能主体”。 Agent构建在大语言模型的推理能力基础上,对大语言模型的 Planning 规划的方案使用工具执行(Action) ,并对执行的过程进行观测(Observation),保证任务的落地执行。 举个例子来方...
Agent 作为“行动者” 函数调用负责“动手” 知识库/向量库/知识图谱 形成“世界观” 它们不是互相替代,而是互相补齐,逐步进化! 最后用一句话总结: 大模型是大脑,RAG是外脑,函数调用是手,Agent是人,知识库是书,向量库是记忆芯片,知识图谱是知识地图,而AGI,是我们最终要造出那个“聪明的数字人类”。
当前被普遍看好的两个大模型专业应用方向，分别是RAG（Retrieval-Augmented Agenerated，检索增强生成）与Agent（AI智能体）。本篇文章，先带大家认识一下RAG。01了解大模型的“幻觉”在了解RAG之前，我们先了解一下大模型著名的“幻觉”问题。“幻觉”，指的是大模型在试图生成内容或回答问题时，输出的结果不完全正确...
是什么:Agent(智能体)是能自主规划、决策的AI程序,像一个有目标的“数字打工人”。 能力:不仅能回答问题,还能拆解任务(如“订机票→查航班→比价→支付”)、调用工具(搜索/计算器/API)。 关键突破:让AI从“被动应答”升级为“主动做事”,比如自动订酒店、管理日程、炒股分析。
它基于LLM实现自然语言交互,借助RAG增强知识获取,形成综合智能体系。AI Agent独立思考,调用工具,高效完成复杂任务,是智能时代的关键技术之一。其出现不仅推动了技术进步,更深刻改变了人类生活与工作的方式,展现了强大的应用潜力和发展前景。 可能大家会疑问,AI Agent又和LLM、RAG有什么区别?他们之间的关系又是怎样的?
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)已经成为推动该领域进步的关键技术,这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式,而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础: ...