通俗易懂的解释 LLM，RAG 和 AI Agent 的差别，以下内容为原推的翻译：

我终于明白了LLM、RAG和AI智能体的区别

过去两年里，我一直在搭建真正落地的AI系统。现在，我终于清楚了：

LLM（大语言模型）、RAG（检索增强生成）和AI智能体（AI Agents），根本不是互相竞争的技术，而是构成同一个AI智能系统的三个层次。很多人用错了方法，把它们当成互斥的工具。

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> 大语言模型是“大脑” <

LLM 就像AI的脑子，它会思考，会写作，也懂语言。但问题来了：它是冻结在某个时间点的。

比如 GPT-4，它的知识截止到训练结束的那一天。你问它昨天的新闻发生了什么？那可就瞎编了。

大语言模型很聪明，但却不了解“现在”正在发生的事。

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> RAG是AI的“记忆” <

这时候就需要 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）了，它相当于给大脑接入了“外置内存”。

当你提问时，RAG会先去外部数据库或文档里搜索，把相关资料抓出来，再丢给大语言模型作为上下文。

这样一来，原本静态的模型一下子就“活”了：

- 有最新的数据
- 有真实的事实
- 完全不需要重新训练模型

最关键的是，准确率立刻就提高了。大语言模型不用再靠记忆乱猜，而是真正地在实时检索到的信息上进行推理。你甚至还能追溯每个答案到底用了哪些文档。

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## > AI智能体是AI的“行动力” <

尽管LLM能思考，RAG能提供新鲜的数据，但它们都缺乏真正的行动能力。

这时，AI智能体（AI Agents）出场了。它在大语言模型的外面套上了一个控制循环：

- 设定目标
- 规划步骤
- 执行行动
- 回顾反思

AI智能体并不仅仅是回答问题那么简单，它能自主地去研究一个话题、收集数据、撰写报告，甚至帮你发邮件，全程自动化。

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> 真正的生产级AI，要同时用好这三者 <

很多酷炫的AI展示，其实只是单纯用了LLM再配上花里胡哨的提示词。但真正能落地的AI系统，往往同时结合了这三个要素：

- LLM 提供推理和思考能力
- RAG 确保知识准确而新鲜
- AI智能体 则提供行动和决策能力

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> 如何选用这三者？ <

- 只用LLM
如果你需要纯语言的任务，比如写作、摘要、解释。

- LLM + RAG
如果你需要回答涉及特定文档、技术手册、专业领域知识的问题，并确保答案准确无误。

- LLM + RAG + AI 智能体
如果你需要真正的自主行动，比如系统自己决策、执行任务、管理复杂流程。

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> AI的未来，不是选哪一种，而是如何把这三层架构起来 <

记住这个公式：

- LLM负责思考
- RAG负责知识
- AI智能体负责行动

真正的AI智能系统，就是这三者协同起来，形成一个完整的智能架构。

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