三种AI范式，带你迈入Agent时代！

最近很多人问我：“到底LLM、RAG、Agent有什么区别？” 我用一句话总结： LLM是回答问题，RAG是查资料回答，Agent是解决问题。 这张图太经典了，我来通俗讲讲： 1. LLM：大模型的原始形态 只要你给它一个prompt（比如：“帮我写一份年终总结”），它就直接给出答案。 优点：响应快，逻辑顺畅，适合快速输出内容。 缺点：不懂你是谁，也不知道你讲过什么，更不会查资料。 就像一个考试不带参考书的学生，纯靠记忆和语感作答。 2. RAG：大模型+查资料能力 = 不胡说八道 RAG全名是 Retrieval-Augmented Generation，翻译过来就是“检索增强生成”。 原理很简单：在你问问题之前，系统会从知识库、数据库、文档中拉取相关资料，拼成一个上下文，再喂给大模型。 所以RAG的回答更精准、可信、不瞎编。 比如：“我们公司的合同模板在哪？”——RAG能找出具体的PDF内容生成答案。 适合企业、法律、金融类场景。 3. Agent：AI不只是回你一句话，而是能替你完成任务！ Agent是目前AI最热的方向之一。它不只是回答，而是“动手能力拉满”。 它有三大能力： • Memory 记忆你是谁：记住你的偏好、历史、上下文 • Reasoning 推理能力：像人一样分析任务步骤 • Tools 工具调用：能调用浏览器、数据库、API、Python工具等 比如： “帮我写一封销售邮件，然后发给CRM系统里的前10个客户” ——普通LLM根本做不到，Agent可以一条龙搞定！ 总结一句： • LLM 是 AI 的入门阶段 • RAG 是 AI 的中级升级 • Agent 才是 AI 的终极形态 未来的AI产品一定会从“能聊天”进化到“能办事”，这才是最值得创业者、开发者、产品经理关注的赛道