我要投稿

大白话讲解： Agent、 LLM 、RAG 、提示词工程

发布日期：2025-03-16 05:36:25 浏览次数： 2305

作者：AI程序员-达哥

微信搜一搜，关注“AI程序员-达哥”

一、Agent（智能体）——AI里的"打工人"

想象你有个24小时待命的虚拟员工，能自己观察环境、思考对策、调用工具完成任务，这就是智能体。

和传统AI的区别：传统AI像机器，只能按固定流程执行命令；而Agent更像真人，能灵活应对复杂情况。比如，它能根据用户需求自动分解任务（比如订机票→查天气→推荐行程），还能调用数据库、计算工具等。
核心能力：记性好（长期记忆+短期记忆）、会做计划、能调用工具（比如查资料、发邮件）。

二、LLM（大语言模型）——AI的"学霸大脑"

LLM就是ChatGPT这类大模型，本质是一个超级语言学霸。

能力：通过“九年义务教育”（海量文本预训练）学会基础语言规律，再通过“专业培训”（微调）掌握具体技能，比如写代码、翻译、写诗。
缺点：像学霸没复习过某科考试就会瞎蒙（遇到训练数据外的知识容易“胡说八道”，业内叫幻觉）。

三、RAG（检索增强生成）——给AI配个"随身资料库"

为了解决LLM的“幻觉”问题，RAG相当于给AI装了个外接硬盘，存满企业或个人的专属知识。

怎么用：每次回答问题前，先查资料库（比如产品手册、内部文档），再把相关内容喂给LLM参考。
好处：减少AI瞎编的概率，还能像论文一样标注引用来源。比如客服AI遇到冷门问题，能快速查公司最新政策再回答。

四、提示词工程——和AI沟通的"说话艺术"

想让AI好好干活，关键得会“下指令”。

反面例子：“帮我写个旅游攻略”（太模糊）→ AI可能写一堆废话。
正确姿势：“生成一份3天北京行程，包含故宫、长城，每天预算500元，推荐人均50元的老北京餐馆，附地址和招牌菜”。
秘诀：明确任务（做什么）、具体对象（对什么做）、给参考样例、定格式要求。

总结：它们怎么一起工作？

想象你要开发一个“旅游规划AI”：

LLM是大脑，负责理解用户需求、生成文本；
RAG提供最新景点和餐厅数据，避免推荐已关闭的店铺；
Agent协调整个流程：先查天气，再调地图API算路线，最后用LLM生成行程；
提示词则是你给AI的详细需求文档，确保输出符合预期。

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2026-01-16

Dify 外部知识库最佳实践：基于 InfraNodus 扩展 RAG 图谱能力

2026-01-16

多层次理解向量匹配的底层原理

2026-01-15

2026 年你需要了解的 RAG 全解析

2026-01-14

官宣，Milvus开源语义高亮模型：告别饱和检索，帮RAG、agent剪枝80%上下文

2026-01-13

从RAG到记忆工程：AI长期记忆系统的架构范式与落地瓶颈

2026-01-13

索引选不对，成本贵十倍！ScaNN就是电商推荐的最优解

2026-01-13

Cursor 用文件系统重构上下文工程：5个实践讲透

2026-01-12

CES 2026 | 如何使用 RAG 和安全护栏构建语音智能体

联系获取

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

RAG 深度解读：检索增强生成如何改变人工智能

2025-12-04

RAGFlow 深度介绍

2025-10-31

大模型生态的“不可能三角”：规模化应用的架构困境？

2025-11-04

大模型RAG入门宝典｜从AI搜索到实战搭建，小白&程序员必收藏的检索增强指南

2025-12-03

RAGFlow v0.22.0 发布：数据源同步、变量聚合、全新管理界面与多项重大更新

2025-11-13

5步构建企业级RAG应用：Dify与LangChain v1.0集成实战

2025-11-13

企业级 AI Agent规模化落地的避坑指南，就藏在这四大趋势里

2025-12-02

从 RAG 到 Agentic RAG，再到 Agent Memory：AI 记忆的进化三部曲

2025-11-05

RAG已经过时了？试试CAG，缓存增强生成技术实战大揭秘！

2025-11-06

RAG—Chunking策略实战｜得物技术

2025-10-29

大家都在问

NotebookLM如何在48小时内分析2万份论文？

2026-01-12

都有混合检索与智能路由了，谁还在给RAG赛博哭坟？

2026-01-08

如何用NotebookLM，把枯燥的财报解读成精美的PPT？

2026-01-02

为什么Claude Code不用RAG？

2025-12-23

终于，NotebookLM 和 Gemini 合体了。这是什么神之更新？

2025-12-21

Apple 入局 RAG：深度解析 CLaRa 框架，如何实现 128x 文档语义压缩？

2025-12-10

RAG知识库迎来大洗牌：GraphRAG如何让机器真正读懂世界？

2025-11-23

再谈RAG的文档解析——文档解析的难点在哪里？

2025-11-20

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB Palantir Glean