文章介绍了AI领域的大模型、RAG和AI Agent的概念及其区别。大模型（LLM）是AI应用的“天才大脑”，但知识有截止日期；RAG通过检索外部知识库增强LLM的生成能力，提供实时信息；AI Agent结合LLM和RAG，具备感知、规划、执行和反思能力，实现自主行动。三者并非竞争关系，而是不同层面的能力展示，未来应结合三者构建AI智能系统。

对于接触 AI 相关的朋友，平时都会遇到很多新的概念，先不说什么大模型的技术性的术语，就AI应用方面的术语就非常多。

而且，现在还是依旧层出不穷。

在技术迭代到一定程度之后，它就必然会满足更多的实际场景，而要满足某些实际场景的话，并不是单单依靠某个单一技术就可以实现的。

举个例子来说，大家知道计算机技术最开始其实只有CPU和内存等外置硬件设备，那个时候都是基于命令行方式来做一些计算工作，普通人想要用起来计算机的话，门槛极高。

后来便有了Linux这类操作系统，它可以支持自定义编程，也就是在计算机硬件基础上来开发满足实际场景的软件，这里面最典型的就是操作系统，也就是我们现在用的Window、Mac等操作系统。

这时候，计算机（PC）和Windows、MAC等等都是当时为了满足大众使用计算机所创造出的术语/名词，通过这个概念名词来定义某个技术的作用是什么，相当于给它们起一个名字来表示。

继续沿着操作系统之后，就知道后面有很多基于操作系统之上的新名词诞生，例如Web浏览器、客户端软件、Client/Server技术架构等等，这些又都是在操作系统之上为了满足更多实际场景而开发出来的新东西，而每一个都是满足当时场景下的新名词。

所以，在AI成为新的普适性的技术底座之前，必然会有更多的名词定义出来，而它也是为了满足特定场景，解决特定问题所存在的必然。

今天我们主要讲明白关于LLMs、RAG和AI Agent这三个定义的区别到底是什么？这三者目前已经是做AI相关应用绕不过去的名词，也是作为初入AI应用开发者，必须了解掌握的基础知识。

首先，要先注意一点：它们并不是竞争技术，而是在三个不同层面，满足不同实际场景的能力展示，另外大部分人对它们使用方式都是错误的。

LLM 全称是大语言模型（Large Language Model），它是AI应用的“天才大脑”，这个天才大脑学习了过去上下五千年的所有知识，是的，是所有知识，堪比“全能人”。

这个“天才大脑”你问它啥，它都能回答上来，甚至还能帮助我们写写文章、分析点东西、编程、画画等等的。

LLMs也分为很多种，有底座大模型，例如ChatGPT、DeepSeek、Qwen等等，也有专有大模型，也就是专门用来画画，专门用来编写的模型，例如绘画模型：Midjourney、Stable Diffusion、Flux等等，编程模型：Claude、Curos、kimi-k2-thing等等。

专有模型某种意义上来说，也是基于底座通用大模型来单独训练出来的能力，也就是让“天才大脑”对于某一个方面特别精通，做了专项的训练。

但是，这个大模型有一个问题，它只能知道过去已经发生的时候，在上面也提到了，它是基于过去的所有知识训练、学习出来的，所以，它的知识内容啊，是有某一个时间节点的，例如ChatGPT-5的知识时间就是2024年6月，单独问这个模型2025年的事情，它都不知道。

当然，现在是有了联网搜索的能力了，但是这种其实是在大模型之外的Agent助手，通过这个外部Agent助手，可以爬取网站的数据，或者通过搜索引擎（Baidu、Bing、Google等）来获取相关数据，然后在交给大模型来总结分析。

总结起来：LLM 在思考方面非常出色，但对当前情况却一无所知。

这个时候，就可以引出第二个名词解释，就是RAG。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）可以说是一个记忆系统，它可以将原本静态固定的“天才大脑”LLM中的知识，链接到外部实时的知识库，当你提问问题的时候，RAG会主动搜索外部数据，拉去相关文档，并将它们作为上下文输入到LLM中。

这样就好比于，原本是一个“书呆子”，突然打开了视野，变得灵活多动了，对于原来静态的大模型来说，动态信息、实时数据也就以为这它不需要重新训练了。

在大模型训练（也就是模型学习知识的过程）是一个非常高昂成本的过程，啥意思？就是费钱，不仅仅要买书、还要营养跟得上，不然动不动就卡壳、生病（出bug）啥的，所以，要用很多高端GPU卡，来吸收海量数据才能让这个大脑学会知识。

最基础的工具是能够访问最新信息的能力。检索增强生成（RAG）为智能体提供了一张“借书证”，使其能查询外部知识，这些知识通常存储在向量数据库或知识图谱中——从公司内部文档到通过谷歌搜索获取的网络知识，应有尽有。对于结构化数据，自然语言到SQL（NL2SQL）工具则使智能体能够直接查询数据库，从而解答诸如“上个季度我们的畅销产品有哪些？”这类分析性问题。通过在发言前先查找相关信息——无论是来自文档还是数据库——智能体得以立足于事实，显著地减少幻觉。

RAG 流程结合了两个关键步骤：

1. 检索（Retrieval）：

当用户提出问题时，系统首先从一个或多个外部、定制化的知识库（如公司的内部文件、最新的数据库、特定领域文档等）中，检索出最相关的小块信息（Chunk）。

2. 增强生成（Augmented Generation）：

然后，系统将用户的原始问题和检索到的相关信息作为上下文（Context）输入给 LLM，指示 LLM 严格基于这些上下文信息来生成答案。

RAG 就像是给那个“全能天才大脑”配备了一位随身图书馆助理：

1. 知识更新与定制：

当你问一个关于“公司最新财报”或“某本专业书籍第十章内容”的问题时，RAG 不会依赖 LLM 内部的旧知识，而是立即去检索公司内部最新的文档。

2. 消除幻觉：

通过提供事实依据，RAG 极大地降低了 LLM “胡编乱造”的风险，因为它生成的答案是有据可查的。

3. 引用来源：

优秀的 RAG 系统还能提供它查找信息的来源链接或文档页码，增加了可信度。

接下来还有最后一个名词，就是AI Agent，也叫做AI智能体，为啥叫智能体？

结合上面，LLM是思考，RAG是提供信息，但是它俩都不具备行动能力，有脑，有手，但是不知道怎么走路。

而AI Agent也就是智能体，它就是围绕大脑LLM构建一个循环控制系统，能够感知目标、规划步骤、执行动作、并能够反思结果。

本质上，智能体通过一个连续的循环过程来实现其目标。它可被分解为五个基本步骤：

1. 获取任务：该过程由一个具体且高层次的目标启动。此任务可由用户（例如：“为团队安排即将召开的会议出行事宜”）提供，或由自动触发机制（例如：“新收到一封高优先级客户工单”）激活。

2. 扫描场景：Agent感知到环境中获取上下文信息。这涉及协调层访问其可用资源：“用户请求的内容是什么？”、“我的术语记忆中有哪些信息？我是否已尝试过执行此任务？”、“用户上周是否曾向我提供过指导？”、“我能从我的工具（如日历、数据库或API）中访问哪些内容？”

3. 仔细思考：这是智能体的核心“思考”循环，由推理模型驱动。

智能体首先将任务（步骤1）与场景（步骤2）进行分析，并制定行动计划。这并非单一的思考过程，而通常是一系列连续的推理链条：“要预订行程，我首先需要知道团队成员都有谁，因此我会使用get_team_roster工具；接下来，我还需要通过calendar_api检查他们的日程安排。”

4. 采取行动：编排层执行计划的第一步具体操作。它会选择并调用适当的工具——无论是调用API、运行代码函数，还是查询数据库。这是代理基于自身内部推理，真正作用于外部世界的行为。

5. 观察并迭代：智能体观察其行动的结果。get_team_roster工具会返回一个包含五个名字的列表。这些新信息将被添加到智能体的上下文或“记忆”中。随后，循环再次启动，回到步骤3：“现在我已获得名单，下一步是查询日历，确认这五个人的日程安排。我将使用calendar_api。”

而真正的生产系统会叠加所有三个：用 LLM 进行推理，用 RAG 确保准确性，以及用Agent框架实现自主性。

使用 LLM 单独处理纯语言任务时：写作、摘要、解释。

当准确性至关重要时添加 RAG：从内部文档、技术手册、特定领域知识中回答。

需要真正自主性时部署 Agents：能够决策、行动和管理复杂工作流的系统。

未来不在于选择其一。而在于将三者结合起来进行架构设计。

用于思考的 LLMs。

用于认知的 RAG。

用于执行的Agent。

由此才能够构建出AI智能时代

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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