用了 AI 这么久，搞懂 LLM、RAG 和 AI Agent 这三个的关系。
他们不是竞争对手，而是相辅相成的存在。
LLM：大型语言模型
RAG：检索增强生成
AI Agent：也就是经常说到的 AI 智能体。
如果把AI系统比作一个人，大多数人只给了它一个“大脑”（LLM），却忘了给它“长期记忆”（RAG）和能决策行动的“手脚”（AI Agent）。
大脑（LLM）
大型语言模型（LLM）是这个智能堆栈的“大脑”。它拥有强大的推理、写作和理解自然语言的能力。我们平时用聊天方式使用ChatGPT、Gemini、豆包这些 APP，基本上都是在和一个有智慧的大脑进行沟通。
然而，它有一个致命的弱点，那就是它的知识是静止的，被完全冻结在了训练完成的时间点。
假设有一个大模型是在今年5月份发布的，那这个大模型只知道5月份之前的信息。你让它对6月份的某个事件发表建议，它是不知道的，只能胡编。
因为这个限制的存在，导致 LLM 虽然强大，却与现实世界脱节，或者说与现实世界不同步。
记忆系统（RAG）
RAG 本意是检索增强生成。
它的核心作用，就是将那个“静止的大脑”（LLM）与外部的、实时的知识数据库连接起来。
当用户提出问题时，RAG 会先在外部数据库中搜索并提取最相关的文档，然后将这些信息作为上下文一同提供给 LLM。
例如我在DeepSeek中询问“北京明天的天气”时，如果开启联网搜索的话，基本上能回答正确（有误差），可以看到右侧是 DeepSeek 查询的几个网页。
这个搜索网页的动作就是 RAG 。
而如果不勾选联网搜索呢？DeepSeek 就诚实的告诉你，它知道你想干什么，但是它办不到。
RAG 的加入，让 LLM 功力大增。
动态更新能力： 静态的 LLM 突然间拥有了访问全新数据的能力，能够获取真实、及时的信息，而这一切都无需对模型本身进行重新训练。
准确性与可审计性： 模型不再依赖其固有的、可能过时的训练数据进行“猜测”。相反，它基于实际检索到的信息进行推理。这不仅让准确率“立竿见影”，还意味着你可以精确地审核每个答案的来源是哪些文档。
AI Agent
尽管我们有了能思考的“大脑”和能记忆的“知识库”，但整个系统仍然比较被动。
它无法与世界互动。这时候，就轮到 AI Agent 登场了，它带来了动手能力，让智能不再是缸中之脑。
一个代理能够感知一个设定的目标，然后自主地规划步骤、执行行动，并根据结果进行反思和调整。
它不仅仅是回答问题，它还能执行复杂的多步骤任务，例如“研究主题、提取数据、生成报告并发送电子邮件”、自动修bug并提交代码。
使用场景
在实际的应用中，它们不是必须同时搭配使用的，而是有各自擅长的领域。
单独使用 LLM：当你的任务是纯粹的语言处理时，比如写作、总结或解释概念，单独使用 LLM 就足够了。
添加 RAG：当准确性至关重要时，就要加入 RAG 技术了。适用于需要从内部文档、技术手册或特定领域知识库中获取精确答案的场景。
AI Agent：当你需要系统具备真正的自主性时，就应该使用 Agent 了。例如那种需要比较复杂的流程才能完成的事情。比如用 Coze、n8n 搭建工作流，前段时间看到的“假如书籍会说话”这个工作流，输入一本书，最后产出的是一个有画面、有讲解、有字幕的完整视频。
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