由于基础大模型存在固有的局限性,无法直接解决实际应用中的问题,需要通过开发(即扩展能力)来弥补这些缺陷。
AI Agent = 大模型 + 扩展能力(Tool + Memory + RAG)
三大核心知识点:
- Tool(工具):让AI能操作实际事物(读写文件、执行命令、控制浏览器)。例如Cursor改代码、Manus自动访问网页。
- Memory(记忆):让AI记住长期对话内容,提供连贯的、个性化的服务,解决大模型"聊过就忘"的问题。
- RAG(知识库检索) :让AI能查询私密文档或实时数据,解决大模型"不知道内部信息"的问题。如支付宝的理财助手(蚂小财)分析基金数据是通过 RAG 查询了内部的实时基金数据库。
技术框架 :
● LangChain :开发单个Agent的框架(封装了Memory、Tool、RAG 等能力)
● LangGraph:基于 LangChain 封装的、用于多 Agent 协作的框架。