- RAG ：给模型查外部知识，让它不胡说。
- Tool Calling ：让模型调用工具（搜索、计算器、API）。
- Memory ：让模型记住对话历史，有上下文。
- Workflow ：把任务拆成固定步骤流程，按顺序执行。
- Agent ：自主思考 + 决定用什么工具 + 怎么走流程，是智能体本身。
1. RAG（检索增强生成）
作用：解决 "模型不知道、会瞎编" 的问题
- 从外部文档 / 知识库检索相关内容
- 把检索结果喂给大模型，让它基于真实信息回答
- 不做决策、不调用工具、不规划步骤
- 只负责：给知识
2. Tool Calling（工具调用）
作用：让模型能 "动手做事"
- 模型判断需要工具 → 自动调用
- 工具包括：搜索、计算器、数据库、发邮件、API
- 只负责：执行单个动作
- 不规划流程、不记历史、不检索知识
3. Memory（记忆）
作用：让模型记得之前聊了什么
- 存储对话历史、用户偏好、任务状态
- 让多轮对话连贯
- 只负责：存信息、读上下文
- 不思考、不调用工具、不做流程
4. Workflow（工作流）
作用：把任务写成固定步骤
- 例如：用户提问 → 检索 → 总结 → 发邮件
- 步骤固定、可编排、可可视化
- 不自主思考，只按流程跑
- 负责：按顺序执行任务
5. Agent（智能体）
作用：自主完成复杂任务
- 会思考：我要做什么？
- 会选择：用 RAG？用工具？走流程？
- 会记忆：记住上下文
- 会纠错：失败了重试
- 是最高级概念，把 RAG / Tool / Memory / Workflow 全部整合起来用