一、导学
1.大模型和Agent的区分
大模型LLM是一个知识库➕语言能力，你问他答，他不能自己查资料、不能记住之前的会话（知识有截止时间，本身无持久记忆，历史需外部系统保存传入）
Agent是一个系统，他把大模型当一个大脑来用，但给这个大脑配上了工具、记忆，Agent的目标是完成一个任务，而不只是回答一个问题（查资料的工具是靠RAG，没有工具的Agent本身不能查）
2.LLM 一问一答 vs. Agent 的 ReAct 循环
chat gdp（chat、千问、deepseek的底层模型都是LLM）平时就是一问一答的那种，但是Agent 的工作方式是一个循环（ReAct 模式），先思考、行动（查询知识库）、然后再思考最后行动（完成这件事）
落地开发使用的核心框架之一是LangChain
二、学习内容
1.优化提示词
2.LangChain1.2核心技术学习
3.RAG实战
4.Agent智能体
好了 还是得先去学python