智能体（Agent）、LLM 与 RAG 的区别

Agent vs LLM vs RAG

让我们用一个简单的类比来拆解一下：

• LLM 就是大脑。
• RAG 则是给这个大脑喂入最新的信息。
• 智能体（Agent）则是那个决策者，利用大脑和工具来做出规划并采取行动。

LLM（大语言模型）

像 GPT-4 这样的 LLM 是在海量文本数据上训练出来的。它能够推理、生成、总结——但只能依赖它已经掌握的知识，也就是它的训练数据。

它很聪明，但是静态的。它无法访问互联网、调用 API，也无法自行获取新的事实信息。

RAG（检索增强生成）

RAG 通过检索外部文档（来自向量数据库、搜索引擎等）来增强 LLM：在生成回答之前，把这些检索到的内容作为上下文喂给 LLM。

RAG 让 LLM 无需重新训练，就能获知最新、最相关的信息。

智能体（Agent）

Agent 为这一切加入了自主性。

它不只是回答问题——它还会自己决定该采取哪些步骤：要不要调用工具？要不要搜索网络？要不要做摘要？要不要存储信息？Agent 会使用 LLM、调用工具、做出决策、编排整个工作流程，就像一个真正的助理一样。