本文系统介绍大语言模型(LLM)基础知识、技术原理与应用实践，涵盖Transformer架构、RAG技术、国产模型选型等核心内容，强调LLM正从工具向智能体进化。文章为不同背景学习者提供从理论到实战的完整学习路径，是通向AGI的重要里程碑，助力程序员抓住AI时代机遇。

文章详细介绍了Agentic AI的八层架构和五级体系。八层架构从基础设施到运维治理，五级体系从基础工具调用智能体演进到复杂多智能体系统。文章探讨了实施挑战和未来应用前景，为开发者构建自主智能系统提供了全面技术框架和实践指导。

文章通过图书馆比喻解释了Embedding模型如何将人类语言转换为向量表示，在多维空间中构建语义关系。这一技术使AI能够理解语言含义、匹配相关知识，是RAG系统和现代大语言模型的核心。Embedding模型通过海量文本训练，学习词语间的语义关联，赋予AI类似人类的"语感"，使其能够进行连贯对话和精准回答。掌握Embedding技术对理解和应用AI大模型至关重要。

想象一下，你请了个世界级大厨，他啥菜都会做，但还得学会你家的独门菜谱。你不用从头教他做饭，只需要给他看几道你的菜就行。这就是微调！微调是拿一个已经预训练好的 LLM（比如 GPT 或 Llama），它已经很懂得通用语言了，然后针对你的特定任务“调校”一下。你给它喂一些你领域的例子，它就会调整自己的知识，专门为这个领域发光发热。它咋工作的？从一个懂得英语（或其他语言）的 base model 开始，

投机解码是一种Draft-then-Verify的解码范式，通过草稿模型高效生成多个token，再由目标大模型并行验证，实现一次解码输出多个token，提升推理速度。文章介绍了两种草稿模型设计：独立草稿生成使用小型语言模型，推理速度快但模型分布可能不匹配；自草稿生成使用目标模型自身，分布一致但推理延时较高。验证规则包括贪婪解码和投机采样，后者通过比较大小模型概率差决定是否接受草稿，且输出分布与目标

通过对以上几种 AI Agent 框架的介绍，我们可以发现它们各自具有独特的优势和适用场景。框架名称优点缺点适用场景LangChain模块化设计、多模型支持、链式调用灵活学习成本相对较高各种 NLP 应用开发，如聊天机器人、文本摘要等AutoGen多智能体协作能力强、调试工具强大对硬件资源有一定要求复杂任务的自动化处理，如项目管理、数据分析等CrewAI角色化分工明确、自主运作、可扩展智能体协作的

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本文对比了Ollama与vLLM两大本地部署框架。Ollama以极简部署著称，"一行命令"即可运行模型，适合个人开发者和小规模应用；vLLM则凭借PagedAttention技术实现3倍以上的吞吐量，支持高并发，更适合企业级服务。2025年，个人学习/低预算场景选Ollama，企业高并发服务选vLLM仍是最佳选择，两者虽有融合趋势但定位依然清晰。