大模型（LLM）如ChatGPT、DeepSeek等，通过海量数据训练形成知识库，以Token为单位处理文本，回答具随机性。其上下文窗口有限，记忆依赖历史对话，超限则遗忘或中断。调用按Token计费，内容越长费用越高。虽能理解指令、生成内容，却无法直接执行操作，需人类介入。Agent技术通过RAG等手段扩展记忆与行动能力，实现“思考+执行”的协同，让大模型真正落地应用。