近三年来，生成式AI与大模型技术的突破性进展，正以不可逆转之势重塑全球产业格局。从深耕服务器端的Java开发、主攻性能优化的C++工程师，到打造交互界面的前端开发者，再到玩转数据洞察的数据分析师、搭建系统骨架的架构师，几乎所有技术领域的从业者都在主动或被动地向大模型赛道靠拢，“AI化转型”已从可选命题变为必答题，“跨界适配”更是成为职场社交圈的高频热词。技术浪潮奔涌的同时，迷茫与困惑也随之而来：A

本文介绍了AI智能体的五级分类体系（L0-L5），从无AI的基础工具到具备个性与协作行为的高级智能体。文章详细分析了各层级智能体的特征和能力，重点探讨了基于大语言模型的智能体如何通过记忆、反思、泛化和自主学习等功能实现从L3到L5的跨越。同时，文章还阐述了多智能体系统中的通信结构和协作方法，为理解AI智能体的发展路径提供了系统性框架。随着人工智能的发展，“智能体”一词被用来描述表现出智能行为并具备

本文介绍了AI智能体的五级分类体系（L0-L5），从无AI的基础工具到具备个性与协作行为的高级智能体。文章详细分析了各层级智能体的特征和能力，重点探讨了基于大语言模型的智能体如何通过记忆、反思、泛化和自主学习等功能实现从L3到L5的跨越。同时，文章还阐述了多智能体系统中的通信结构和协作方法，为理解AI智能体的发展路径提供了系统性框架。随着人工智能的发展，“智能体”一词被用来描述表现出智能行为并具备

ReAct（Reasoning + Acting）是一种将推理（Reasoning）和行动（Acting）相结合的 Agent 设计模式。边思考、边行动、边观察结果，然后继续思考。这种模式特别适合处理需要外部信息或工具支持的任务。通过将复杂问题分解为多个"思考-行动-观察"的小步骤，Agent 能够逐步逼近最终答案，整个过程更加透明、可控。五种 Agent 设计模式各有侧重。ReAct 通过推理-

ReAct（Reasoning + Acting）是一种将推理（Reasoning）和行动（Acting）相结合的 Agent 设计模式。边思考、边行动、边观察结果，然后继续思考。这种模式特别适合处理需要外部信息或工具支持的任务。通过将复杂问题分解为多个"思考-行动-观察"的小步骤，Agent 能够逐步逼近最终答案，整个过程更加透明、可控。五种 Agent 设计模式各有侧重。ReAct 通过推理-

MCP(Model Context Protocol) 是由 Anthropic 推出的一项开放标准协议，旨在解决不同大模型与不同外部工具集成的标准化问题。官方解释是“其目标是为大型语言模型提供一种开放、标准化的方式，以便与外部数据源、工具和服务进行连接。它规定了上下文与请求的结构化传递方式，并要求通信格式符合 JSON-RPC 2.0 标准。简单理解，MCP 相当于大模型领域的“HTTP 协议”

MCP(Model Context Protocol) 是由 Anthropic 推出的一项开放标准协议，旨在解决不同大模型与不同外部工具集成的标准化问题。官方解释是“其目标是为大型语言模型提供一种开放、标准化的方式，以便与外部数据源、工具和服务进行连接。它规定了上下文与请求的结构化传递方式，并要求通信格式符合 JSON-RPC 2.0 标准。简单理解，MCP 相当于大模型领域的“HTTP 协议”

由于大语言模型技术的快速更迭，本书无法覆盖所有相关内容，旨在梳理最具代表性的基础知识内容，帮助读者更好地了解大语言模型技术的核心知识点，能够快速上手相关的科研与工程项目。• 背景与基础知识部分. 第 2 章将首先介绍大语言模型的构建过程，随后介绍大语言模型相关的背景知识以及重要概念，包括涌现能力、扩展定律以及二者之间的联系与区别；• 评测与应用部分. 第 12 章将主要介绍面向大语言模型性能的评测

当前的LLM应用从prompt一路发展到了Agent，也从“+AI”阶段摸索到了“AI+”阶段。能感知到这个过程里，LLM的应用确实越来越自动化、通用化。而当前主要问题还是在于LLM的智能提升问题。在单Agent纵向提升有限时，Multi-Agent系列方案通过设置合理的算法架构，能通过水平扩展的方式提高智能，为我们打开了新的思路。

当前的LLM应用从prompt一路发展到了Agent，也从“+AI”阶段摸索到了“AI+”阶段。能感知到这个过程里，LLM的应用确实越来越自动化、通用化。而当前主要问题还是在于LLM的智能提升问题。在单Agent纵向提升有限时，Multi-Agent系列方案通过设置合理的算法架构，能通过水平扩展的方式提高智能，为我们打开了新的思路。