与 AutoGen 和 AgentScope 这样功能全面的框架不同，CAMEL最初的核心目标是探索如何在最少的人类干预下，让两个智能体通过“角色扮演”自主协作解决复杂任务。LangGraph 作为 LangChain 生态系统的重要扩展，代表了智能体框架设计的一个全新方向。与前面介绍的基于“对话”的框架（如 AutoGen 和 CAMEL）不同，LangGraph 将智能体的执行流程建模为一种状

与 AutoGen 和 AgentScope 这样功能全面的框架不同，CAMEL最初的核心目标是探索如何在最少的人类干预下，让两个智能体通过“角色扮演”自主协作解决复杂任务。LangGraph 作为 LangChain 生态系统的重要扩展，代表了智能体框架设计的一个全新方向。与前面介绍的基于“对话”的框架（如 AutoGen 和 CAMEL）不同，LangGraph 将智能体的执行流程建模为一种状

摘要：MCP、RAG和Agent构成大语言模型应用的三大核心组件，分别承担模型调度、知识增强和智能决策功能。MCP作为基础层负责模型资源管理；RAG作为中间层通过检索外部知识提升输出准确性；Agent作为执行层处理复杂任务。三者协作可实现高效、准确的智能应用落地。不同行业应用侧重不同：金融需强化安全审计，医疗注重隐私保护，电商侧重响应速度。实施路径建议从MCP基础建设开始，逐步叠加RAG和Agen

摘要：MCP、RAG和Agent构成大语言模型应用的三大核心组件，分别承担模型调度、知识增强和智能决策功能。MCP作为基础层负责模型资源管理；RAG作为中间层通过检索外部知识提升输出准确性；Agent作为执行层处理复杂任务。三者协作可实现高效、准确的智能应用落地。不同行业应用侧重不同：金融需强化安全审计，医疗注重隐私保护，电商侧重响应速度。实施路径建议从MCP基础建设开始，逐步叠加RAG和Agen

这个问题直击 LLM 落地的核心痛点，非常关键！LLM 应用架构的算力要求无固定标准，核心取决于，核心结论是：推理阶段以中高端 GPU 为主，训练阶段需大规模 GPU 集群，且算力需求随模型参数、并发量呈非线性增长。

RAG 架构运行算力需求与架构复杂度、知识库规模、检索 / 生成并行量正相关，从 “低成本 CPU 可用” 到 “高成本 GPU 集群” 不等，优先按架构模式匹配算力，再根据业务量弹性扩容。

RAG（检索增强生成）系统核心架构模式可归为 4 类，核心逻辑是 “检索外部知识 + 生成式 AI 融合”，解决大模型知识滞后、事实不准确的问题。选择 RAG 架构模式的核心逻辑是 “需求优先级排序 + 资源约束匹配”，优先根据查询复杂度、知识库规模、精准度要求筛选，再结合开发成本、迭代需求最终确定。

RAG（检索增强生成）系统核心架构模式可归为 4 类，核心逻辑是 “检索外部知识 + 生成式 AI 融合”，解决大模型知识滞后、事实不准确的问题。选择 RAG 架构模式的核心逻辑是 “需求优先级排序 + 资源约束匹配”，优先根据查询复杂度、知识库规模、精准度要求筛选，再结合开发成本、迭代需求最终确定。

本文系统梳理了大语言模型（LLM）应用的演进历程，从Prompt阶段、Chain编排阶段到Agent阶段和Multi-Agent阶段。Prompt阶段通过提示词激活LLM智能；Chain阶段通过流程编排实现工具组合，但限制LLM灵活性；Agent阶段赋予LLM自主规划能力，但存在稳定性问题；Multi-Agent则通过分工协作提升智能水平。

本文系统梳理了大语言模型（LLM）应用的演进历程，从Prompt阶段、Chain编排阶段到Agent阶段和Multi-Agent阶段。Prompt阶段通过提示词激活LLM智能；Chain阶段通过流程编排实现工具组合，但限制LLM灵活性；Agent阶段赋予LLM自主规划能力，但存在稳定性问题；Multi-Agent则通过分工协作提升智能水平。