以下覆盖大语言模型（LLM）应用 / 全栈开发全流程，包含你指定的所有术语，按开发链路分类，每个名词均附带精准定义、核心作用、落地场景与关键细节，适配实际开发需求。

AI Agent（人工智能体 / 智能代理），是。它彻底打破了传统 LLM“只能对话、无法行动” 的边界，实现了 AI 从 “被动问答的知识工具” 到 “主动代理的任务执行者” 的跃迁，也是你之前视频中提到的 “LLM 作为下一代操作系统内核，调用各类工具解决问题” 的核心落地载体。

ChatGPT 3.5的发布标志着AI从"识别分析"向"创造生成"的根本性转变。这款基于GPT-3.5架构的对话式AI在没有任何大规模营销的情况下，仅用5天就突破了百万用户，2个月后月活跃用户突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。ChatGPT 3.5 的核心，是一个LLM（Large Language Model，大语言模型）。你可以把它理解为一个“超级接龙游戏玩家”。训练方式：在

这里不做具体的代码深挖，只做基本基础的运用。后期有机会会出个人模型训练方法。流式调用的展示（我们跟ai聊天，回答不是一下子就出来的，就是这种流式调用所展示的这般）启动完成后，我们可以在cmd中执行ollama可以看到相关命令行。然后我们需要在这个ai中给它下载好一个已有模型给我们自己使用。直接下载到本地，然后启动ollama。将命令行运行即可下载。我们看看普通调用的展示。

AWS Lambda 是一项无服务事件驱动型计算服务，你可以无需考虑服务器或者集群就可以运行代码。我们只需要将代码作为.zip文件或者容器镜像上传即可运行。主要有以下特点1，无服务快速运行代码（几乎包含所有代码无论前后端移动端）2，自动响应任何规模的请求。（具有十分优秀的快速纵向扩展和缩减能力）3，无需预制管理服务器配置，只需要负责代码。Lambda自动管理内存，cpu，网络等等资源的均衡。4，预