针对企业担心的“工具越权”问题，LangChain的StructuredTool可定义参数校验规则（如查询销售数据必须传入“部门”“时间范围”），AgentExecutor能配置“工具调用次数限制”，避免无意义的重复调用，符合生产环境的数据安全要求。在2022年之前，大语言模型（LLM）的开发就像在“手搓火箭”。虽然底座模型（如GPT-3）智力超群，但它们仅仅是“文本续写器”，存在三大致命短板：知

RAG，全称是“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation），是一种将信息检索与大语言模型生成相结合的技术。检索（Retrieval）：当用户提出问题时，系统先从外部知识库（如文档库、数据库、网页等）中查找与问题相关的信息。生成（Generation）：将检索到的信息作为上下文，输入给大语言模型，由模型结合这些信息生成最终的回答。🌰 举个例子：你问：“《三体》的

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本文深度剖析AI领域五大热门技术名词(Skill、MCP、RAG、Agent、OpenClaw)的真实底层逻辑,用通俗易懂的大白话揭穿技术包装,带你理解模型上下文协议、检索增强生成、智能代理的工作原理与实际应用场景。适合AI初学者、开发者、产品经理深入了解AI技术栈,避免被新概念迷惑。全文配有12张架构图,5个实战案例,彻底搞懂AI Agent新范式。