你的大模型到底需要多少算力支持，你知道吗？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将大规模语言模型（LLM）与外部知识源检索相结合的人工智能技术框架，旨在提高模型的问答和生成能力。它通过从外部知识库中检索相关信息来增强语言模型的输出，从而生成更准确、更丰富上下文的响应。实际上，RAG的本质是InContext Learning，即RAG(检索增强生成) = 检索技术 + LLM 提示。同样

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将大规模语言模型（LLM）与外部知识源检索相结合的人工智能技术框架，旨在提高模型的问答和生成能力。它通过从外部知识库中检索相关信息来增强语言模型的输出，从而生成更准确、更丰富上下文的响应。实际上，RAG的本质是InContext Learning，即RAG(检索增强生成) = 检索技术 + LLM 提示。同样

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将大规模语言模型（LLM）与外部知识源检索相结合的人工智能技术框架，旨在提高模型的问答和生成能力。它通过从外部知识库中检索相关信息来增强语言模型的输出，从而生成更准确、更丰富上下文的响应。实际上，RAG的本质是InContext Learning，即RAG(检索增强生成) = 检索技术 + LLM 提示。同样

Agent，翻译成中文为 “代理”，AI Agent 则为“智能代理”或者“智能体”。通常为了方便读写，Agent也会统一被称作“智能体”。AI Agent智能体是一种能够自主感知环境、规划行动路径、调用工具并执行任务的智能实体。与传统AI（如聊天机器人）仅提供建议不同，AI Agent具备“自主决策-闭环执行”能力，其核心在于结合大语言模型（LLM）的推理能力与工具调用、长期记忆机制，实现从“思

Agent，翻译成中文为 “代理”，AI Agent 则为“智能代理”或者“智能体”。通常为了方便读写，Agent也会统一被称作“智能体”。AI Agent智能体是一种能够自主感知环境、规划行动路径、调用工具并执行任务的智能实体。与传统AI（如聊天机器人）仅提供建议不同，AI Agent具备“自主决策-闭环执行”能力，其核心在于结合大语言模型（LLM）的推理能力与工具调用、长期记忆机制，实现从“思

AI技术突飞猛进，程序员需积极应对变革。未来编程工作将围绕AI展开，分为开发AI产品、使用AI编程和AI开发AI三类。建议程序员系统学习AI原理，掌握Copilot和Agent两类AI工具：Copilot辅助代码生成，Agent可自主完成简单任务。程序员需学会与AI协作分工，将重复性工作交给AI处理。同时要关注AI课程学习，如《Hands-On Large Language Models》等专业书

AI技术突飞猛进，程序员需积极应对变革。未来编程工作将围绕AI展开，分为开发AI产品、使用AI编程和AI开发AI三类。建议程序员系统学习AI原理，掌握Copilot和Agent两类AI工具：Copilot辅助代码生成，Agent可自主完成简单任务。程序员需学会与AI协作分工，将重复性工作交给AI处理。同时要关注AI课程学习，如《Hands-On Large Language Models》等专业书

AI技术突飞猛进，程序员需积极应对变革。未来编程工作将围绕AI展开，分为开发AI产品、使用AI编程和AI开发AI三类。建议程序员系统学习AI原理，掌握Copilot和Agent两类AI工具：Copilot辅助代码生成，Agent可自主完成简单任务。程序员需学会与AI协作分工，将重复性工作交给AI处理。同时要关注AI课程学习，如《Hands-On Large Language Models》等专业书

本文详细解析了吴恩达提出的四种AI智能体设计模式：反思模式通过自我检查和反馈优化行为；工具模式利用外部资源弥补能力短板；规划模式动态调整问题解决策略；多智能体工作流实现协作分工。文章采用外卖员实例生动说明：规划最佳路线（规划）、使用导航工具（工具）、实时调整策略（反思）、与调度系统协作（多智能体），展示了复合应用这些模式能构建更强大的AI系统。最后强调掌握这些模式对开发高效AI智能体的重要性。