大模型技术全解析：从LLM到Agent，一篇搞定收藏必备-优快云博客

本文将深入探讨大型语言模型（LLM）及其相关技术的内在联系与区别。我们将从LLM的基础概念入手，逐步剖析ChatGPT作为对话机器人的独特价值，进一步讲解检索增强生成（RAG）如何解决LLM的知识滞后问题，分析智能体（Agent）如何整合多种技术实现自主决策，最后介绍模型上下文协议（MCP）如何标准化AI与外部工具的交互。

1 大型语言模型（LLM）：人工智能的基础引擎

大语言模型（Large Language Model, LLM） 是一种基于深度学习的自然语言处理模型，通过在海量文本数据上进行预训练，学习语言的统计规律和知识表示，能够生成连贯、合理的文本，并执行各种语言任务。

大型语言模型（LLM）是当今人工智能领域的核心基础设施，它是一种基于深度学习技术的自然语言处理（NLP）模型，能够处理各种语言任务，如文本生成、文本分类、机器翻译等。LLM的核心能力是根据输入的文字，预测最合理的下一段文字。

1.1 LLM的技术特点与发展现状

2025年的大语言模型技术已经进入成熟期，呈现出几个显著的发展特征。主流LLM模型如GPT-5、Claude 4.1、Gemini 2.5 Pro等在参数规模、训练效率和推理能力上都实现了质的飞跃。

规模与效率的平衡：最新一代的LLM模型在保持千亿级参数规模的同时，通过模型架构优化和训练方法改进，实现了推理效率的显著提升。据行业数据显示，最新模型的输出token数量比前代减少了50-80%，同时性能反而有所增强。

长上下文处理能力：上下文窗口长度从最初的几千token发展到现在的百万级别，如GPT-5支持40万token上下文，Gemini 2.5 Pro更是达到100万token。这种长上下文能力让LLM能够处理整本书、完整代码库等大规模文本内容。

多模态融合深化：2025年的LLM不再是单纯的文本处理模型，而是深度融合了视觉、音频、视频等多模态能力的综合模型。

典型的LLM包括：
• OpenAI系列：GPT-3、GPT-3.5、GPT-4
• Anthropic系列：Claude、Claude 2、Claude 3
• Google系列：PaLM、PaLM 2、Gemini
• Meta系列：LLaMA、LLaMA 2、LLaMA 3
• 阿里巴巴系列：通义千问（Qwen）、通义万相
• 百度系列：文心一言（ERNIE Bot）

LLM的能力边界主要体现在：

知识截止：模型的知识截止于其训练数据的时间点，无法获取实时信息。
静态知识：模型内部知识难以动态更新，需要重新训练或微调。
缺乏行动能力：LLM只能生成文本，无法执行外部操作或调用工具。
计算成本高：大模型推理需要大量计算资源，延迟较高。
幻觉问题：模型可能生成看似合理但不真实的信息。

1.2 LLM的三大固有缺陷

尽管LLM表现出色，但它存在三大固有缺陷：

知识截止性

LLM的训练数据停留在某个时间点（比如GPT-4是2023年10月），无法主动获取新知识。问它"今天天气如何？"它只能回答：“根据我的知识库，2023年10月之前上海7月平均气温是…”
无法操作现实世界

LLM只是一个"大脑"，没有手和眼睛，不能调用API（比如查天气、发邮件）、读取本地文件（比如整理你的D盘）或控制智能家居（比如关灯）。
短期记忆有限

LLM的上下文窗口（比如GPT-4-turbo是128K tokens）决定了它能"记住"的对话长度。聊到第50句时，它可能已经忘了你第1句说过"我不喜欢打乒乓球"。

这些缺陷限制了LLM在实际应用中的效果，也正是RAG、Function Call、Agent和MCP等技术出现的根本原因。

在这里插入图片描述

2 ChatGPT：对话优化的LLM应用

ChatGPT 是由OpenAI开发的基于大语言模型的对话式人工智能产品，通过对话交互方式为用户提供信息查询、内容创作、问题解答等服务，是大模型技术商业化应用的里程碑。

ChatGPT是一种基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的聊天机器人。GPT模型是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它可以生成连贯、自然的文本。ChatGPT使用GPT模型作为基础，通过微调和训练来实现对话生成和理解。

2.1 ChatGPT与LLM的关系

ChatGPT和LLM之间存在密切的关系。LLM是一个更为抽象的概念，它包含了各种自然语言处理任务中使用的各种深度学习模型结构。这些模型通过建立深层神经网络，根据已有的大量文本数据进行文本自动生成。

而ChatGPT则是基于LLM的一种具体应用，主要应用于生成式对话机器人的构建。从技术上来说，ChatGPT是一个基于Transformer网络结构的文本生成模型，它采用了强大的预训练模型，并通过对历史对话记录的学习，可以生成类似人类对话的自然语言表达。

ChatGPT在LLM的基础上做出了重要贡献：它基本实现了理想LLM的接口层，让LLM适配人的习惯命令表达方式，而不是反过来让人去适配LLM。这增加了LLM的易用性和用户体验，使得人类可以更方便地与LLM进行交互。

ChatGPT与其他LLM应用的关键区别在于：
• 交互模式：专注于对话式交互，而非单次问答或文本生成。
• 用户体验：经过精心优化，提供一致、友好的对话体验。
• 产品化：作为完整的产品提供服务，有明确的API和使用界面。
• 持续迭代：通过版本更新（如GPT-3.5到GPT-4）不断提升能力。

值得注意的是，"ChatGPT"已成为对话机器人的代名词，类似产品包括：
• Anthropic的Claude
• Google的Bard（现为Gemini）
• 阿里巴巴的通义千问
• 百度的文心一言
• 讯飞的星火大模型

2.2 ChatGPT的技术特点

ChatGPT在GPT模型的基础上进行了多项改进和优化。首先，它在模型架构上进行了微调，引入了更多的参数和更复杂的网络结构，以提高模型的表达能力和生成质量。其次，ChatGPT在训练过程中采用了更加精细的策略，如对话管理技术、多轮对话训练等，以提高模型在对话生成任务中的性能。

此外，ChatGPT还针对对话系统的特点进行了专门的优化。例如，它采用了更加灵活的解码策略，能够根据用户的输入和上下文信息生成更加符合人类语言习惯的回复；同时，它还引入了多模态信息（如文本、图像、语音等），以丰富对话的内容和形式。

3 检索增强生成（RAG）：扩展LLM的知识边界

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 是一种结合信息检索与文本生成的技术框架，通过从外部知识库检索相关信息并将其作为上下文提供给大语言模型，从而生成更准确、更可靠的回答，有效解决LLM的知识截止和幻

检索增强生成（RAG）是一种结合信息检索和大模型生成的AI架构，主要用于提升大模型的知识准确性和上下文理解能力。RAG由Facebook AI提出，核心思想是通过检索和生成的有机结合，弥补生成模型（如GPT-3、BERT等）在处理知识密集型任务时的不足。

3.1 RAG的工作原理解析

RAG的典型架构分为两阶段：检索（Retrieval）和生成（Generation）：

检索模块（Retriever）

：负责从大规模知识库或文档集合中检索与输入查询相关的信息。使用预训练的双塔模型（dual-encoder）进行高效的向量化检索。输出若干个与查询相关的文档或段落，作为生成模块的输入。
生成模块（Generator）

：负责根据检索到的文档和输入查询生成最终的回答或文本。使用强大的生成模型（如T5或BART）对输入进行处理。输出连贯、准确且信息丰富的生成内容。

RAG的标准工作流程可分为三个阶段：

数据准备

：收集和清理数据，预处理数据（去重、拆分文本），用嵌入模型将数据转换成向量，并存入向量数据库。
查询处理

：用户输入问题，对用户问题进行嵌入计算，转成向量，在向量数据库中查找最相关的文档（Top-K）。
信息融合

：结合检索到的文档，构建Prompt，让LLM（大模型）基于上下文生成答案。

RAG的优势在于：
• 知识实时性：可以接入最新的文档、数据库或API，提供实时信息。
• 准确性提升：回答基于真实来源，减少幻觉和错误。
• 可解释性增强：可以追溯回答的来源，提高可信度。
• 领域适应性：通过更换知识库，快速适应不同专业领域。
• 成本效益：无需重新训练模型即可更新知识。

RAG的典型应用场景包括：
• 企业知识库问答系统
• 法律、医疗等专业领域咨询
• 新闻和事件实时查询
• 产品文档和技术支持

实现RAG的关键技术组件：
• 向量数据库：如Pinecone、Weaviate、Milvus、Elasticsearch
• 嵌入模型：如text-embedding-ada-002、BGE、通义千问-embedding
• 检索算法：如密集检索（Dense Retrieval）、稀疏检索（Sparse Retrieval）
• 提示工程：设计有效的上下文整合方式

3.2 RAG的应用场景与局限性

RAG非常适合需要准确性和事实一致性的场景。例如：客户服务聊天机器人可以访问公司的FAQ数据库以提供准确答案；研究助手可以搜索数千篇学术论文来回答问题；内容创建者可以使用公司的风格指南编写符合品牌的内容。

然而，RAG也有其局限性：它依赖检索质量（如果数据库没更新，照样答错），并且不适合动态数据（比如股票实时价格，更适合用Function Call调API）。

4 函数调用（Function Call）：连接AI与现实世界的桥梁

函数调用（Function Call）是LLM的一项内置能力，它允许LLM在需要的时候，请求外部程序帮它做点事。注意，是"请求"，不是"亲自做"。

4.1 Function Call的工作机制

Function Call的执行流程包括四个步骤：

LLM识别用户意图（“这是一个天气查询请求”）
LLM生成结构化参数（{ “location”: “上海”, “date”: “2024-07-30” }）
系统调用天气API，返回数据（{ “temp”: 28℃, “rain”: true }）
LLM把API结果转换成人类语言：“明天上海28℃，有雨，记得带伞！”

Function Call的本质是"把自然语言翻译成API调用"。因为普通用户不会写代码，但可以让AI理解意图后生成标准化的API调用请求。

4.2 Function Call的演进与标准化

2025年Function Call的应用场景大幅扩展，主要包括：

企业自动化

：通过Function Call调用企业内部的各种业务系统，实现办公自动化
智能家居控制

：结合IoT设备，通过自然语言控制家居设备
数据分析与可视化

：调用数据分析工具和可视化库，实现自然语言驱动的数据分析
软件开发辅助

：调用开发工具和代码库，辅助软件开发过程

随着Function Call应用的普及，标准化和安全性问题日益突出。2025年出现了更多Function Call的标准化协议，如MCP（Model Context Protocol）可以规范Function Call的格式和流程，为AI Agent提供统一的上下文、工具发现、权限管理等能力。

5 智能体（Agent）：自主决策与任务执行的AI系统

智能体（Agent） 是一种能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的软件实体。在大模型背景下，Agent利用LLM作为"大脑"，通过规划、工具使用、记忆和反思等机制，执行复杂、多步骤的任务，展现出类人的自主性和适应性。

智能体（Agent）是一个更高级、更自主的AI系统。它以LLM作为核心"大脑"，不仅能理解你的目标，还能自己思考、规划步骤，并主动调用工具（比如RAG和Function Call）来执行任务，与外部环境互动。

5.1 Agent的核心能力

根据IBM最新报告，2025年将迎来AI智能体的爆发。现代Agent具备三大核心能力：

任务规划（Planning）

：Agent能够将复杂目标分解为可执行步骤。例如用户说：“帮我订一张明天北京飞上海的机票，选靠窗座位。” Agent会拆解为：①查航班（调用RAG或Function Call）；②筛选符合时间的航班；③调用订票API（Function Call）；④确认座位偏好。
工具调用（Tool Use）

：Agent知道什么时候该用哪个外挂。需要最新数据时调用RAG；需要操作现实世界时调用Function Call；需要记忆用户习惯时调用MCP。
自我反思（Self-Reflection）

：如果任务失败（比如航班已售罄），Agent会尝试替代方案（查高铁票）。

Agent的典型工作流程：

目标理解：解析用户请求，明确最终目标。
任务规划：将复杂目标分解为一系列子任务。
工具选择：为每个子任务选择合适的工具或方法。
执行与迭代：依次执行子任务，根据结果调整后续计划。
结果整合：将各步骤结果整合，生成最终输出。

Agent与传统自动化脚本的关键区别：
• 灵活性：Agent能处理未预见的情况，而脚本只能执行预设流程。
• 通用性：同一个Agent框架可应用于多种任务，而脚本通常专用。
• 适应性：Agent能从经验中学习和改进，而脚本需要人工修改。
• 自然交互：用户可用自然语言下达指令，无需编程知识。

Agent的典型应用场景：
• 自动化工作流（如数据收集、报告生成）
• 复杂问题求解（如科研、金融分析）
• 个人助理（日程管理、信息查询）
• 游戏AI和虚拟角色
• 自主编程和代码生成

5.2 Agent的技术架构与多Agent协作

现代AI Agent的技术架构通常包含以下核心模块：

感知模块（Perception Module）

：多模态输入处理（文本、图像、音频、视频）、环境状态感知和监控、用户意图理解和需求分析
规划模块（Planning Module）

：目标分解和任务规划、行动策略制定和优化、资源分配和时间管理
记忆模块（Memory Module）

：短期记忆（当前上下文和会话状态）、工作记忆（任务执行过程中的中间结果）、长期记忆（历史经验和知识积累）
执行模块（Execution Module）

：Function Call调用和工具使用、外部系统交互和API调用、内容生成和输出处理
反思模块（Reflection Module）

：结果评估和验证、错误处理和恢复、经验学习和优化

2025年出现了更多Multi-Agent框架和协作机制，如Agent之间的任务分配、结果聚合、冲突解决等。多Agent系统能够完成更复杂的任务，实现更高层次的智能。

6 模型上下文协议（MCP）：标准化AI与工具的交互

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 是一种标准化的开放协议，旨在为大语言模型与外部工具及数据源之间建立统一的连接方式，实现"一次开发，处处可用"的工具集成模式，被誉为"AI时代的USB-C"。

模型上下文协议（MCP）是Anthropic公司（Claude模型的开发者）在2024年底提出并开源的一种标准化通信协议。它定义了一套规则，让AI应用（客户端）能以统一的方式，与各种外部数据源或工具（服务器）进行交互。

6.1 MCP的核心架构与工作原理

MCP采用经典的客户端-服务器（Client-Server）架构，包含三大核心组件：

MCP宿主（MCP Host）

：用户与MCP生态的交互入口，如Claude Desktop、ChatGPT桌面应用、Cursor代码编辑器等。
MCP客户端（MCP Client）

：宿主内部的核心组件，作为中介连接多个MCP Server。负责协议转换、安全传输（TLS 1.3）及性能监控。工作方式是把AI指令翻译成MCP格式并发送给服务器，再将回复内容返回。
MCP服务器（MCP Server）

：封装外部工具与数据源，提供标准化接口。核心功能包括：工具（Tools）调用外部API或执行自定义代码（如Slack消息发送、数据库查询）；资源（Resources）访问结构化/非结构化数据（如CSV文件、向量数据库）；提示（Prompts）预定义任务模板（如客服工单生成、代码审查）。

MCP的标准工作流程可分为四个步骤：

请求发起

：用户通过MCP宿主（如GPT）输入自然语言指令（如"查询用户账户余额"）
路由与解析

：MCP客户端将指令解析为具体操作，并路由到对应的MCP服务器（如支付MCP Server）
资源访问

：MCP服务器执行操作（如调用支付宝API查询余额）
结果返回

：服务器将结果返回给客户端，宿主以自然语言形式呈现给用户

MCP支持多种通信方式：
• STDIO：本地进程通信，适合文件系统等本地工具。
• SSE：基于HTTP的服务器推送，适合远程服务。
• Streamable HTTP：最新双向通信协议，支持流式交互。

MCP的核心优势：
• 标准化：提供统一的工具接入规范，降低开发门槛。
• 厂商中立：支持在不同LLM提供商之间灵活切换。
• 安全可控：数据在用户基础设施内处理，增强数据主权。
• 生态可扩展：支持构建丰富的工具市场和生态系统。
• 一次开发：工具只需开发一次，可被多个应用复用。

6.2 MCP的关键技术特性与应用场景

MCP具有以下显著技术特性：

上下文传递（Context Propagation）

：在多轮交互中保持状态连续性
工具动态发现（Tool Discovery）

：Client启动时通过/registry接口拉取Server的工具清单
安全控制

：认证授权（OAuth 2.0、API密钥、RBAC）、沙箱隔离、审计日志
通信机制

：本地通信（标准输入输出）、远程通信（SSE或WebSocket）

MCP已在多个领域展现出重要价值：

智能办公自动化

：会议管理、文档协作
垂直领域深度整合

：医疗（连接电子病历、实验室系统）、金融（实时接入股票行情）
开发者工具生态

：编程辅助、自动化测试
物联网与边缘计算

：智能家居、工业物联网

7 技术对比与融合应用

为了更直观地理解这些技术的区别与联系，我们通过以下对比表格展示它们的核心特性：

特性	LLM	ChatGPT	RAG	Function Call	Agent	MCP
核心功能	文本生成与理解	对话生成	知识检索增强	调用外部函数	自主任务执行	标准化工具交互
本质	基础模型	应用产品	技术框架	模型能力	系统范式	协议规范
关键优势	语言理解能力	对话流畅性	减少幻觉	实时数据获取	自主决策	工具标准化
依赖关系	无	基于LLM	依赖LLM	依赖LLM	依赖LLM和多工具	不依赖特定LLM
数据处理	静态知识	对话上下文	外部知识库	实时API数据	多源信息整合	工具和服务

为了更清晰地理解LLM、ChatGPT、RAG、Agent和MCP的区别与联系，我们从多个维度进行系统对比。

7.1 技术的协同与融合

这些技术并不是相互排斥的，而是在实际应用中常常协同工作，形成更强大的AI系统。例如：

Agent+RAG+Function Call

：当用户请求"帮我分析上季度销售数据并做成PPT"时，Agent会先使用RAG检索最新销售数据和模板，然后使用Function Call调用数据分析工具和PPT生成工具，最后整合所有结果完成任务。
MCP作为连接标准

：MCP为Agent提供了统一的方式来访问RAG功能和Function Call实现的工具，解决了工具交互的标准化问题。
ChatGPT作为交互前端

：ChatGPT可以作为用户与复杂AI系统之间的自然语言交互界面，将用户请求转换为内部Agent、RAG和Function Call的协调操作。