三核驱动！AI Agent+LLM+RAG 架构演进， 来一次AI架构的大白话+深度解读

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尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。

经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。

接下来，尼恩架构团队，通过 梳理一个《LLM大模型学习圣经》 帮助更多的人做LLM架构，拿到年薪100W, 这个内容体系包括下面的内容：

• 《python安装、vscode安装、conda安装：一文搞定Python的开发环境（史上最全）》
• 《Python学习圣经：从0到1精通Python，打好AI基础》
• 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座》
• 《LangChain学习圣经：从0到1精通LLM大模型应用开发的基础框架》
• 《LLM大模型学习圣经：从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》
• 《SpringCloud + Python 混合微服务架构，打造AI分布式业务应用的技术底层》
• 《LLM大模型学习圣经：从0到1吃透大模型的顶级架构》
• 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的架构 与实操》
• 《LLM 智能体 学习圣经：从0到1吃透 LLM 智能体 的 中台 架构 与实操》

以上学习圣经 的 配套视频， 已经发布，大家可以找尼恩获取。

聊聊AI应用三核驱动架构的演进

此文，介绍一下 AI应用架构是怎么一步步发展起来的。

AI应用 三核驱动！AI Agent+LLM+RAG 架构演进, 是怎么一步步发展起来的。

此文， 从最简单的用户和AI直接对话开始，逐步加入了一些关键功能，比如上下文增强、输入输出保护、意图识别、模型调度、缓存机制、智能代理（Agent）模式、监控日志以及性能优化等。

此文的目标，是大家理清思路，理解现在 AI应用 三核驱动。

AI应用架构演进核心流程图（Mermaid）

AI应用架构演进 各阶段说明：

(1) 用户与AI直接交互：

最简单的形式，用户发问题，AI直接回答。

(2) 添加上下文：

让AI能记住之前的对话内容，回答更连贯。

(3) 输入输出防护：

防止恶意输入或敏感信息泄露。

(4) 意图识别与路由：

判断用户想干什么，并转给合适的AI模块。

(5) 模型网关：

统一管理多个AI模型，按需调用。

(6) 缓存机制：

把常见问题的答案缓存起来，加快响应速度。

(7) 引入Agent模式：

让AI能主动思考、规划、调用工具来完成任务。

(8) 监控与日志：

记录系统运行状态，方便排查问题。

(9) 推理性能优化：

用批处理、并行计算等方式提升效率。

最初的起点

最简单的AI应用架构

下图展示的是最基础的用户与AI交互方式：

这种结构非常简单：用户输入问题，AI直接给出回答。

这个流程图展示了最简