一文读懂大模型生态系统：AGI、Prompt、RAG、Agent、...

每次与AI圈内人士聊天，总会听到这些术语：“AGI、Prompt、RAG、Agent、...”。
你听说过这些术语，却不一定搞懂它们到底是什么，它们之间又有什么关系？
今天，我们就用最通俗的语言，帮你理清这些概念，看懂大模型智能生态系统的全貌。

大模型智能生态：从"大脑"到"全身"

大模型就像人工智能的大脑。

它通过海量文本数据训练，能够理解语言、回答问题、生成内容。

从GPT到Claude再到DeepSeek，这些模型以其惊人的参数规模和智能表现，正在改变人们与计算机交互的方式。

大模型最核心的能力是推理。

它能够基于已有知识进行逻辑分析、因果推断和创意思考。此外，大模型还具备强大的in-context learning能力，能通过上下文快速学习新任务，不需要额外训练。

从技术角度看，大模型就像飞机引擎，而整个AI应用则如同完整的飞机。

要把引擎变成能飞的飞机，我们需要机翼、机身、驾驶舱等一系列组件。同样，围绕大模型，也形成了一个完整的技术生态，每一个组件都有其特定作用。

大模型生态系统：每一环都至关重要

Prompt与RAG：智能交流的入口

Prompt(提示词工程)是与大模型交流的艺术。

好比与人交谈，你怎么提问决定了能得到什么答案。高质量的Prompt能激发大模型的最佳表现，引导它用正确的方式思考和回应。

这是最原始也最直接的交互方式，无需复杂的技术处理，但精心设计的Prompt往往能产生惊人的效果。

RAG(检索增强生成)则是给大模型装上外部记忆。

大模型虽然强大，但它的知识仅限于训练数据。RAG允许模型实时从外部数据源检索信息，然后结合这些信息生成回答。如果大模型可以查阅最新的医学期刊或公司内部文档，它的回答将更加精准和实用。

在技术实现上，RAG结合了Embeddings(向量编码)与向量数据库。

文本通过向量编码转换为数字形式存储在向量数据库中，当接收用户问题时，系统找出最相似的知识片段，然后结合这些片段与大模型的能力，为用户提供更准确的回答。

函数调用与Agent：从思考到行动

函数调用(Function Calling)为大模型提供了执行特定任务的能力。当大模型识别到需要调用外部功能时，它可以生成符合特定格式的输出，触发预定义的函数。

这就像人类决定使用电脑上的某个应用程序完成特定任务。例如，当用户询问"北京明天天气如何"，模型可以识别这是天气查询需求，自动调用天气API获取数据并返回结果。

Agent(智能体)则更进一步，它是能够独立思考并与环境交互的实体。Agent建立在大模型的推理能力基础上，遵循"观察-规划-行动"循环。

它不仅能执行单一任务，还能规划一系列步骤解决复杂问题，并根据执行结果调整计划。

一个Agent智能体可能会调用多个函数来完成目标。如果把函数调用比作单个工具的使用，Agent就像一个有能力选择正确工具并按正确顺序使用的熟练工匠。

知识存储与表示：AI的记忆与思维方式

知识库是AI应用的信息基础。

特别是对企业来说，构建符合业务需求的知识库至关重要。它让通用大模型转变为深入理解特定行业的"专家"。

在技术实现上，知识库通常包含两个关键环节：离线的知识数据向量化和在线的知识检索生成。

向量数据库是存储和查询文本向量表示的专门系统。

与传统数据库不同，它特别适合处理非结构化数据，如文本、图像和音频。其卓越的高维数据存储和检索能力，使其成为现代AI系统的关键组件。事实上，知识库的存储载体往往就是向量数据库。

知识图谱则是用图结构表示知识的数据库，通过实体和关系构建知识网络。

它揭示知识领域的动态发展规律，适用于医疗、推荐系统等多个领域。如果说向量数据库是AI的"记忆库"，知识图谱就是AI的"思维地图"，帮助AI理解复杂的概念关系。

AGI：技术融合的终极目标

AGI(通用人工智能)是AI发展的终极愿景。

与现在专注于特定任务的"窄人工智能"不同，AGI能够处理多种不同的问题，展现出类似人类的通用智能。

AGI的关键特征包括：

• 跨领域通用能力：不限于单一任务或领域
• 自主学习：从经验中学习并不断改进
• 理解复杂概念：处理抽象概念、隐喻和复杂逻辑
• 适应性思维：面对新环境能够灵活应对

目前，AGI仍是前沿研究领域，尚未完全实现。

大模型、RAG、函数调用、Agent等技术的发展和融合，正在为AGI的实现铺平道路。

智能生态：系统思考与融合应用

回顾这些技术概念，它们不是孤立存在的，而是相互补充、协同工作的系统。

大模型是智能生态的大脑，提供基础推理能力；Prompt是与大模型沟通的语言；RAG为大模型提供外部知识；函数调用赋予大模型执行特定操作的能力；Agent让大模型能够主动规划和行动；知识库、向量数据库和知识图谱则为整个生态提供结构化的知识支持。

当我们思考这些技术时，不应将它们视为竞争关系，而是互补关系。每项技术都有其特定场景和优势，正是它们的组合应用，才能发挥最大价值。

例如，结合RAG提供最新知识，Agent规划复杂任务，函数调用执行具体操作，我们可以构建出既智能又实用的AI应用。

从企业应用角度看，了解这些技术并非为了选择其中一个，而是理解如何将它们整合到自己的业务场景中。

金融企业可能更关注知识图谱来处理复杂的金融关系；制造业可能更需要Agent来控制生产流程；内容创作者则可能专注于优化Prompt技巧。

当这些技术元素在多样化的形态中相互协作，它们共同推动AI技术持续向前发展，逐步接近AGI的愿景。这不仅是技术的进步，更代表着人类智能与机器智能的深度融合，开启全新的可能性!