购买源码的网站,邢台信息港招聘,品牌公关活动,在京东上怎样做网站你问得非常精准#xff1a;Agent 是什么#xff1f;它和大语言模型#xff08;LLM#xff09;、推理框架#xff08;Inference Engine#xff09;到底是什么关系#xff1f; 我们来一图理清 分层解释#xff0c;并明确它们的角色和关联#xff1a; #x1f9e0; 一句…你问得非常精准Agent 是什么它和大语言模型LLM、推理框架Inference Engine到底是什么关系 我们来一图理清 分层解释并明确它们的角色和关联 一句话总览 Agent 是大模型的“任务执行器”或“智能体”基于大模型、运行在推理框架上负责完成复杂的多步任务。 三层结构类比从底层到上层
层级举例说明⛏️ 底层推理框架vLLM, llama.cpp, TensorRT, TGI让模型能在机器上跑起来进行“推理”inference 中层大语言模型LLMLLaMA, Qwen, Mistral, GPT, ChatGLM语言理解与生成的大脑Agent 的基础组件 上层Agent 系统智能体AutoGPT, LangChain Agent, OpenAgents, CrewAI把模型当“子模块”加记忆、规划、执行能力完成复杂任务 更详细解释三者关系
1. ️ 推理框架
作用加载模型、做高效的推理举例你运行 llama.cpp 就是在加载模型权重、给定 Prompt、计算输出✅ 为大模型提供运行的“引擎” 2. 大语言模型LLM
作用给定输入 → 返回推理结果文本举例你说“写个 HTTP 服务器”模型输出对应代码✅ 是 Agent 的核心能力语言、逻辑、知识 3. Agent智能体 作用调用模型 外部工具 环境感知 → 连续完成复杂任务 例子 AutoGPT自己规划任务 → 调用模型 → 使用浏览器 → 保存结果LangChain Agent大模型 工具搜索 / 数据库 记忆模块 → 自动执行OpenAgents / CrewAI多个 Agent 协作有角色设定和任务分工 ✅ 模拟“人工助理”、“AI 研究员”、“财务分析员”等角色 举个例子帮助你理解
假设你要完成这样一个任务 “搜索最近 3 年的 AI 研究趋势总结成一篇报告并生成 PPT。” LLM 只能做什么 你问一句它回一句。它不会主动搜索、存储、规划。 Agent 能做什么 自动调用搜索 API 收集资料后调用模型摘要 自动生成 PPT 或 Markdown 全流程自动化你几乎不用管 Agent 的技术组成基于 LLM
模块功能LLM大脑语言理解与生成Memory记忆保存对话上下文、任务历史Tool / Plugin外部工具如浏览器、Python、搜索 API、SQLPlanning多步任务规划如 ReAct、MRKLEnvironment与外部世界交互Web、文件、数据库 ✅ 总结类比
概念类比角色推理框架vLLM 等发动机让车能跑大模型LLaMA、Qwen司机的大脑有知识、理解力AgentAutoGPT 等整个自动驾驶系统能设定目的地、规划路径、停车吃饭 如果你想入门 Agent可以看看这些项目
项目简介LangChain Agents最经典的 Python Agent 框架社区庞大AutoGPT第一个爆红的自动执行 AgentOpenAgents多 Agent 协作支持搜索、PPT、生图CrewAI多智能体协作团队式执行任务LlamaIndex Agents搭配知识库做 RAG 推理 如果你想试一个 Agent 系统跑起来告诉我你的目标比如“自动写日报”“文件总结”“抓取新闻”我可以帮你构建一个适配你机器和模型的方案。是否继续
