AI 系统架构的演进:LLM → RAG → AI Workflow → AI Agent
编者按: 当前 AI 系统建设中的一大痛点是:盲目追求先进技术而忽视业务实际需求,导致系统过度复杂、成本高昂、可靠性差。许多团队在 Agent 热潮中迷失方向,不知道何时该用简单的 LLM,何时需要 RAG,什么场景下才真正需要智能体。 文章通过简历筛选这一典型应用场景,系统阐述了 AI 系统发展的四个核心阶段:从最基础的纯 LLM 架构,到增强检索能力的 RAG 系统,再到具备工具调用能力的 AI 工作流,最终发展为具有自主决策能力的 AI Agent。作者特别强调,每个架构层级都有其适用场景和技术边界 ------ 简单的分类任务可能只需要基础的提示词工程,而复杂的端到端业务流程才需要 Agent 的自主规划能力。我们在追求功能丰富性的同时,必须优先考虑系统的可靠性和稳定性。 作者 | codelink 编译 | 岳扬 AI Agent 是当前的一个热门话题,但并非所有 AI 系统都需要采用这种架构。 虽然 Agent 具有自主决策能力,但更简单、更具成本效益的解决方案往往更适合实际业务场景。关键在于根据具体需求选择恰当的架构方案。 本文将探讨大语言模型(LLMs)的最新进展,并解...

