什么是大模型

1. 大模型类似于聊天机器人，属于被动型，一问一答。
2. 大模型全称大语言模型 LLM 全拼 Large Language Model。
3. 大模型不等于 Agent。
4. 向机器人提出的问题称为提示词 Prompt。

大模型的缺点

1. 训练过的问题根据提示词可以回答出来，如果没有训练过，回答的可能有问题。
2. 大模型给出的答案不一定是实时的，比如股票价格、天气预报等。
3. 大模型不具备记忆能力。

什么是 Agent

1. Agent 是主动型的，可以自己思考，自己提出问题，自己回答问题，并且具备记忆能力。
2. Agent 具备大模型的思考能力，同时也可以调用工具查询实时数据。
3. Agent 具备一个主程序，参与整个过程的组织与调度，包括调用大模型、调用工具等。
4. 像 Claude Code Codex、WorkBuddy 这些都是 Agent 的具体实现，之所以能完成不同功能是因为它们四大核心能力的不同。

Agent 的四大核心能力

1. 大模型：Agent 的大脑，负责整个过程的思考、规划和决策。
2. 工具：Agent 的手，负责执行任务。
3. 记忆：Agent 具备记忆能力，负责保存任务过程中的信息。
4. 规则：包括系统规则和用户规则，协助大脑让 Agent 输出符合要求的答案。

Agent 的工作过程

1. 整个过程可以说是一个循环，循环的执行 思考、行动、检查，直到满足条件为止。
2. 模型上下文是指 Agent 在收到用户提出的问题时生成提示词、规则、记忆、工具调用等作为整个任务的资源包。
3. Agent 的主程序将模型上下文传递给大模型。
4. 当大模型发现需要调用工具时，会返回给主程序一个信号，主程序会根据信号调用工具，并将工具调用结果连同 模型上下文 再次交给大模型。
5. 大模型生成最终答案后会交给主程序，在由主程序调动 UI 反给用户。