对比解析：LLM、RAG 与 Agent 的智能进化路径
• LLM（大语言模型）：基于预训练知识生成文本，不支持实时访问外部信息，知识固定且可能产生“幻觉”——即生成貌似合理但错误的内容。
• RAG（检索增强生成）：结合外部检索系统（如 ElasticSearch、Pinecone 等），实时获取相关信息并注入 LLM，显著提升回答的准确性和时效性，但依赖检索质量，检索失误仍会引发幻觉。
• Agent（智能代理）：在 RAG 基础上进一步集成记忆（Redis、Pinecone）、推理与多工具调用能力（API、浏览器、脚本、计算器），具备自主决策和多步骤任务执行能力，能完成复杂的现实世界操作。
这三者展示了从单纯生成到实时检索，再到自主执行的认知层级跃迁，强调了智能系统在信息获取、推理与行动上的综合能力提升。理解它们的区别，有助于设计更符合实际需求的智能应用，避免盲目依赖单一模型带来的局限。
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大语言模型 检索增强生成 智能代理 人工智能 机器学习
