一天，看到朋友圈一位朋友因为问同事AI智能体要怎么设置而表情复杂时，我隐约觉得，或许大多数人对智能体、LLM、RAG和提示词工程这些术语依旧停留在一知半解的状态。
正好，我最近也在学习这方面的知识，不如咱们一起聊聊，轻松搞懂这些关键概念。
智能体：你的虚拟员工想象一下，你有个24小时待命的员工，这个员工充满智慧，能快速适应不同的工作任务，说是现代的“打工人”也不为过。
这位“员工”就是智能体。
它和传统的AI有很大的不同。
传统的AI就像是一个只能执行固定指令的机器，但智能体更像是真人，可以自己观察、思考、并且执行任务。
举个例子吧，你可能还有印象，有些公司推出了AI客服，它们不再只是重复性地回答用户的常规问题，而是能根据用户的具体问题灵活应对，这就是智能体在实际应用中的一个场景。
它们利用短期和长期记忆、任务分解等技术，效率远超普通的AI。
了解大语言模型（LLM）的核心能力
大语言模型，听起来很专业对吧？
但其实它的核心能力就是两个：理解人话和说人话。
比如大家熟悉的ChatGPT，就是一个典型的LLM。
它能够理解你说的话，并且用你听得懂的语言回复，优势就在于它有海量的知识储备，经过了大规模的预训练。
要让AI变得聪明不容易，其实和培养孩子差不多。
先要让它扫荡一圈所有基础知识，这就像是读完小学、中学。
而后，在特定领域进行深入细致的训练，就类似一些职业培训，专门针对客服、翻译等特定任务提高AI能力。
这落到实际应用中，故宫博物院就有些类似，他们用这些大模型来回答游客的各种问题。
RAG技术：给AI配上专属资料库大模型有个致命弱点：遇到它没学过的知识，会容易“编故事”。
让人不禁想起我们考试时没复习的尴尬，被难住时不是认真思考，反倒开始天马行空。
RAG技术就是为了解决这个问题的，给AI配上一套随时可以查阅的资料库，方便它遇到不了解的问题时能迅速找到答案。
举个最简单的例子，某个银行用大模型回答客户的问题，但总有些专业细节大模型不能覆盖。
于是他们用RAG技术，把所有银行的内部资料建成数据库，每次需要回答问题时，先查资料库再做回答。
这也保证了AI即使面对陌生问题，也有合理的论点依据。
如何用提示词工程优化AI沟通和AI打交道，关键是要会说。
直接问个简单的问题，比如“这个怎么做？
”，AI可能会摸不着头脑。
相反，如果能给出明确的指示，如“请用Python写一个爬虫程序，抓取某网站商品价格，保存为CSV格式，并提供代码示例”，AI的反应就会更精确。
这样的提示词设计其实就是一种沟通的艺术。
好的提示词要包括明确的指令、具体的对象、参考示例以及格式要求。
有个旅游应用做得特别好，他们优化AI提示词后，生成的行程规划更贴近用户需求：从简单的“建议参观景点”变成了“推荐三家故宫周边人均100元以下的京菜馆，附地址和特色菜品”。
这样一来，用户体验大为改善。
在这个飞速发展的AI时代，智能体是你的虚拟员工，LLM是背后强大的大脑，RAG技术则是资料库，提示词工程帮助你进行高效沟通。
而理解了这些概念后，你的AI应用也会事半功倍，带来更多想象不到的惊喜。
希望今天的分享能让你对这些不再陌生，也能在谈论中听懂上两句，未来某一天或许你也能轻松驾驭这些前沿技术，享受科技带来的便捷和乐趣。
