Connor Davis：在构建了两年产品级AI系统后，我终于明白了LLM（大语言模型）、RAG（检索增强生成）和AI Agents（智能代理）之间的本质区别与联系。
这三者不是竞品，而是同一智能体系的三层结构，很多人用错了。
LLM是“思考大脑”：能推理、写作、理解语言，但知识截至训练时间，无法感知最新信息，比如问它昨天新闻，它只能胡扯。它聪明却“盲目”。
RAG是“记忆系统”：连接静态大脑和实时知识库，检索最新文档，作为上下文输入LLM，模型因此变得动态，准确率大幅提升，还能追踪答案依据。它让AI“有眼有耳”。
AI Agents是“决策执行者”：它们不仅回答问题，还能自主设定目标、规划步骤、执行动作、反思结果，实现复杂任务的闭环自动化。它们是AI的“手和脚”。
实际生产系统应三者结合：纯语言任务用LLM，讲究准确性加RAG，需求自动化则用Agents。未来AI不在于选谁，而是如何架构三者协同——思考、认知、行动。
此外，顶尖实践者还在Agent中加“反思层”，让系统自我评估调整，提升可靠性。哲学上，AI Agents挑战了传统“意识=行动”的定义，推动我们重新思考智能与自主的本质。
总结：理解LLM、RAG、Agents的分工与协作，是打造高效、可靠智能系统的关键。别再孤立使用它们，把它们看作一体化智能堆栈，才能真正释放AI潜力。
原文链接：x.com/connordavis_ai/status/1985663551697273216
