Tag: Agent

2026

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从 LLM 到 Agent（上）：原理、局限与演进脉络

前言2025 年结束，Agent 这个概念在所有科技行业从业者中每天都会听到 10 次以上。那到底什么是 Agent，为什么有了 LLM 不够，还要做 Agent，我们是怎么从 LLM 演进到 Agent 的？ 本文尝试从下面两个方面解释清楚上面的问题： 理解 LLM/Chatbot 的结构性局限：为什么“会答”不等于“会做事” 搞清 Tool Calling / MCP / ReAct / D

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从 LLM 到 Agent（下）：工程、框架与交付实践

前言上篇我们把“Agent 从哪来”讲清楚了：LLM/Chatbot 的结构性局限决定了它“会答”不等于“会做事”，而 Tool Calling / MCP / ReAct / DeepResearch 则让推理如何与证据、行动与产物形成闭环。 但当你真正开始落地时，会发现 Agent 的难点不在“让模型更聪明”，而在“让系统更可靠”：工具会失败、上下文会爆、成本与时延要控、权限与风险要收口、产物