内容总结自 www.bilibili.com/video/BV1oj…
LLM
大语言模型
Prompt
Context
Memory
Agent
RAG - Retrieval-augmented generation
通过语义匹配向量化的信息,并将其加入上下文,以增加生成内容的可靠性的办法,叫做检索增强生成(RAG)
Function Calling
这种Agent与LLM之间关于工具调用所约定的对话格式叫做 function calling
MCP
Agent 实现有
Langchain & workflow
比如说整个流程中提取文件内容和保存文件内容这两步可以固化成固定的脚本,中间的翻译直接和大模型沟通即可,整个流程就不需要 Agent 插手了.要固化这样一个流程,可以通过编程的方式来实现,为了方便编写这种链式的任务,又有了一种新的编程框架 Langchain
低代码的方式叫 workflow
SKILL 技能
SKILL 就是个 Prompt 加载器
SubAgent
SubAgent 与 主 Agent 做了上下文隔离,子 Agent 产生的上下文不会保留在主 Agent 中.
