Agent
0.感性认知:从deepseek开始认识"大语言模型"
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prompt：输入 -
context：上下文，当前会话/跨会话；大模型获取的信息量 -
memory：跨会话的长期信息 -
RAG：prompt编造事实，LLM可能编造答案。->AI幻觉。RAG：提供资料 -
tool calling：模型请求外部系统完成操作 -
LLM定义：估计token出现在token序列中的概率生成token流程：模型会一轮一轮地读取上下文，预测下一个token，放回上下文，再继续生成token
怎么预测的:学习语言结构，token间的关系
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token定义：模型处理内容的基本单位，一个词/一个词的部分/标点符号 -
聊天机器人：LLM + 历史消息、搜索、文件、记忆
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agent：LLM + 调用工具能力（MCP）+ 自主思考决策，选择行动，读取结果，推进任务能力。模型：处理信息+决策+调度；环境（基础设施）：连接数据、工具；载体：框架，语言
