图解AI核心技术：大模型、RAG、智能体、MCP
内容提要
本文探讨了AI的核心技术，包括Transformer与混合专家（MoE）的比较、微调大模型的五种方法、RAG系统的改进及智能体设计模式，强调智能体在任务中的主动性和自我评估能力，从而提升AI的输出质量和效率。
关键要点
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本文探讨AI的核心技术，包括Transformer与混合专家的比较。
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混合专家（MoE）使用不同的专家来改进Transformer模型，推理速度更快。
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传统微调大模型的方法不可行，介绍了五种流行的微调技术。
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RAG系统存在检索和生成的局限性，Agentic RAG引入代理行为以提升系统的灵活性。
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Corrective RAG通过自我评估检索到的文档来提高响应的相关性。
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介绍了五种智能体设计模式，允许LLM通过自我评估和规划来改进输出。
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智能体系统的五个等级，从基本响应器到完全自主的代理。
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MCP（模型上下文协议）改变了代理工具的访问和编排方式。
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A2A协议允许AI代理之间的连接与协作。
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AG-UI协议标准化了后端代理与前端用户界面之间的交互。
延伸解读
混合专家与Transformer的比较
混合专家（MoE）通过选择部分专家来提升推理速度，相较于传统的Transformer模型，MoE在处理复杂任务时表现出更高的效率。这种架构的优势在于能够动态选择最适合的专家，从而优化计算资源的使用，适合需要快速响应的应用场景。
智能体设计模式的多样性
智能体的设计模式为AI系统提供了多种解决方案，允许其通过自我评估和规划来提升输出质量。不同的模式如反射模式和多代理模式，能够根据任务需求灵活调整，增强了AI在复杂环境中的适应能力和协作能力。
RAG系统的局限性与改进
传统的RAG系统在检索和生成过程中存在适应性不足的问题，无法有效处理复杂查询。通过引入Agentic RAG和Corrective RAG，系统能够在每个阶段进行自我评估和调整，从而提高响应的相关性和准确性，适应更复杂的用户需求。
延伸问答
混合专家（MoE）与Transformer模型有什么区别？
混合专家（MoE）使用不同的专家来改进Transformer模型，推理速度更快，而Transformer使用前馈网络。
微调大模型的五种流行技术是什么？
五种流行的微调技术包括LoRA、LoRA-FA、VeRA、Delta-LoRA和LoRA+。
什么是Agentic RAG，它如何提升系统灵活性？
Agentic RAG在RAG的每个阶段引入代理行为，使系统能够主动思考任务并动态调整策略。
Corrective RAG是如何提高响应相关性的？
Corrective RAG通过自我评估检索到的文档，保留相关上下文，从而提高生成响应的相关性。
智能体系统的五个等级是什么？
智能体系统的五个等级包括基本响应器、路由器模式、工具调用、多代理模式和自主模式。
MCP（模型上下文协议）如何改变代理工具的访问方式？
MCP标准化了工具的定义和托管方式，使得LLM能够轻松发现和使用可用工具。
