图解AI核心技术：大模型、RAG、智能体、MCP
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原文中文，约3100字，阅读约需8分钟。
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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。
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关键要点
- 本文探讨AI的核心技术，包括Transformer与混合专家的比较。
- 混合专家（MoE）使用不同的专家来改进Transformer模型，推理速度更快。
- 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。
- 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。
- Corrective RAG通过自我评估检索到的文档来提高响应的相关性。
- 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。
- 智能体系统的五个等级，从基本响应器到完全自主的代理。
- MCP（模型上下文协议）改变了代理工具的访问和编排方式。
- A2A协议允许AI代理之间的连接与协作。
- AG-UI协议标准化了后端代理与前端用户界面之间的交互。
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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。
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