第一章：大模型基础

第一章：大模型基础

  在人工智能的演进历程中，大语言模型（LLM）的快速发展催生了全新的技术范式。LLM 是 Agent 的“认知中枢”与“决策大脑”，赋予智能体理解复杂意图、规划长程任务、动态调用工具以及反思纠错的核心能力。当 LLM 的“思考力”与外部工具、记忆系统及环境交互所提供的“执行力”深度融合，Agent 便突破了传统软件依赖硬编码规则和固定流程驱动的局限，实现了从“被动响应的文本生成器（Chatbot）”向“自主解决现实问题的行动主体（Agent）”的跨越式演进。

  然而，要构建一个真正能够在生产环境中落地的 Agent，仅仅拥有一个聪明的“大脑”远远不够。本教程不涉LLM及底层数学推导、参数微调或分布式训练等“炼丹”细节，而是将视角上移至系统架构与工程应用层，把大模型视为 Agent 系统的核心引擎。我们将重点探讨如何通过 Agent 工程（Agent Engineering），以大模型为核心，运用上下文工程（Context Engineering）对模型所需信息进行系统组织与动态管理，并有机整合工具调用（Tool Use）、知识增强（RAG）和记忆管理（Memory）等关键能力，构建具备高可靠性、强可控性与可量化评估能力的 Agent 架构。