关键的Agentic AI概念的分层概述。 让我们一步一步来理解： 1️⃣ LLMs（基础层） 在核心层面，你有像GPT、DeepSeek等LLMs。 核心思想： - 令牌化与推理：文本如何被模型处理 - 提示工程：设计输入以获得更好的输出 - LLM API：与模型交互的编程接口 这是驱动其他一切的引擎。 2️⃣ AI代理（基于LLMs构建） 代理围绕LLMs构建，以实现自主行动。 关键职责： - 工具使用与功能调用：将LLMs连接到外部API/工具 - 代理推理：如ReAct或Chain-of-Thought等方法 - 任务规划：将大任务分解为小任务 - 内存管理：跟踪历史、上下文和长期信息 代理使LLMs在现实工作流程中变得有用。 3️⃣ Agentic系统（多代理）...