10张图看懂 AI Agent
最近很多 AI 产品都在讲 Agent、MCP、RAG、Tool Calling，但这些词如果只单独看，会比较碎。
这组图尝试把 AI Agent 拆成一张“工具系统地图”：
它从用户目标开始，经过任务规划、LLM 推理、工具调用、MCP/API 接入、外部系统返回结果，再到权限审核、评测追踪和最终执行。
里面涉及几个关键模块：
LLM：负责理解目标、读取上下文、生成下一步动作
Tool Calling：让模型调用搜索、数据库、日历、文件、浏览器等工具
MCP / API 层：把模型接到真实工具和业务系统
RAG：让模型先检索资料，再基于证据回答
Memory：让 Agent 记住偏好、上下文和任务状态
Guardrails：控制权限、安全边界和高风险动作
Eval / Trace：评估它是否可靠、哪里出错、成本和延迟如何变化
Multi-Agent：让多个 Agent 分工协作，完成复杂任务 我觉得理解 AI Agent，不能只看“它回答得聪不聪明”，更要看它能不能稳定接入工具、读取信息、执行动作，并且在权限和评测约束下运行。
这组图适合收藏，之后看 AI 产品发布、Agent 框架、MCP、RAG、AI 自动化工具时，可以对照着理解。
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
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学习路线:
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✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
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