AI 系统五层架构
| 层级 | 核心组件 | 核心作用 |
|---|---|---|
| 基础层（模型） | LLM & Token、Transformer | AI底层计算核心 |
| 上下文层（记忆） | Context Window、Prompt、Memory、RAG | 管理输入上下文 |
| 能力扩展层（工具） | MCP、Tool Calling、API | 扩展真实世界操作 |
| 智能体层（决策） | Agent、Plan、Act | 自主决策大脑 |
| 应用层（行动） | Skill、Workflow | 面向业务场景 |
核心名词释义
- Transformer：大模型核心架构，通过自注意力机制建立Token之间关联
- Token：模型处理文本最小单位
- Prompt：给到模型的输入指令
- RAG：检索增强生成，先检索再生成
- MCP：模型上下文协议，统一AI与工具的通信标准
- Agent：自主智能系统
- Tool Calling：调用外部工具
- Memory：短期+长期记忆
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