第七章 现代AI技术生态

大模型就像一台发动机，性能强劲，听话懂事，甚至可以保持优雅的输出格式。

然而，这还远远不够。

想象一下，你有了一台 F1 赛车的引擎，但没有底盘、车轮、方向盘和油门控制系统。

这台发动机虽然惊艳，却根本无法上路。

而现代 AI 技术生态，就是构建AI智能这套完整“车辆系统”的关键所在。

本章将视野从大模型本身扩展到其应用生态，探讨如何通过一系列现代技术架构，将大模型从一个封闭的“语言大脑”，转变为一个能够与真实世界高效互动的、能力被无限放大的开放智能体。

检索增强生成（RAG） 架构通过外挂实时更新的知识库，让模型能够“开卷考试”，依据外部资料生成更准确、更可信的答案。

函数调用（Function Calling） 技术赋予了模型调用外部 API 和工具的能力，使其能够执行查询数据库、发送邮件、控制设备等实际操作，成为连接数字与物理世界的桥梁。在此基础上，模型上下文协议（MCP） 则致力于建立一套开放的工具调用标准，旨在解决不同模型间工具生态割裂的难题。

智能体（Agent） 的概念将 AI 从“被动工具”提升为“主动执行者”。Agent 能够围绕一个总体目标，自主进行任务规划、工具调用和自我反思，以“思考-行动-观察”的循环模式独立完成复杂任务。

多智能体协作（A2A） 协议为不同来源、不同能力的 Agent 提供了一套标准的协作框架，使它们能够组成“数字团队”，共同解决单个 Agent 无法应对的跨领域、大规模问题，推动 AI 迈向群体智能的新阶段。