技术演进特征：
成本曲线：推理成本 << 检索成本 < 工具调度成本 < 训练成本
能力边界：通用知识 → 领域知识 → 工具协同 → 领域认知重塑
典型场景：客服问答 → 行业顾问 → 业务流程自动化 → 专属AI员工
1. LLM基础对话层
核心实现逻辑：
# 典型系统提示词结构
system_prompt
=
"""
角色定义：{专家身份}
任务要求：{回答规范}
输出限制：{格式/长度/禁忌}
"""关键技术要素：
参数量优化：7B/13B/70B模型的性价比平衡
量化压缩：GGUF/AWQ等4-bit量化技术
多模态演进：文本→图文→视频的跨模态理解
2. RAG增强层
知识处理流水线：
突破性技术：
Agentic RAG：动态决策知识检索时机 （例：先判断用户意图再触发检索）
（例：先判断用户意图再触发检索）
GraphRAG：基于知识图谱的关联推理
Hybrid Search：关键词+语义的多模态检索
3. Agent智能体层
任务调度双范式对比：
协议标准化浪潮：
MCP协议：工具调用安全规范（Anthropic）
A2A协议：智能体间协作标准（Google）
上下文工程：动态提示优化（Karpathy提出）
4. Training训练层
微调技术矩阵：
关键决策点：
数据准备：领域知识清洗与标注规范
硬件选择：A100/H100集群 vs 消费级显卡
评估体系：BLEU/ROUGE vs 业务指标对齐
实施路线图：
初始阶段：LLM基础问答（1周部署）
进阶升级：RAG接入商品知识库（2周）
智能扩展：集成订单查询工具（3周）
持续优化：对话数据微调模型（持续迭代）
风险规避指南：
避免过早投入训练层（ROI<1）
RAG实施优先选择云托管方案（如Zilliz Cloud）
Agent开发遵循MCP/A2A双协议兼容
建立持续评估机制（周粒度指标复盘）
推荐实施路径：
初创团队：LLM+RAG组合
数字企业：+Agent工具集成
行业龙头：全链条建设
