大语言模型中的Agent优势及相关技术；Agent和RAG区别
大语言模型中的Agent优势及相关技术：
强大的任务规划与执行能力
- 技术：通过将复杂任务拆解为多个子任务，并依据任务间的逻辑关系和优先级进行规划，确定执行顺序，调用相应工具或模型来完成各子任务，最终实现复杂任务的整体解决。如微软的Jarvis，可利用LLM的推理规划能力拆解用户输入的任务，再判断用何种方案解决子任务，并调用推荐工具执行.
- 举例：在旅行规划中，Agent能制定包含交通预订、酒店安排、景点推荐等多方面的详细行程规划，并自动完成各项预订操作。
增强的语言理解与生成能力
- 技术：基于大规模预训练语言模型，对海量文本数据进行学习和分析，掌握丰富的语言知识和语义理解能力，从而生成更自然、流畅且符合上下文语境的文本回复.
- 举例：在文学创作中，Agent可根据设定的主题、风格等要求，生成富有