大家好我是木木，自从2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT后，大模型迅速火热起来，人工智能作为当下最火的行业之一，2025年春节期间DeepSeek R1模型大火。LLM中有很多的技术，今天我们聊聊大模型-Agent和RAG区别。

了解Agent和RAG是什么？

1、Agent（智能体）：简单理解它的作用是规划、决策、执行任务的工具。

也可以看看该篇博客：浅说LLM-Agent（大模型-智能体）-CSDN博客

2、RAG（检索增强生成）：简单理解它的用作是查询内部数据库。

浅说LLM-RAG（大模型-检索增强生成）_llm 中rag 是设神恶魔-CSDN博客

Agent和RAG区别

RAG：只能查外部知识库中的知识，答案局限于已有内容，但是可以提高模型的回答准确率，减少大模型的幻觉问题。

Agent：可以通过调用API，实现调用外部工具，完成复杂的决策工作。

RAG和Agent没有谁好谁坏都是现在大模型产业落地的核心技术，它们之间都是相辅相成的各有各的优势。

RAG只需要通过一些外部知识库可以实现快速的产业落地，“所见即所得”，今天将知识灌入到知识库，通过开源框架，就行将业务运行起来，让公司能够看到实际效果，成本低、实现快。

而Agent实现起来涉及到的内容太多，并且现在还有很多难点，业务复杂容易出现幻觉导致某些重要信息被误操作且涉及到外部系统还需要统计封装API，实现的时间长，成本高，短时间无法成果。