ChatGPT让AI展现‘智能’魅力，函数调用和RAG如何助力迈向AI Agent？
【摘要】 本文由AI产品专家三桥君探讨了AI从被动响应到主动决策的演进路径，重点分析了函数调用和RAG技术在构建AI Agent中的关键作用。文章梳理了大模型能力的迭代（原生能力与涌现能力），技术演进的三个阶段（提示工程→函数调用→RAG），并提出AI Agent需具备环境感知、推理决策和行动执行的核心要素。三桥君认为，未来AGI需突破跨领域学习、实时更新和安全性挑战，最终实现如"贾维斯"般的智能伙伴。
你好，我是 ✨三桥君✨ 助你迈向AGI时代！！！
📌本文介绍📌 >>
一、引言
大模型技术迅速崛起，ChatGPT的横空出世让普通人感受到AI的“智能”魅力。然而，如何让AI从被动响应走向主动决策，成为真正的智能伙伴，仍然是一个亟待解决的问题。
本文三桥君将通过解析函数调用和RAG技术，探讨如何逐步迈向AI Agent的终极形态，推动AI从“工具”走向“伙伴”。
二、大模型能力的快速迭代
原生能力与涌现能力
| 能力类型 | 描述 |
|---|---|
| 原生能力 | 通过海量数据训练，模型的理解力和回答质量不断提升。 |
| 涌现能力 | 模型通过类比和推理，解决未见过的领域问题。 |
对话效果的显著提升
| 问题类型 | 描述 |
|---|---|
| 知识库更新滞后 | 模型无法回答训练后出现的最新信息。 |
| 幻觉问题 | 模型在面对陌生领域时，可能编造看似合理但无依据的答案。 |
三、技术演进的三大阶段
提示工程（Prompt Engineering）
| 方面 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 通过优化输入，让模型给出更贴近需求的输出。 |
| 局限性 | 开发者需手动设计示例，效率较低。 |
函数调用（Function Calling）
| 方面 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 预定义函数，模型自动调用API获取实时数据。 |
| 优势 | 解决知识更新问题，提升开发效率。 |
检索增强生成（Retrieval - Augmented Generation, RAG）
| 方面 | 详情 |
|---|---|
| 功能 | 先检索外部知识库，再生成答案。 |
| 优势 | 缓解幻觉问题，解决知识更新滞后。 |
四、AI Agent：从想象走向现实
核心要素
| 要素 | 描述 |
|---|---|
| 环境 | 网页、数据库、邮件等可视为“环境”的东西。 |
| 感知 | 接收外部输入，如文本、语音、图片。 |
| 大脑 | 大模型进行规划与推理，决定下一步行动。 |
| 行动 | 调用工具执行任务，如API、邮件、机器人。 |
执行引擎与生态
| 方面 | 详情 |
|---|---|
| AgentExecutor | 将大模型的“思维链”拆解成操作指令，调用工具执行。 |
| 案例 | 规划长沙三日游，Agent自动分解任务、检索决策、生成计划、与用户交互。 |
五、从弱AI到强AI
通用人工智能（AGI）的目标
| 目标 | 描述 |
|---|---|
| 跨场景、跨领域的学习能力 | 像人类一样解决全新问题。 |
| 持续在线学习与更新 | 实时吸收新信息，更新知识框架。 |
| 安全性与可控性 | 避免偏差、误操作和伦理风险。 |
未来展望
| 展望 | 描述 |
|---|---|
| 更高效的模型架构 | 降低算力和存储门槛，让更多机构能够承担训练和部署。 |
| 多模态感知 | 让模型不仅能读懂文字，还能“看得见”图像和视频，“听得懂”语音。 |
| 智能助手 | 像“贾维斯”一样的智能助手，主动规划生活、解决问题。 |
六、总结
三桥君认为，函数调用和RAG技术是迈向AI Agent的关键步骤，最终目标是实现通用人工智能。
随着模型架构、算法和算力的突破，AI Agent将在各行各业产生广泛影响，改写我们的工作与生活方式。
三桥君助力，迈向AGI时代！
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