AI代理的5个进化级别。 在过去的几年里，我们从简单的LLM发展到了拥有推理、记忆和工具使用的完全成熟的代理系统。 以下是逐步的分解。 1) 小上下文窗口的LLM - 输入：文本 → LLM → 输出：文本 - 早期基于变换器的聊天机器人。 - 只能处理小块输入（短对话）。 - 当ChatGPT推出时，它的上下文窗口仅为4k个标记。 2) 大上下文窗口的LLM - 输入：大文本/文档 → LLM → 输出：文本 - 像Claude/ChatGPT这样的模型升级以处理数千个标记。 - 允许解析更大的文档和更长的对话。 3) LLM + 工具使用（RAG时代） - 输入：文本 → LLM + 检索/工具 → 输出：文本 - 检索增强生成提供了对新鲜和外部数据的访问。 - 像搜索API、计算器和数据库这样的工具增强了LLM的输出。 4) 多模态LLM + 工具使用 + 记忆 - 输入：文本 + 图像 + 其他模态 → LLM + 工具 + 记忆 → 输出：多模态 - 代理可以处理多种数据类型（文本、图像、音频）。 - 记忆引入了跨交互的持久性。 5) 具有推理和记忆的代理 - 输入：多模态 → LLM → 决策 → 输出：多模态 - 配备： → 短期、长期和情节记忆 → 工具调用（搜索、API、操作） → 推理和基于ReAct的决策 - 本质上，这就是我们今天所处的AI代理时代。 👉 轮到你了：你认为接下来的级别会是什么样子？

LLM中的温度，清晰解释（附代码）：

有一种新的方法可以构建生产级的MCP服务器。 - 只需不到一分钟。 - 您无需编写任何代码。 - 您可以从100,000多个工具中进行集成。 以下是逐步分解（100%本地）：