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AI 发展史

记录此分类下的每一次思考与沉淀

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实现 Agent 的方法,其实只有八种

一、先纠正一个最普遍的误解 很多人第一次做 Agent 都会有个误解,以为"接上工具"就是让模型去调自己的 API。事实是——模型从头到尾都只在吐字,它根本不碰网络,也不碰数据库。 真实的链路是这样的:

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Agent 与 MCP —— AI 从"回答问题"到"替你干活"

来源:Agent 思想 2023 年由 AutoGPT 引爆(当时太不可靠,凉了一阵),2024–2025 模型变强 + 工具标准化(MCP)后才真正实用;MCP 由 Anthropic 于 2024 年 11 月发布 一句话:Agent = 给模型一个目标,它自己规划步骤、调用工具、查看结果、循环

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RAG 知识库 —— 让 AI 开卷考试,不再瞎编

来源:2020 年 Facebook 提出 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),ChatGPT 爆火后因"私有知识 + 幻觉"两大痛点成为企业落地第一方案 一句话:RAG = 先从你的资料库里检索出相关段落,塞进提示词,再让模型照着答——把闭卷考试变

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Function Calling —— AI 怎么学会"调工具"的

来源:2023 年 6 月 OpenAI 发布 Function Calling,随后成为所有主流模型的标配 一句话:Function Calling = 你先把"有哪些工具"告诉模型,模型不自己执行,只回复一张"点菜单"(函数名 + 参数),由你的代码去执行,再把结果喂回给它。 1. 它解决什么问

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对话与上下文 —— 为什么聊着聊着它就"忘了"

来源:ChatGPT 的对话形式来自 2022 年 RLHF 对齐训练 一句话:AI 的"对话"其实是每次都把全部历史重新发给模型,而模型的工作记忆(上下文窗口)有上限——这就是"忘了"的全部真相。 1. "对话"是假的,"接龙"是真的 你以为的对话: 你:你好 → AI:你好 → 你:我叫徐义杰

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LLM 到底是什么 —— 把"大模型"这个词拆开看

来源:2017 Transformer → 2020 GPT-3 → 2022 ChatGPT 出圈 一句话:LLM(Large Language Model,大语言模型)本质是一个超大规模的"文字接龙"机器——给它前文,它预测下一个字该是什么。 1. 它从哪来 《AI 发展史》第四篇讲过:Tran

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🧠 AI 应用原理系列:从 LLM 到 MCP

上一专栏《AI 发展史》讲了 AI 怎么走到今天;这一系列讲你现在天天听到的那堆名词到底是什么: LLM、对话、上下文、Function Calling、RAG 知识库、Agent、MCP…… 每篇讲清四件事:它从哪来(来源)、解决什么问题(用处)、和别的东西差在哪(区别)、怎么上手(用法)。 📖

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🤖 AI 发展史专栏

从 1950 年的图灵之问,到今天人人都在用的 ChatGPT——AI 用了 70 年走到你面前。 这个专栏按时间顺序把这段历史拆成 6 篇文章,每篇讲清三件事:发生了什么、出现了什么工具、怎么上手用。 📖 目录 # 阶段 年代 关键词 链接 1 符号主义与专家系统 1950s–1980s 图灵测试

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AI 发展史(六):多模态与智能体 —— 我们正身处其中

阶段跨度:2023 – 至今 | 关键词:GPT-4、开源模型、RAG、Agent、MCP、编程智能体 一句话总结:AI 长出了眼睛和耳朵(多模态),学会了用工具干完整的活(智能体)——这一篇写的不是历史,是你正在经历的现在。 1. 发生了什么 多模态:AI 能看能听了。 GPT-4(2023.3)

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AI 发展史(五):生成式 AI 爆发 —— ChatGPT 改变一切

阶段跨度**:2021 – 2022 | 关键词:Copilot、Stable Diffusion、Midjourney、RLHF、ChatGPT 一句话总结:AI 从"分析数据"进化到"直接生成内容",写代码、画图、聊天全线开花,第一次进入普通人的生活。 1. 发生了什么 这个阶段的主角是三个字:

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AI 发展史(一):符号主义时代 —— 机器能思考吗?

阶段跨度:1950s – 1980s | 关键词:图灵测试、达特茅斯会议、感知机、专家系统、LISP/Prolog 一句话总结:人类第一次认真地问"机器能思考吗",并天真地以为用规则就能造出智能。 1. 发生了什么 1950 年,英国数学家图灵发表《计算机器与智能》,提出著名的图灵测试:如果一台机器

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