使用大模型分为三个层次大模型参数层、推理层和智能体层。通俗的讲参数层练脑子推理层教方法智能体层派出去干活。一、参数层练脑子参数层直接作用于模型本身通过改变参数来塑造和提升模型的固有能力。它就像给大模型练脑子决定这个模型有多聪明、懂多少知识。典型技术手段包括预训练用海量数据让模型学会语言规律和世界知识SFT监督微调用高质量标注数据教会模型具体任务RLHF人类反馈强化学习让模型输出更符合人类偏好LoRA高效微调只训练少量参数就能适配新场景量化与知识蒸馏给模型瘦身在保持能力的同时降低资源消耗二、推理层教方法推理层不改变模型参数而是通过外部策略激发模型的潜在能力同时弥补它的固有缺陷。它就像给大模型教方法同样一个脑子学会正确的思考方式表现会大不相同。典型技术手段包括提示工程精心设计输入引导模型输出更精准CoT思维链让模型一步步推导而不是直接跳答案RAG检索增强生成给模型配个外置大脑实时查资料补知识ToT思维树让模型同时探索多条思路择优而行三、智能体层派出去干活智能体层同样不改变模型参数而是通过系统架构赋予模型自主行动的能力。它就像把练好了脑子、学好了方法的大模型派出去干活能独立规划、调用工具、与环境交互完成复杂任务。典型技术手段包括ReAct推理加行动边想边做根据环境反馈动态调整Tool Use工具调用让模型学会使用计算器、搜索引擎、API等外部工具多智能体协作多个智能体分工配合像团队一样解决复杂问题任务规划与记忆管理让模型能拆解长期目标、记住上下文、持续迭代总结参数层的核心作用是改变模型本身一句话概括就是练脑子。推理层的核心作用是优化调用方式一句话概括就是教方法。智能体层的核心作用是构建自主系统一句话概括就是派出去干活。三层递进层层叠加。参数层决定了能力的上限推理层决定了能力的发挥程度智能体层则决定了能力能否真正落地解决实际问题。理解这三层架构是驾驭大模型技术的关键。