LLM & Agent 知识体系图（结构化大脑模型）
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我们构建一个 🧠 LLM & Agent 知识体系图（结构化大脑模型）。
用「类人大脑结构」来组织整个技术体系，让你形成全局认知地图，而不是零散知识点。
🧠 LLM & Agent 结构化大脑模型
┌──────────────────────┐
│ 感知 Perception │
└──────────┬───────────┘
│
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┌──────────────────────┐
│ 语言核心 LLM Core │
└──────────┬───────────┘
│
┌──────────────────┼──────────────────┐
▼ ▼ ▼
记忆 Memory 推理 Reasoning 规划 Planning
│ │ │
└──────────────────┼──────────────────┘
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行动 Action (Tools)
│
▼
反馈 Feedback
│
▼
自我进化 Self-Improvement
第一层：🧠 大脑皮层 —— LLM 核心
这是系统的“语言中枢”。
1️⃣ 架构层
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Transformer
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Attention
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MoE（Mixture of Experts）
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SSM（State Space Models）
代表研究机构：
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Google
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Meta AI
2️⃣ 训练层
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Pretraining
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Fine-tuning
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RLHF
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DPO
代表公司：
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OpenAI
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Anthropic
3️⃣ 推理层
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Token Sampling
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Temperature
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KV Cache
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Flash Attention
第二层：👁 感知系统（Perception）
类似人类五感输入。
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Text
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Image
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Audio
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Video
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Sensor Data
多模态模型代表：
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OpenAI GPT-4o
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Google Gemini
第三层：🧩 记忆系统（Memory）
类似人类的短期与长期记忆。
1️⃣ 短期记忆
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Context Window
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Session Memory
2️⃣ 长期记忆
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Vector DB
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Embedding
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Semantic Memory
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Episodic Memory
常见数据库：
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Pinecone
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Weaviate
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Milvus
第四层：🤔 推理系统（Reasoning）
这是智能的核心。
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Chain-of-Thought
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Tree-of-Thought
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Graph-of-Thought
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ReAct
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Reflexion
代表研究：
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Google DeepMind
第五层：🗺 规划系统（Planning）
让 Agent 从“回答问题”进化到“完成任务”。
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Task Decomposition
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Subgoal Planning
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Heuristic Search
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MCTS
框架支持：
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LangChain
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CrewAI
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LangGraph
第六层：🛠 行动系统（Action）
Agent 与世界交互的能力。
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Tool Calling
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API Integration
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Code Execution
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Web Browsing
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Database Query
例如：
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OpenAI Tool Calling
第七层：🔁 反馈与自进化
让 Agent 具备“学习能力”。
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Reflection
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Self-Improvement
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Feedback Loop
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RL
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Memory Update
第八层：🛡 安全与边界
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Alignment
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Guardrails
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Jailbreak 防护
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Prompt Injection 防御
研究代表：
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Anthropic
🏗 最终结构：完整 Agent 架构公式
Agent = LLM
+ Memory
+ Reasoning
+ Planning
+ Tools
+ Feedback
+ Safety
🎯 三种认知层级
🥉 初级：Prompt 工程师
只使用 LLM 生成文本
🥈 中级：RAG 架构师
构建知识增强系统
🥇 高级：Agent 架构师
构建可自主规划与执行的系统
最后
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