2张图看懂 LLM 推理与 AI Agent
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大模型是如何把一段 Prompt 变成第一个 Token 的？AI Agent 又是如何理解任务、规划步骤、调用工具并完成任务闭环的？
这组图用两张技术海报拆解核心流程：
第一张讲清楚 分词、Embedding、Transformer、KV Cache、Logits、Softmax 与采样策略；第二张讲清楚 任务理解、Thinking、Action、Observation、工具调用、Memory 与最终结果输出。
看完你会明白：LLM 负责生成，Agent 负责行动；真正的智能体，不只是回答问题，而是能够调用工具、获取反馈并持续迭代，直到完成任务。
本文部分内容参考了霍格沃兹测试开发学社整理的相关技术资料，主要涉及软件测试、自动化测试、测试开发及 AI 测试等内容，侧重测试实践、工具应用与工程经验整理。
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