本文概括了AI Agents、Agentic AI、RAG、MCP、AI模型以及2025 AI技术栈的关键信息，提供了一份全面的指南。内容涵盖了AI Agents的工作原理、应用、挑战与风险，Agentic AI的架构与技术栈，以及RAG的工作原理和重要性。此外，文章还快速解读了六种最重要的AI模型，并为读者提供了一份在人工智能、机器学习和生成式人工智能领域取得成功的完整路线图，帮助读者快速了解AI领域的核心知识。

🤖 AI Agents的核心在于理解目标分解、自我反思、记忆和多代理协作等关键概念，现代AI Agents可以抓取网络数据、调用API、执行代码、检索文档，甚至处理多步规划。

💡 Agentic AI代表一种范式转变，构建Agentic AI系统需要理解其架构和技术栈，与传统的AI有所不同。

📚 RAG（检索增强生成）技术在AI领域中扮演着重要角色，本文阐述了RAG的工作原理及其重要性，为理解AI应用提供了关键视角。

🛠️ 提供了AI Agents的工具、框架和库，从LangChain和AutoGen到LangGraph和Superagent，这些框架帮助开发人员构建、托管和监控智能代理工作流。

🚀 2025 AI技术栈为读者创建了一份在人工智能、机器学习和生成式人工智能领域取得成功的完整路线图，概述了每个AI专业人士都应该学习的10个关键领域的核心技术、工具和框架。

2025-06-15 11:44 湖北

各位小伙伴，今天不看论文了，哦，不对，第二篇推文还是论文，分享一些AI Agents、Agentic、RAG、MCP、AI模型、2025 AI技术栈的图解，梳理的挺全面的。

AI Agents

AI Agents火热，这份一页纸的指南涵盖了关于AI Agents的一切：从它们的工作原理到它们的用途。

驱动代理的核心概念理解目标分解、自我反思、记忆和多代理协作等关键概念，以掌握代理如何自主推理和行动。

你应该期待的能力现代AI Agents可以抓取网络数据、调用API、执行代码、检索文档（RAG），甚至可以通过工具编排处理多步规划。

工具、框架和库从LangChain和AutoGen到LangGraph和Superagent，这些框架帮助开发人员构建、托管和监控智能代理工作流。

实际应用不要只局限于聊天机器人。代理现在被用于内容生成、会议自动化、研究、数据清洗、CRM更新，甚至测试重构。

挑战与风险AI Agents可能会产生幻觉、无限循环或滥用工具。

Agentic AI

Agentic AI不仅仅是一种趋势，它们是一种范式转变。一份构建Agentic AI系统的全面指南：理解它们的架构、技术栈。

MCP/A2A/FC

MCP与A2A以及函数调用（Functional Calling）的区别：

RAG

为什么RAG很重要？RAG怎么工作的？RAG的最佳工具是哈？

AI模型

6种最重要的AI模型的快速解读：机器学习、深度学习、生成式模型、混合模型、NLP、CV。

2025 AI技术栈

为任何人创建了一份在人工智能、机器学习和生成式人工智能领域取得成功的完整路线图。这份指南概述了每个AI专业人士都应该学习的10个关键领域的核心技术、工具和框架：

https://x.com/goyalshaliniuk

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