當前 AI 大模型應用企業落地建中存在的一個突出問題是：盲目追求先進技術而忽視實際業務需求，導致 AI 系統過度復雜、成本高昂且可靠性差。在 AI 智能體熱潮中，許多團隊迷失了方向，不清楚何時該用簡單的 LLM，何時需要 RAG，以及什么場景才真正需要 AI 智能體。

本文以簡歷篩選這一典型應用場景為例，系統闡述了 AI 大模型應用架構演進的四個核心階段：從最基礎的純 LLM 架構，到增強檢索能力的 RAG 系統，再到具備工具調用能力的 AI 工作流，最終發展為具有自主決策能力的 AI 智能體。每個架構層級都有其適用場景和技術邊界：簡單的分類任務可能只需要基礎的提示詞工程，而復雜的端到端業務流程才需要 AI 智能體的自主規劃能力。在追求功能豐富性的同時，必須優先考慮企業落地 AI 應用系統的可靠性和穩定性。

下文詳細剖析之。

一、AI 大模型應用架構演進

1、AI 智能體架構不是萬能的

AI 智能體現在是個熱門話題，但在企業落地過程中并不是每個業務系統都需要使用 AI 智能體。

雖然 AI 智能體承諾了自主性和決策能力，但更簡單且節省成本的解決方案能更好地服務于許多實際用例。關鍵在于為手頭的業務場景如何選擇合適的架構。

我和團隊有幸參與了各種復雜度的 LLM 項目，從簡單的提示詞工程到鏈式思考推理，從基于 RAG 的架構到復雜的工作流和自主 AI 智能體。

AI 大模型應用落地雖然發展了2年多，但是仍是一個新興領域，MCP/A2A/AG-UI/Context Engineering 術語仍在不斷發展。不同概念之間的界限仍在定義中，分類也還在變動。隨著該領域的進步，新的框架和實踐不斷涌現，以構建更可靠的 AI 大模型應用系統。

為了演示這些不同的 AI 系統架構，我們將介紹一個企業落地常見場景：簡歷篩選應用，來剖析這些 AI 系統架構的的區別和聯系。

2、純 LLM 架構設計

純 LLM 架構設計本質上是對互聯網的有損壓縮，是其訓練數據中知識的一個快照。它涉及在這些存儲知識的任務上表現出色：總結小說、撰寫關于全球變暖的文章、向5歲小孩解釋狹義相對論，或者創作俳句。

然而，如果沒有額外的能力，LLM 無法提供實時信息，比如：北京的當前溫度。這正是純 LLM 與 Qwen-3 等對話式應用的區別，后者通過實時搜索和額外工具增強了其核心 LLM 的能力。

不過，并非所有的增強都需要外部上下文。通過提示詞技術，包括上下文學習和少樣本學習，可以幫助 LLM 解決特定問題，而無需檢索上下文。

應用案例：

要檢查簡歷是否符合職位描述，可以利用具有單個示例的提示詞技術和上下文學習技術，就能讓 LLM 根據職位描述對簡歷進行「通過/不通過」的二分類判斷。

3、RAG 架構設計

檢索方法通過為 LLM 提供相關的上下文信息，增強了其能力，使輸出結果更具時效性、精確性和實用性。這項技術讓 LLM 能夠訪問并處理內部數據。這些上下文信息使 LLM 能夠提取信息、生成摘要并作出回應。RAG 還能通過實時數據檢索來獲取最新信息。

應用案例：

在簡歷篩選場景中，通過檢索公司的內部數據（比如：工程操作手冊、招聘政策及歷史簡歷資料）來豐富上下文信息，從而做出更準確的分類判斷。

檢索過程通常需要借助向量化工具、向量數據庫和語義搜索等技術來實現。

4、工具調用（Tool Use）和 AI 工作流（AI Workflow） 架構設計

LLM 能夠通過定義明確的路徑實現業務流程自動化，這類系統最適合處理結構清晰、標準統一的任務。

通過使用工具調用（Tool use）可以實現工作流自動化。通過 Function Calling 和 MCP 技術對接各類 API（包括：計算器、日歷、郵件服務或搜索引擎等），LLM 可以利用可靠的外部工具，而非依賴其存在非確定性的原生能力。

應用案例：

這個 AI 工作流可以連接招聘門戶獲取簡歷和職位描述 → 根據經驗、學歷和技能評估投遞簡歷者的資質 → 發送相應的郵件回復（拒信或面試邀請）。

要實現這個簡歷篩選工作流，LLM 需要訪問數據庫、郵件 API 和日歷 API，并按照預設步驟以編程方式實現全流程自動化。

5、AI 智能體架構設計

AI 智能體是能夠自主推理和做決策的系統。它們可以把任務拆分成多個步驟，根據需求調用外部工具，評估執行結果，并自主決定下一步的行動（比如：存儲結果、請求人工干預或繼續執行下一步）。

這代表了在工具調用和 AI 工作流之上的更高一級抽象，實現了規劃和決策的自動化。

與 AI 工作流不同，后者需要明確的用戶觸發器（比如：點擊按鈕）并且必須遵循預設的路徑，AI 智能體可以自主啟動工作流，并動態決定各個環節的執行順序和組合方式。

應用案例：

AI 智能體可以管理整個招聘流程，包括：解析簡歷、通過聊天或郵件協調面試時間、安排面試會議，以及處理日程變更等。

要完成這樣綜合性的任務，LLM 需要具備訪問數據庫、郵件和日歷 API，以及聊天和通知系統的權限。

6、AI 大模型應用架構設計總結

第一、并非所有 AI 大模型應用系統都需要 AI 智能體架構

應從簡單、可組合的模式入手，按需逐步增加復雜度。在某些場景下，僅通過檢索功能就能滿足需求。以簡歷篩選為例，當篩選標準和后續操作都很明確時，基礎的工作流就能勝任。只有在需要更大的自主性以減少人工干預時，才應考慮采用 AI 智能體方案。

第二、注重可靠性，而非功能的豐富性

LLM 的非確定性特質使得構建可靠的系統頗具挑戰。雖然快速驗證概念（proofs of concept）可行，但在將其擴展到生產環境時往往會暴露各種問題。建議從沙盒環境起步，實施統一的測試方法，并通過防護機制來確保系統的可靠性。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐