本文通过20张图全面剖析 AI 大模型应用工程化技术架构，包括：→ AI智能体工程与技术比例 → RAG vs Agentic RAG → RAG 与相关技术对比 → 多 AI 智能体设计模式 → AI 智能体评估框架 → AI 智能体协议比较 → AI 智能体设计模式 → 技术对比分析 → AI 智能体未来趋势 → 大语言模型类型 → 真假 AI 智能体架构 → Agentic RAG 技术 → AI 智能体系统分解 → 开发步骤 → 专业术语 → MCP 与 A2A 工作流 → RPA 与 AI 智能体区别 → 记忆系统蓝图 → RAG 架构设计 → 提示词与上下文工程。

下文我们详细剖析之。

01

20张图剖析 AI 应用工程化技术

1、AI 智能体 90% 工程优化工作，10% AI 技术

2、RAG 和 Agentic RAG 对比

3、RAG 和 Agent 和 AI 和 ML 和 DL 和 GenAI 全面对比

4、多 AI 智能体设计模式

5、AI 智能体评估框架

6、AI 智能体主要协议比较

7、AI 智能体9个主流设计模式

8、AI Agent 和 LLM Workflow 和 RPA 和 Agentic AI 对比

9、2025年 AI 智能体趋势

10、AI 智能体使用的8类大语言模型类型

11、真伪 AI 智能体架构比较

12、Agentic RAG 技术栈

13、AI 智能体系统分解

14、AI 智能体开发的6个步骤

15、你应该知道的 AI 智能体的20个专业术语

16、MCP 和 A2A 工作流

17、RPA 和 AI 智能体的区别

18、AI 智能体记忆系统蓝图

19、9 种 RAG 架构设计

20、提示词工程和上下文工程

好了，这就是我今天想分享的内容。

最后

选择AI大模型就是选择未来！最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，人才需求急为紧迫！

由于文章篇幅有限，在这里我就不一一向大家展示了，学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。

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大模型学习之路，道阻且长，但只要你坚持下去，一定会有收获。本学习路线图为你提供了学习大模型的全面指南，从入门到进阶，涵盖理论到应用。
L1阶段：启航篇|大语言模型的基础认知与核心原理

L2阶段：攻坚篇|高频场景:RAG认知与项目实践

L3阶段：跃迀篇|Agent智能体架构设计

L4阶段：精进篇|模型微调与私有化部署

L5阶段：专题篇|特训集：A2A与MCP综合应用 追踪行业热点（全新升级板块）

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