Agent区别于MOE和RAG的核心； Agent（智能体）、RAG和MOE区别
Agent区别于MOE（专家混合模型）和RAG（检索增强生成）的核心
目录
- Agent区别于MOE（专家混合模型）和RAG（检索增强生成）的核心
- 自主性与决策能力
- 环境交互与学习能力
- 多模态感知与处理能力
- Agent（智能体）、RAG（检索增强生成）和MOE（专家混合模型）区别
- Agent（智能体）
- RAG（检索增强生成）
- MOE（专家混合模型）
自主性与决策能力
- Agent：具有内在的自主性和决策能力，它能够根据自身的目标、环境感知以及内部的策略和逻辑，自主地决定采取何种行动。这涉及到复杂的决策机制，如基于规则的决策、基于概率的决策或者基于强化学习的决策等。
- 例如，一个自主导航的机器人Agent，它可以根据传感器感知到的环境信息（如障碍物的位置、道路的情况等），自主地规划路径并决定下一步的行动，而不需要外部明确的指令。
- MOE和RAG：MOE主要是通过门控网络来选择和组合多个专家模型的输出，RAG则是通过检索外部知识来增强生成结果，但它们本身并不具备像Agent那样的自主性和决策能力，更多的是在给定的输入和设定的规则下进行计算和生成。
环境交互与学习能力
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