使用大模型分为三个层次：大模型参数层、推理层和智能体层。通俗的讲，参数层练脑子，推理层教方法，智能体层派出去干活。

一、参数层：练脑子

参数层直接作用于模型本身，通过改变参数来塑造和提升模型的固有能力。它就像给大模型练脑子，决定这个模型有多聪明、懂多少知识。

典型技术手段包括：

预训练：用海量数据让模型学会语言规律和世界知识
SFT（监督微调）：用高质量标注数据教会模型具体任务
RLHF（人类反馈强化学习）：让模型输出更符合人类偏好
LoRA：高效微调，只训练少量参数就能适配新场景
量化与知识蒸馏：给模型瘦身，在保持能力的同时降低资源消耗

二、推理层：教方法

推理层不改变模型参数，而是通过外部策略激发模型的潜在能力，同时弥补它的固有缺陷。它就像给大模型教方法，同样一个脑子，学会正确的思考方式，表现会大不相同。

典型技术手段包括：

提示工程：精心设计输入，引导模型输出更精准
CoT（思维链）：让模型一步步推导，而不是直接跳答案
RAG（检索增强生成）：给模型配个外置大脑，实时查资料补知识
ToT（思维树）：让模型同时探索多条思路，择优而行

三、智能体层：派出去干活

智能体层同样不改变模型参数，而是通过系统架构赋予模型自主行动的能力。它就像把练好了脑子、学好了方法的大模型派出去干活，能独立规划、调用工具、与环境交互，完成复杂任务。

典型技术手段包括：

ReAct（推理加行动）：边想边做，根据环境反馈动态调整
Tool Use（工具调用）：让模型学会使用计算器、搜索引擎、API等外部工具
多智能体协作：多个智能体分工配合，像团队一样解决复杂问题
任务规划与记忆管理：让模型能拆解长期目标、记住上下文、持续迭代

总结

参数层的核心作用是改变模型本身，一句话概括就是练脑子。
推理层的核心作用是优化调用方式，一句话概括就是教方法。
智能体层的核心作用是构建自主系统，一句话概括就是派出去干活。

三层递进，层层叠加。参数层决定了能力的上限，推理层决定了能力的发挥程度，智能体层则决定了能力能否真正落地解决实际问题。理解这三层架构，是驾驭大模型技术的关键。