本章介绍了构建智能体所需的基础知识，重点围绕作为其核心组件的大语言模型 (LLM) 展开。内容从语言模型的早期发展开始，详细讲解了 Transformer 架构，并介绍了与 LLM 进行交互的方法。最后，本章对当前主流的模型生态、发展规律及其固有局限性进行了梳理。
核心知识点回顾：
- 模型演进与核心架构：本章追溯了从统计语言模型 (N-gram) 到神经网络模型 (RNN, LSTM)，再到奠定现代 LLM 基础的 Transformer 架构。通过“自顶向下”的代码实现，本章拆解了 Transformer 的核心组件，并阐述了自注意力机制在并行计算和捕捉长距离依赖中的关键作用。
- 与模型的交互方式：本章介绍了与 LLM 交互的两个核心环节：提示工程 (Prompt Engineering) 和文本分词 (Tokenization)。前者用于指导模型的行为，后者是理解模型输入处理的基础。通过本地部署并运行开源模型的实践，将理论知识应用于实际操作。
- 模型生态与选型：本章系统地梳理了为智能体选择模型时需要权衡的关键因素，并概览了以 OpenAI GPT、Google Gemini 为代表的闭源模型和以 Llama、Mistral 为代表的开源模型的特点与定位。
- 法则与局限：本章探讨了驱动 LLM 能力提升的缩放法则，阐述了其背后的基本原理。同时，本章也分析了模型存在的如事实幻觉、知识过时等固有局限性，这对于构建可靠、鲁棒的智能体至关重要。
从 LLM 基础到构建智能体：
这一章的LLM基础主要是为了帮助大家更好的理解大模型的诞生以及发展过程，其中也蕴含了智能体设计的部分思考。例如，如何设计有效的提示词来引导 Agent 的规划与决策，如何根据任务需求选择合适的模型，以及如何在 Agent 的工作流中加入验证机制以规避模型的幻觉等问题，其解决方案均建立在本章的基础之上。我们现在已经准备好从理论转向实践。在下一章，我们将开始探索智能体经典范式构建，将本章所学的知识应用于实际的智能体设计之中。