【导语】北京，2025年6月17日 —— 汽车产业互联快讯揭示，人工智能正迎来从“解释问题”到“解决问题”的重大范式升级。传统依赖检索增强生成（RAG）的大模型方案在复杂场景中显现局限，而新一代技术以“大模型+智能体”的协同架构，通过构建“感知-决策-执行”闭环，正引领AI迈向“改造世界”的新阶段。浪潮信息元脑企智EPAI平台助力企业轻松构建智能体应用，实现自动化工作执行，大幅提升业务效率。
北京 2025年6月17日 /汽车产业互联快讯/ -- 当前，人工智能正经历从"知识库辅助"向"自主决策执行"的范式升级。早期依赖检索增强生成（RAG）的大模型方案虽能解释问题，却难以闭环解决复杂场景需求。例如，在运维故障诊断中，RAG仅能输出故障原因报告，仍需人工介入处理。这一局限正被新一代技术突破所取代：以大模型为"认知引擎"、智能体为"行动实体"的协同架构，通过构建"感知-决策-执行"闭环，真正推动AI从"解释世界"走向"改造世界"。借助浪潮信息元脑企智EPAI企业大模型开发平台，企业仅需三步即可轻松构建智能体应用，实现工作执行自动化，提升业务效率。
大模型落地范式升级：从"解释问题"到"解决问题"
1. RAG的局限性
在这两年的大模型落地实践中，检索增强生成（RAG）曾被视为大模型应用的"黄金搭档"——通过向量检索技术，模型能精准调取知识库中的历史案例与解决方案。然而，这种模式始终存在本质局限：它仅能解释问题，却无法解决问题。
以服务器运维场景为例：当监控系统发出"CPU使用率100%"告警时，运维人员向RAG助手提问："如何快速恢复业务？"
RAG的处理逻辑为：
- 检索知识库中相似案例（如"进程资源泄露"报告）；
- 输出故障原因分析及处理建议文档；
- 最终仍需人工登录服务器，逐行执行命令。
2. 智能体：构建"感知-决策-执行"闭环
智能体架构彻底颠覆了被动响应模式。它以大模型为决策中枢，整合实时数据接口、自动化工具链与多步推理能力。在运维场景中，智能体的处理逻辑为：
- 对问题进行分析；
- 调用服务器API对问题进行排查；
- 定位问(wèn)题(tí)后(hòu)，在(zài)知(zhī)识(shi)库(kù)中(zhōng)查(chá)找(zhǎo)解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)；
- 自(zì)动(dòng)执(zhí)行(xíng)命(mìng)令(lìng)修(xiū)复(fù)，让(ràng)用(yòng)户(hù)再(zài)次(cì)尝(cháng)试(shì)。
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