AI智能体中使用的6种LLM模型架构

文章指出，AI模型已从单一的“聊天机器人”发展为多种专用模型。包括通用型GPT、专家型MoE、视觉型VLM、推理型LRM、小型SLM和动作型LAM。这些模型各有专长，如VLM能看懂图像，LRM擅长推理，LAM可执行任务。未来AI发展将侧重于这些模型的组合与协同，而非单纯追求参数大小，强调团队协作而非个人全能。

最近跟几个做产品的朋友聊天，发现大家有个挺普遍的误区。

很多人觉得，AI模型嘛，不就是一个比一个大的"聊天机器人"吗？参数越大越聪明，好像也没啥区别。

其实真不是这么回事。

为了让AI能干具体的活（也就是咱们常说的AI Agent），模型分化成了好几种不同的"物种"。有的负责看，有的负责想，有的负责动手。

今天看到一张很火的图，把2026年主流的6种LLM架构讲得很清楚。我们一起来了解一下。

1、GPT：万金油（通用型）

👉 关键词：啥都能聊两句

这是咱们最熟悉的一类，也是地基。

就像它的名字一样（Generative Pre-trained Transformer），它是通用的。你让它写代码、写文章、做翻译、陪聊天，它都能干。

• 它的定位：全能选手
• 适合场景：你不确定具体要干啥，就想找个聪明的脑子聊聊，或者处理一些通用的文本任务

2、MoE：专家会诊（混合专家模型）

👉 关键词：专业的事交给专业的人

以前的模型，不管问你什么，都是同一个大脑在转，累得半死还容易出错。

MoE（Mixture of Experts）就不一样了。它像是个"调度中心"。

你问数学题，它就唤醒"数学专家"模块；你问历史，它就唤醒"历史专家"模块。其他的模块就在旁边休息。

好处：

• ✅ 省电、速度快
• ✅ 能把模型做得超级大（万亿参数）
• ✅ 不需要每次都把所有脑子都调动起来

适合场景：既要模型超级聪明，又要反应快、成本低的时候

3、VLM：长了眼睛（视觉语言模型）

👉 关键词：能看懂图

以前的AI是"瞎子"，只能读文字。VLM（Vision-Language Model）就是给AI装上了眼睛。

它不仅能读文字，还能看懂图片、视频、截图、图表。你发一张复杂的Excel截图给它，它能直接帮你分析数据；你发一张风景照，它能告诉你天气怎么样。

• 它的定位：多模态理解
• 适合场景：文档分析、看图说话、视觉搜索

4、LRM：慢工出细活（推理模型）

👉 关键词：会打草稿的学霸

这类模型（Large Reasoning Model）最近很火，比如o1系列。

普通的模型是"直觉反应"，你问啥它秒回，容易一本正经胡说八道。

LRM是"深思熟虑"。它在回答之前，会先在脑子里把问题拆解、推理、甚至自我纠错（就像学生做题打草稿、检查一遍）。

• 特点：虽然慢一点，但准确率极高
• 适合场景：做数学题、写复杂代码、搞科研、做复杂的逻辑规划

5、SLM：手机里的特种兵（小型语言模型）

👉 关键词：轻便、隐私、离线

不是所有任务都需要一个超级大模型。

SLM（Small Language Model）就是那种"小钢炮"。它体积小，经过压缩，可以直接跑在你的手机、笔记本电脑上，甚至不需要联网。

好处：

• ✅ 反应极快
• ✅ 不用花钱买昂贵的显卡
• ✅ 数据不出本地，隐私性极好

适合场景：手机助手、本地文档总结、简单的翻译和摘要

6、LAM：真正的打工人（大型动作模型）

👉 关键词：别光动嘴，要动手

这是目前最接近"AI Agent"概念的一类。

前面的模型大多是在"生成内容"（写字、画图），而LAM（Large Action Model）是用来"执行任务"的。

它不仅能听懂你的话，还能操作软件、调用API、浏览网页、点鼠标。它的核心逻辑是：

计划 → 行动 → 观察结果 → 反思 → 再行动

• 它的定位：从"聊天机器人"进化成"自主操作员"
• 适合场景：自动化办公、帮你在电脑上订票、操作复杂的SaaS软件

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

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【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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