一文搞懂：RAG、Agent与多模态的行业实践与未来趋势

大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、专业适配等核 心挑战，更推动行业从效率革新迈向业务重构。本文将解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，为读者提供前沿趋势的全局视角与产业升级的实践指 引。 作者 | 蒋进 出品丨腾讯云开发者 大模型技术正加速渗透至产业核心场景，成为驱动数字化转型的智能引擎。全球机器学习大会（ML-Summit）聚焦大模型技术的创新突破与产业实 践，深入探讨其前沿方向与落地路径。作为AI发展的核心驱动力， 检索增强生成（RAG） 通过动态知识融合技术突破大模型的静态知识边界； 智能体 （Agent） 借助自主决策与多任务协同能力重构人机协作范式； 多模态大模型 则依托跨模态语义理解技术解锁复杂场景的落地潜力。三者协同演进， 不仅攻克了数据时效性、隐私安全与专业适配等关键难题，更在医疗诊断、金融风控、智能制造等领域催生从效率革新到业务重构的行业级变革。 ML-Summit会议大模型内容分布 RAG： 大模型的动态知识引擎，解决模型静态知识边界、时效性与可信度问题。 大模型在很多领域表现出色，但依然存在局 ...