8 类 LLM 各司其职：一文看懂 AI Agent 里的模型分工
mdancho84 · x · 2026-11-07
数据科学家 Matt Dancho 发帖梳理 AI Agent 系统中常用的 8 类大语言模型及其分工：
- GPT：通用文本理解与生成的骨干模型
- MoE（混合专家）：把 token 路由到专门化"专家"，高效扩展模型容量
- LRM（大型推理模型）：针对多步推理与 RAG/工具调用调优
- VLM（视觉语言模型）：处理图像+文本，负责多模态感知与 grounding
- SLM（小模型）：紧凑快速，适合端侧/边缘或低延迟场景
- LAM（大型动作模型）：通过工具/API/机器人规划并执行动作，是 agent 的"执行器"
- HLM（分层语言模型）：以用户/物品/任务等子模型分层协作，处理复杂工作流
- LCM（大型概念模型）：把词映射到更高层概念，做抽象与语义理解
内容偏入门科普，适合快速建立对 agent 技术栈中模型分层的整体认知。
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