LLM 与 Agent 核心认知：深度技术拆解、MoE 路由范式与 EAA 企业架构实践
本文探讨了从“聊天框”到“数字员工”的进化之路，重点解析了**LLM（大语言模型）**与**Agent（智能体）**的本质差异及其在实际应用中的挑战。LLM作为底层基石，虽然具备强大的文本生成能力，但其静态性、无状态性以及缺乏执行力等局限性，使其难以独立完成复杂任务。Agent则通过引入任务规划、记忆系统和工具调用，使LLM从被动响应升级为自主决策与执行的闭环系统。文章还详细介绍了**MoE（混合专家架构）**和**智能路由系统**，以解决大规模模型在性能与成本之间的平衡问题，推动Agent从概念验证走向规模化落地。此外，文章还提供了模型命名规范的解读，帮助开发者更好地选择和应用适合的模型。