在上一篇 LangChain 核心组件之 Agent 有介绍到模型。模型其实是一个很粗泛的概念，放到任何领域都有立身之地， 比如各种建模，经济增长模型，Covid 感染模型等。但来到 AI 时代，会不会只要有人一开口说模型便默认为大语言模型(LLM)呢？而如今的 LLM 模型又基本就是 Transformer 模型，所谓的模型开源只是开放了一堆的 Token 的权重值，不同源软件开源，拿过来能随意定制使用。

大语言模型更像是人类知识的压缩包，可用它生成多种形式的内容，比如文本、图像、音频等。模型在生成内容的过程中，还支持下面几种形式的交互

1. 工具调用：可以引导模型通知 Agent 调用工具，如计算，互联网搜索，API 调用等
2. 结构化输出：模型本身就支持按照约定的规则格式化输出内容
3. 多模态：不仅能生成文本，还能生成图像、音视频等
4. 推理：模型可以进行推理，如数学计算、逻辑推理等，就是经常看到的 Thinking 的过程

最初在 Llama3 刚发布的年代，在使用 MCP 时还要查哪个模型支不支持工具使用，现在基本上以上特性是模型的标配了。现在几大商业模型就是 OpenAI 的 GPT， Anthropic 的 Claude，Google 的 Gemini, Musk 的 Grok 在下一梯队。国外的模型选择很清晰，反而中国的大语言模型众多， 仿佛不出个自己的大语言模型就像个互联网公司。