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图文大模型调用知多少：AI 智能体全链路拆解
大模型调用知多少：Agent 全链路拆解。#抖音全民写作大赛 本文从大模型调用接口入手，系统梳理一条模型请求从 Agent 应用层下沉到 Token 层、再返回结构化消息的完整数据链路。文章首先区分 model()、model.genera
内容导读
作者拆解了 AI 智能体调用大模型的完整链路：结构化消息经聊天模板变成提示词，再编码为模型 token ID；生成结果经解码与解析，返回助手消息或工具调用。文中用 vLLM 与 LangGraph 说明分工：前者处理底层推理与采样，后者保存消息状态、调度工具并维持多轮执行，帮助读者理解不同调用接口各自负责哪一段。
继续看关键要点
- 强化学习训练关心每个真实模型 token 前缀下生成的 token，以及对应的对数概率（rollout logprob）。作者进一步提出：输出转回消息并再次编码后，下一轮输入是否仍与真实生成轨迹一致？这是理解多轮智能体训练时需要追问的问题。
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