1.Memory
LLM 的记忆有限，需要开发者做 Memory 管理
2.Tool
LLM 需要调用的工具，需要开发者开发好 Tool 交给它。 用于各种需要给 LLM 扩展能力的场景
3.RAG
LLM 没办法对不知道的私密文档做解答，需要扩展 RAG 知识库查询能力
4.LLM
LLM 自身有规划和推理的能力
LangChain 框架
用来开发单个 Agent，每个 Agent 做一件事
LangGraph
基于 LangChain 封装的，用于多 Agent 交互的框架。
redis + postgresql + nestjs
Agent
给 LLM 扩展 memory，tool，rag 能力后，让 LLM 能做一些具体的事情
