大模型（LLM）和智能体（Agent）有什么区别？

发表于 2025-4-9 17:25:53

大模型（Large Language Models, LLMs）和智能体（Agent）虽然在某些应用场景中有交集，但它们的概念、功能和技术实现上有显著的区别。我从以下几个方面来给大家做一个对比，相信你就能更加清晰的了解了。
1. 定义与目标

大模型（LLM）

定义：大模型是指那些参数量巨大、训练数据丰富、具有强大语言理解和生成能力的深度学习模型，如GPT、BERT等。
目标：主要目标是通过大量文本数据的学习，掌握语言模式和语义信息，以实现高质量的自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。

智能体（Agent）

定义：智能体是一种能够自主感知环境、做出决策并执行动作的实体，可以是物理上的机器人，也可以是软件系统。
目标：智能体的目标是在特定环境中完成复杂任务，这可能包括与人类互动、操作物理对象、管理资源等。智能体通常具备感知、推理、规划和行动的能力。

2. 核心能力

大模型（LLM）

语言理解与生成：擅长处理文本数据，进行语言理解和生成。
知识表示：通过大规模预训练数据学习到丰富的语言知识和模式。
应用范围：主要用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

智能体（Agent）

感知与决策：能够从环境中获取信息（感知），并根据这些信息做出决策。
行动执行：不仅限于文本处理，还可以执行物理或虚拟环境中的任务。
多模态处理：可以处理多种类型的数据，如图像、声音、文本等，并根据这些数据做出综合决策。
长期规划与学习：具备长期规划能力，能够在动态环境中不断学习和优化行为策略。

3. 应用场景

大模型（LLM）

自然语言处理：如聊天机器人、自动写作、机器翻译等。
内容生成：生成文章、诗歌、故事等创意内容。
问答系统：回答用户提出的问题，提供信息查询服务。

智能体（Agent）

自动化系统：如智能家居控制系统、自动驾驶汽车等。
游戏AI：在游戏中扮演角色，与玩家互动。
客户服务：如智能客服系统，不仅可以回答问题，还可以协助解决实际问题。
工业自动化：如工厂中的机器人手臂，执行复杂的制造任务。

4. 技术实现

大模型（LLM）

基于深度学习：通常使用神经网络架构，如Transformer，进行训练。
自监督学习：通过大规模未标注数据进行预训练，再通过少量标注数据进行微调。

智能体（Agent）

结合多种技术：可能使用深度学习、强化学习、规则系统等多种技术。
强化学习：特别是对于需要长期规划和动态适应的任务，智能体常常依赖强化学习来优化决策过程。
感知模块：如摄像头、传感器等硬件设备用于收集环境信息。

5. 交互方式

大模型（LLM）

文本交互：主要通过文本输入输出与用户或其他系统进行交互。

智能体（Agent）

多样化交互：可以通过文本、语音、视觉等多种方式与环境或用户进行交互。

6. 持续学习与适应

大模型（LLM）

静态更新：通常在发布后不会频繁更新，除非有新的大规模数据或模型结构改进。

智能体（Agent）

动态适应：可以在运行过程中不断学习和适应新环境，特别是在实时反馈和强化学习场景中。

总结

大模型（LLM）和智能体（Agent）各有侧重，LLMs专注于语言理解和生成，而智能体则更广泛地应用于需要感知、决策和行动的任务中。两者在某些应用场景中有交集，例如智能客服系统既可以利用LLMs的语言处理能力，也可以作为智能体的一部分来执行更复杂的任务。
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发表于 2025-4-9 17:39:29

在人工智能领域，大模型（Large Language Models, LLM）和智能体（Agents）是两个重要的概念。虽然它们有一些交集，但它们的功能、应用和设计理念存在显著差异。以下将详细探讨这两者之间的区别。

一、大模型（LLM）的定义
大模型通常指的是基于深度学习技术，经过大量数据训练的语言模型。这类模型的主要目的是生成、理解和处理自然语言文本。LLM通过预测下一个单词或符号来进行训练，具有以下几个特点：

数据驱动：大模型依赖于大量的文本数据进行训练。模型从中学习语言的结构、语法、上下文等信息。
高维度：这些模型通常具有数十亿个参数，使其能够捕捉复杂的语言模式和关系。
生成能力：LLM能够根据输入文本生成连贯的输出文本，应用于对话生成、文本摘要、翻译等任务。
通用性：大模型可以在多种语言和领域中应用，具有较强的迁移学习能力。

二、智能体（Agent）的定义
智能体是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。在人工智能中，智能体通常具有以下特征：

自主性：智能体能够自主做出决策，而不需要人工干预。它们可以根据环境的变化调整其行为。
感知能力：智能体能够通过传感器（如摄像头、麦克风等）获取信息，以了解周围的环境。
行为执行：智能体能够根据感知到的信息采取行动，通常包括移动、操作物体、发出指令等。
目标导向：智能体的行为是为了实现特定目标，能够根据反馈进行学习和调整。

三、大模型与智能体的比较

特征	大模型（LLM）	智能体（Agent）
定义	基于大量数据训练的语言处理模型	能够感知环境并自主做出决策的系统
功能	文本生成、理解、翻译等	自主决策、执行任务、环境互动
决策方式	生成基于输入的输出	基于感知信息和目标做出决策
自主性	缺乏自主性，通常依赖于用户输入	具有自主性，能够独立做出决策
感知能力	对输入文本进行处理，但缺乏外部环境感知能力	通过传感器感知外部环境
应用场景	聊天机器人、文本摘要、智能客服等	自动驾驶、机器人、游戏智能等

四、应用场景分析
1. 大模型的应用场景

对话系统：LLM被广泛应用于对话系统，如智能客服、聊天机器人等。它们能够理解用户的询问并生成合理的回复。
文本生成：在内容创作领域，LLM可以自动生成文章、报告、广告文案等，提高创作效率。
机器翻译：通过对不同语言的文本进行训练，LLM可以用于自动翻译，提升跨语言交流的便利性。
文本摘要：LLM可以对长文本进行自动摘要，提取关键信息，帮助用户快速获取重要内容。

2. 智能体的应用场景

自动驾驶：智能体在自动驾驶中扮演关键角色，通过感知周围环境，做出驾驶决策，确保安全行驶。
机器人：智能体可以用于工业机器人、服务机器人等，通过自主决策执行复杂任务，提高工作效率。
游戏智能：在电子游戏中，智能体可以模拟人类玩家的决策行为，提升游戏的挑战性和趣味性。
智能家居：智能体可以通过感知家庭环境，调节温度、灯光等，提升用户的生活舒适度。

五、技术架构
1. 大模型的技术架构
大模型通常基于深度学习架构，如变换器（Transformer）模型。其核心技术包括：

自注意力机制：使模型能够关注输入文本中的重要部分，提高上下文理解能力。
预训练与微调：首先进行大规模预训练，再通过微调适应特定任务，增强模型的效果。
分布式训练：通过分布式计算加速模型训练，提高训练效率。

2. 智能体的技术架构
智能体的技术架构通常包括：

感知模块：用于获取环境信息，如传感器、摄像头等。
决策模块：基于感知信息和目标，使用算法（如强化学习、决策树等）做出决策。
执行模块：将决策转化为具体的行动，控制机械臂、移动平台等。

六、未来发展趋势
1. 大模型的发展趋势

多模态模型：未来的LLM可能会整合图像、声音等多种数据类型，提升对复杂任务的处理能力。
更高效的训练方法：研究者正在探索更高效的训练算法，减少对数据和计算资源的需求。
个性化应用：通过用户数据的分析，LLM能够实现更加个性化的服务。

2. 智能体的发展趋势

增强学习：智能体将在增强学习的推动下，具备更强的自主学习能力。
人机协作：未来的智能体将更多地与人类协作，提升工作效率和安全性。
跨领域应用：智能体的应用将逐渐扩展到更多领域，如医疗、农业等。

总的来说，大模型和智能体在人工智能的不同方面发挥着重要作用。大模型侧重于语言处理和文本生成，而智能体则强调自主决策和环境互动。了解这两者的区别，对于我们更好地应用人工智能技术、推动其发展具有重要意义。随着技术的进步，LLM和智能体的边界可能会逐渐模糊，但它们各自的特点和优势仍将发挥重要作用。

在AI来临的时代，不能被时代抛弃，那必须要去了解AI、学些AI，应用AI，并且能够证明自己有这个能力，目前国内首个，也是唯一一个部委级AIGC认证也随着国家AI战略应用而生，由工信部直属事业单位——工业文化发展中心——颁发的AIGC（可译为：AI生成内容）岗位技能证书
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AIGC导师：工信部ICDC的AIGC技能证书简介
尚工评测-工业强国建设素质素养提升“尚工”行动测评

发表于 2025-4-9 17:51:01

大模型是什么？智能体是什么？

AI智能体就像是一个多功能的机器人    它可以做很多事情，比如打扫房间、做饭或者帮你管理日程。
而大型语言模型就像是这个机器人的嘴巴和耳朵，让它能够听懂你的话，并且用语言回应你。    AI智能体是一个广泛的类别，包括了所有能够执行智能任务的系统。
大型语言模型是AI智能体的一种，专门用于处理和生成语言。
在很多AI智能体中，LLM作为核心组件，帮助智能体理解和使用语言，从而更好地与人类交流和执行任务。
Agent 应该是一个组合体，目前大家都叫”智能体“ 大模型（LLM）：大脑，负责思考和分配怎么处理任务一些api接口、插件、RPA  ：脚和手，负责一些执行操作上下文或者现在的知识库：类似于海马体，负责记忆
举个用手机订票的例子——大模型VS智能体
初期大模型：说出：明天帮我订最早的机票到南京，大模型会告诉你不支持订票。
Agent：说出：明天帮我订最早的机票到南京，大模型会调起接口或 APP，查到最快到南京的机票，并将行程信息返回让用户确认，确认后将自动下单当然可以想象到未来结合手机等端侧大模型，结合用户喜好等数据，就等于每个人都配备了一个秘书，他会了解你的喜好，在订票时会优先选择你喜好的机型、规划你的路线、在可以选座时，自动帮你值机等等。

近期，我们将AI Agent与RPA进行融合，打造AI Agent类产品，为大家提供了一个有趣的思路。当大模型的高级认知能力与RPA的执行力汇聚一处，它们将如何相互激发，产生怎样的协同效应？

https://www.zhihu.com/video/1840323322702876673

https://www.zhihu.com/video/1840323355825295360

00:24

生成式AI Agent 落地，RPA该何去何从？
生成式AI Agent与RPA的携手，组成黄金搭档
当我们探讨大模型与RPA之间的协同，我们其实在讨论的是一种革命性的技术整合——一种能够解放人类劳动力，同时提升企业运作效率的整合。大模型，在自然语言处理和内容生成方面的进步堪称革命性，它们的出现改变了我们与机器交互的方式，让机器可以更好地理解我们的语言和意图。但正如任何技术革新一样，大模型并非万能。其在理解和生成语言的强大能力背后，隐藏着业务流程“执行”能力的短板。
这一局限性根植于大模型的设计本质：它们是以预测下一个词或短语为目标的，而不是为实际操作设计。因此，尽管能够理解复杂的指令和生成详尽的报告，大模型在将这些理解转化为连贯、有效的业务行动时却步履蹒跚。
在现实世界中，业务流程往往涉及对多个系统的操作，需要处理和响应外部事件，这都是大模型所缺乏的“实践智能”。例如，大模型可能可以生成一份客户服务流程的详细计划，但却不能实际上登录到CRM系统中更新客户记录，或者在ERP系统中发起一个采购订单。
正如一名天才的策略家无法独自赢得战争一样，大模型也需要将其战略和计划转化为行动，而这正是RPA的专长。RPA，是一种以业务流程自动化为优势的技术，它不仅能够无缝执行重复性高的任务，还能够执行大模型生成的复杂指令。将这两种技术结合起来，就像是在智能的大脑上安装了一双灵巧的手，可以将智慧转化为实际的操作。

从原理上看，大模型与RPA融合是可行的。但理论上可行是一回事，能够开发出标准化产品并实现应用落地则是另外一回事。那么，在实际的商业落地层面，具体应该怎么做呢？金智维的探索，给了我们有益的借鉴。
将大模型与RPA融合，打造智能平台，经过精心设计和调试，集成了大模型的先进算法和RPA的灵活性，解决了传统业务流程自动化在自然语言理解与处理、自动化流程管理、文档处理、代码生成等方面的能力短板。
可以依托精调的行业数字员工模型，来开发部署各种智能助手，赋能财务管理、人力资源管理、合规风控、客户服务、营销管理等各种具体的业务流程，进而构建出一个完整的企业智能助理体系。

1. 听人话：让RPA人机交互更简单自然
传统的RPA工具在执行上虽然精准，但在与用户的交互上往往显得生硬和局限。用户需要学习特定的命令或通过复杂的界面进行操作。引入了大模型的自然语言理解能力，这相当于为RPA赋予了理解人类语言的耳朵和大脑。用户可以用自己日常的语言沟通，就像是与一个懂行的助手对话。这种交互不仅更加自然，也大大降低了用户的学习曲线，使非技术背景的用户也能轻松驾驭复杂的自动化任务。
2. 决策中枢：让RPA更智能
不仅是一个任务的执行者，也是一个智能的决策者。通过处理和分析海量的业务数据，能够识别出流程中的瓶颈，自动提出并实施优化策略。
这相当于在RPA系统中植入了一个数据科学家的大脑，使其能够根据历史数据和业务趋势进行决策。
例如，在供应链管理中，可以分析过去的库存数据、销售趋势和市场动态，来优化库存水平和订单周期，而不是简单地按照固定规则操作。
3. 非侵入式“手脚”：把决策精准的落地执行
RPA在执行任务时的非侵入式特性，意味着可以轻松地与现有的IT基础设施集成，而无需大规模改造。
无论是ERP、CRM还是营销、客服、财务、人力资源等系统，它就像是一个智能的“机器人手臂”，在大模型的指导下灵活地执行任务，而不会破坏现有的系统架构。
举个例子，在人力资源管理中，可以自动处理员工请假流程，包括审批请求、更新工作日程和人员安排等，而这一切都无需人工介入。
这三个结合点共同作用，创造了一种全新的数字员工与人类员工人机协同工作方式。它提供了一种在保证业务连续性的同时，实现自动化和智能化升级的方法。
要充分发挥这种结合的潜力，就需要精细的流程设计，确保人机协作的无缝衔接，以及在数据安全和隐私保护方面的持续努力。只有这样，数字员工才能更加智能。

结论
随着大模型与RPA技术的深度融合，我们正站在一个新的技术革新的门槛上，昭示着一个充满无限可能的未来。大模型的智能化决策和RPA的高效执行能力的结合，将使得业务流程自动化不再是简单的任务执行，而是能够根据实际情况做出智能化的决策和调整。这不仅能够极大提升工作效率，减少人力成本，更重要的是，能够释放人类的创造力，将人们从繁琐的重复性工作中解放出来，投入到更有价值的创新和创造性工作中。

发表于 2025-4-9 18:04:36

大语言模型最常见的形态就是post training之后的聊天机器人，只不过比起以前的智障chatbot强大了太多，大多数情况下他可以像人类一样给你一个有效的回复，你问他天文地理他给你回答天文地理，你问他代码写作他就回答代码写作。
此时一个自然的想法是，我们每个人要面对的很多任务，其实都可以通过要求某个人按照某种指令回答某个问题来实现，例如订餐，其实就是让大模型回答（我的位置在哪？我附近有哪些餐馆？餐馆的电话号码是多少？生成怎样的合理回复来完成与餐馆客服的对话？）这几个问题。那是不是大语言模型就可以扮演这个人，来完成任务，此时我们对llm要求从单纯的完成一次问答，变成了通过对话来解决一个任务。单一的llm可能比较难直接完成这些任务，还需要一些组件配合，此时就形成了智能体。
关于Agent的很多定义，本质上就是我们对llm的期待超过一个普通chatbot时产生的概念：
1. 按照Lilian Weng的公式，Agent等于llm加上记忆，规划，工具和行为能力。因为llm本身是无状态的，它只是根据提问回答，不记忆任何信息，因此如果要解决复杂任务，可能需要多次问答，甚至我们希望每次解决任务都能用到之前任务的经验，这时就需要记忆来传递多次问答之间的信息。规划则是将复杂任务拆解为多个问答的能力，把抽象的任务具体到llm要接收什么信息，要回答什么，按照什么顺序问答。工具和行为则是让llm能够与训练语料以外的世界通过语言形式交互。
2. 按照rl里的定义，agent是代理，是代理人类在一个环境中交互，获得反馈，采取行动，收集环境数据并从中学习的实体。当我们希望llm解决复杂任务时，形式类似于一个观察-思考-行动-世界状态改变-继续观察的马尔可夫决策过程，agent就是执行这个过程的实体，llm就是agent的大脑，类似rl里学习到的策略。
3. 我个人感觉Agent的定义可以很宽泛，从nlp的发展历程来看，当我们希望一个language model从solve task in nlp变成solve task with language时，它就变成了一个Agent。

发表于 2025-4-9 18:16:52

推荐一款融合多模态的rag产品chat2manal（AI说明书），推荐个大家。主要技术如下的知识库产品：chat2manal（AI说明书）：

多模态、文档解析处理、向量数据库、re-Act的Agent

基本的效果：相对复杂的文案都能处理，能在无需训练的情况下准确率做到90%+、产品操作简单些、易用性很高。产品链接：欢迎体验
AI说明书<hr/>今天来聊聊Agent和LLM的对话区别是什么。
用户和Agent和LLM对话的比较

以写文章为例来对比

LLM的对话：你输入一个提示，大模型生成一个答案。就比如：你要求某人写一篇关于A主题的文章，然后他坐在键盘前，从头到尾一次性打完这篇文章。

Agent代理：你有一个助手，你不是简单地直接写，先询问你是否需要进行一些网络研究，然后写下初稿，然后回顾初稿，并思考哪些部分需要修改，然后修改草稿，不断进行思考和迭代这个过程。这个流程是一个思考+迭代的过程。让模型进行一些思考，然后修改文章，然后再进行一些思考，通过多次迭代来完善。

Agent的好处/优势

Agent对于某些问题能带来显著的效果。在实际测试中，选择与模型直接对话，使用GPT 3.5进行零样本提示，合格率/准确率是48%。GPT 4能达到了67%。
采用代理工作流程，应用于GPT 3.5，实际的合格率/准确率比GPT 4号，能大幅提升模型的性能。

在kimi中，相同文档的问题不同模式的对比效果如下：

Agent主要的价值和能力

规划：plan

相比于LLM中直接基于问题的输出，上来就干活。Agent首要任务是规划，既将复杂的任务辑拆解成一个一个的步骤。让整个输出有了一定的逻辑，序列化的思考模式，既按照什么样的逻辑来干事儿，显著增加模型决策和输出的可靠性。也提高了整个解决方案的可追踪性和可验证性

反思：Reflection

他是Agent能力的重要基础，让模型分析自身的行动、输出。过程也简单，让模型生成一个输出，同时输出一个反馈，并使用反馈进行自我的完善迭代。相比于直接的输出，加入反思后会让模型不断的观察思考，从而去调整每次的执行计划。比如以文章为例：当模型分析搜索的结果不是自己想要的内容时，就会反思是否检索的关键词错误了，重新执行搜索动作。
以写文章为例：整个规划过程：1、搜索、2、理解内容、3、书写文章

执行：tools。

模型本身不能直接查找外部的数据，Agent让模型具备使用工具的能力，从而从外部获取信息，执行对应的任务。以写文章为例，模型直接写文章，可能会缺失部分关键的信息，或者最新的相关信息（模型的训练数据本身存在滞后性），需要通过网络查找的方式补充相关的信息。而此时即可通过补充外部的数据，让模型来持续思考。从而让文章更加贴近我们的期望。

以上就是关于LLM和Agent的区别和目的。
大模型解决方案、定义有很多，方法类型有很多。想要详解了解大语言模型的商业案例。给大家推荐一个公开课程，知乎学堂的AI解决方案。课程从思路、技术原理、核心技术、应用场景等角度全方位的给我揭秘行业的 AI 落地现状。
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大模型（LLM）和智能体（Agent）有什么区别？

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