一、大模型与AI Agent的关系
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大模型是“大脑”：提供语言理解、生成和基础推理能力，但本身是被动的（需用户输入）。
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AI Agent是“完整智能体”：
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= 大模型 + 记忆 + 工具 + 规划
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例如：ChatGPT是一个模型，而结合了插件（如联网搜索、代码执行）的ChatGPT就是一个简单Agent。
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二、为什么需要区分这些概念？
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大模型≠AI的全部：它只是实现认知智能的一种技术手段。
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AI Agent依赖模型：没有强大的模型，Agent无法理解复杂指令；但没有Agent框架，模型只能停留在对话层面。
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其他AI同样重要：比如自动驾驶依赖计算机视觉+强化学习，未必需要大模型。
三、Agent为什么不是“应用”？
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应用：功能固定（如AI翻译软件输入→输出）。
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Agent：动态适应环境，具备：
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目标导向（如“帮我优化公司财报”需多步骤决策）。
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工具扩展（连接现实世界，如操控机器人、发送邮件）。
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长期记忆（记住你的偏好和历史任务）。
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关键区别：Agent是能自主进化的应用，而传统应用是静态的。
四、更贴切的比喻
想象一家公司：
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大模型 = 公司里的天才分析师（擅长分析数据，但不会主动干活）。
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AI Agent = 分析师+项目经理+外包团队（分析师提供方案，项目经理协调资源，外包团队执行）。
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传统AI应用 = 标准化流水线（如自动报表生成器，固定流程）。
总结
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大模型是“核心智力”，但智力≠应用。
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Agent是“智力+行动”的完整系统，它让模型从“回答问题”升级到“解决问题”。
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部分应用仅用模型，这时模型同时充当智囊和应用，但这类应用缺乏Agent的自主性。
一句话版本：
大模型是“大脑”，Agent是“大脑+手脚+记忆”——它让AI从“能说”变成“能做”。
原文链接：https://blog.csdn.net/u010398484/article/details/147223345?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522141a14a12f8949df71a5b8cf46b3f3b9%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=141a14a12f8949df71a5b8cf46b3f3b9&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-16-147223345-null-null.nonecase&utm_term=AI+AIAgent
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