AI Agent与LLM区别
AI Agent与大模型的核心区别在于：AI Agent是以大模型为大脑驱动的自主决策与执行系统，具备感知、规划、工具调用和行动能力，而大模型仅专注于语言理解与生成任务。
定义：
大模型（如GPT、BERT）。
- 定义：基于海量数据预训练的语言模型，擅长文本生成、翻译、问答等自然语言处理任务。
- 功能局限：依赖用户输入的明确提示（Prompt），输出质量受提示清晰度影响，无法自主执行物理或虚拟环境中的动作。
AI Agent。
- 定义：以大模型为核心，整合感知、记忆、工具调用和行动模块的智能系统，可独立完成复杂任务（如订票、数据分析）。
- 功能扩展：仅需给定目标，即可自主拆解任务、调用工具（如API、传感器）并执行闭环操作，例如OpenAI的Operator可自动完成购物流程。
技术架构对比
- 大模型：
- 基于Transformer架构，通过预训练和微调优化语言任务性能。
- 静态知识库，缺乏实时环境交互能力。
- AI Agent：
- 多模块协同：结合大模型的推理能力、长期记忆（向量数据库）、工具调用接口（如代码解释器、浏览器）。
- 动态学习：通过强化学习优化决策，适应实时环境变化（如自动驾驶中的路况响应）。
应用场景分化
- 大模型：适用于标准化语言任务（客服聊天、内容创作）。
- AI Agent：
- 复杂任务自动化：如医疗诊断（整合病史分析、影像识别工具）。
- 多模态交互：语音助手（如ElevenLabs）、工业机器人（如机械臂控制）。