智能体（Agent）在人工智能（AI）与计算机科学领域占据着极为关键的地位，其本质是一种可于特定环境里自主承担任务或决策的实体。它以任务驱动为核心，巧妙地融合人工智能技术，达成高效的交互和智能化的服务。简单来说：AI智能体就如同一个极其聪慧的软件小助手。大语言模型像一本百科全书，你有问题，它给答案；而AI智能体更像一个聪慧的小助手，你吩咐一项任务给它，它能调用大模型、插件或工作流等方式执行你指定的任务流程，并生成最终的回复。
它拥有感知外界信息的能力，无论是你输入的话语，还是从其他渠道获取的数据，它都能接收并理解。
随后，它会依据自身的机制做出决策，进而去执行相关任务，就像按照你的吩咐去办事一样。
在这个过程中，它常常会调用大模型（LLM）来辅助处理信息，完成我们的诉求。
1：📜 AI 智能体本质剖析
从前文的描述，我们可以对AI智能体的本质有一个基本的认知：
AI智能体的构成本质是插件和工作流
它的底层逻辑就是以低门槛工具形态将大模型能力转化为可编程、可落地的交互服务
举个例子：
当我们想要撰写一份商业计划书时，只需要在Coze商店的项目市场找到一个相关的智能体
然后简单输入 “我要开一家咖啡加盟店，写份商业计划书”，它就能利用插件自动获取咖啡行业数据、套用工作流快速生成包含市场分析、运营策略等内容的计划书
用户无需精通商业计划书结构或反复调整指令，智能体通过插件和工作流将大模型能力转化为了 “低门槛、可直接落地” 的服务 ——
相比大模型，它更像一个 “成品化工具”，让复杂任务的实现更简单、高效
体现了 “以低门槛工具形态将大模型能力转化为可编程、可落地交互服务” 的本质
2：🆚与LLM的显著差异
在引入AI智能体和LLM这两个概念之后，大家或许会好奇，同样是解决问题，AI智能体和像DeepSeek这样的LLM（大语言模型）有什么区别吗？
其实在前言中我们就有提到过：
AI大模型只能简单根据问题生成答案，而AI智能体能够根据特定需求完成操作
大模型：“超级学霸型的复读机”
它擅长对各种输入信息进行广泛的分析和处理，例如对自然语言进行语义理解、文本生成等操作
举个例子：
当你输入一段关于电影评价的文本，大模型可以分析出这段文本的情感倾向（是喜欢还是不喜欢这部电影），还能生成一段新的关于这部电影的推荐文案
但本质只能做两件事：
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根据输入文本猜概率最高的下一个词（生成回答）
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用训练数据里的套路缝合内容（比如用小红书格式写电影推荐文案）
智能体：特定任务的执行者/能带头冲锋的指挥官
智能体更侧重于在特定的任务场景下，拆解指令并灵活调用各种插件和工作流来达成目标大模型提供的是（只能动嘴，而智能体动嘴的同时还能动手）它会根据具体的任务需求，拆解复杂指令，合理调用各种技能，并能留存并解析知识库和任务上下文，最终完成任务
比如：
比如我想每天在运营的社群中发新闻日报 大语言模型：因为信息之后可能会出现AI幻觉（胡编乱造），而就算联网了，也无法适配具体的社群调性，也无法控制稳定的输出格式
而智能体呢：
定时每早7:00开始工作，抓取头条热榜、知乎热榜等信息
通过llm过滤掉低质信息和无关内容
按照预设的适配度对信息进行排序
提炼前5条并生成摘要
按照指定格式准时发送到指定对话中
智能体是一个根据我们发出的任务指令，精准地去完成我们需求的工具
3：🤔什么时候选择LLM，什么时候用智能体？
LLM 和 AI 智能体各有其适用场景
在实际应用中，需要根据具体的需求和任务特点来选择合适的工具，以达到最佳的效果
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比较维度
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大语言模型（LLM）
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AI智能体
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功能特点
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擅长对各种输入信息进行广泛分析处理，如语义理解、文本生成；本质上是根据输入文本猜概率最高的下一个词，用训练数据里的套路缝合内容
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侧重于在特定任务场景下，拆解指令并灵活调用各种插件和工作流来达成目标，能留存并解析知识库和任务上下文
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适用场景（举例）
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1. 单纯知识获取，如查询历史事件背景、科学理论解释等
2. 简单文本创作，如写故事、诗歌、新闻报道等
3. 简单问答与对话，如客服机器人回答常见问题、智能音箱回复生活常识问题4. 数据分析与文本理解研究，如情感分析、主题提取等
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1. 复杂任务执行，如企业项目管理、智能办公流程自动化
2. 个性化服务，如智能健康管理、个性化教育辅导
3. 多模态交互，如智能驾驶、智能家居控制
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优势
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知识储备丰富，语言理解和生成能力强，能快速给出多样文本内容；响应即时性较好，适合简单问答
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可根据任务需求灵活协调资源，提供定制化服务，在多模态场景能综合处理信息
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局限
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缺乏实际操作能力，难以处理复杂任务流程；较难提供个性化、针对性服务
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对特定任务场景依赖较大，通用性不如LLM；搭建和训练成本相对较高
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