智能体和大模型的区别是什么

智能体（Agent） 和 大模型（Large Model） 经常一起出现，但它们并不是一回事，下面我帮你梳理清楚： 🧩 智能体（AI Agent）和大模型的区别 1. 定义不同 大模型： 一种 底层模型，通常基于深度学习（如 GPT、Claude、文心、LLaMA）。

核心能力是 理解 + 生成（文本、图像、语音、多模态）。

它更像一个“知识和能力的引擎”。

智能体（Agent）： 一种 应用架构或系统，利用大模型或其他AI模型作为“大脑”。

智能体不仅能理解任务，还能 规划、决策、调用工具/系统执行动作。

它更像一个“自主工作的员工”。

2. 能力侧重点不同 大模型： 强调 认知和表达（理解语言、生成内容、推理）。

被动响应输入，没有明确的目标导向。

智能体： 强调 自主性和执行力。

具备 感知 → 决策 → 行动 → 反馈 → 学习 的闭环能力。

可以调用外部工具、API、数据库，完成更复杂的业务流程。

3. 应用层次不同 大模型： 更接近 基础层/平台层。

企业常用它来做问答、文本生成、知识库搜索、翻译等单点功能。

智能体： 属于 应用层/解决方案层。

可以封装多个大模型、小模型和RPA等工具，成为一个面向场景的“AI员工”。

例如： 客服Agent：接入大模型 + 知识库 + 工单系统 → 自动接待客户。

财务Agent：调用大模型 + Excel API + ERP → 自动做账和报表。

4. 类比理解 大模型 = 大脑（知识和推理能力） 智能体 = 人（会用大脑，还能自主感知、行动、完成任务） 也就是说，大模型是智能体的核心驱动，但智能体比大模型更“实用”和“落地”。

5. 📊 总结对比表 对比维度 大模型（Large Model） 智能体（AI Agent） 定位 底层AI能力引擎 应用层的自主智能系统 核心能力 语言理解、生成、推理 感知、规划、决策、行动 依赖 需要任务输入才能响应 可以自主设定目标并执行 作用 提供智能“脑力” 提供完整“工作流执行” 应用场景 对话、写作、翻译、搜索 客服、财务、运营、研发、自动驾驶等 关系 是智能体的基础 可以调用并封装大模型 ✅ 简单一句话： 大模型像一个博学的人，懂很多东西，但不会自己去行动； 智能体像一个员工，不仅有大模型的知识，还能主动完成任务。