智能Agent 怎么做

近年来，大模型（LLM）和智能体（Agent）成为AI领域的热点。

其中，ChatGPT 是最具代表性的对话式AI，而 Agent 则是其进阶形态。

两者既紧密相关，又存在明显差异。

ChatGPT是什么？ ChatGPT基于大语言模型，主要功能是自然语言理解与生成。

它擅长写作、问答、编程辅助等任务，本质是一个“对话生成器”，以输入-输出的方式帮助用户完成信息和内容层面的需求。

但它缺乏真正的自主行动能力。

Agent是什么？ Agent（智能体）在大模型的基础上，加入了目标规划、工具调用、记忆和决策能力。

它不仅能理解语言，还能执行动作。

例如，用户说“帮我整理销售报表”，ChatGPT只能写出思路，而Agent则能调用数据库、生成Excel并发邮件。

简而言之，Agent是具备执行力和闭环能力的智能助手。

两者的关系 可以把ChatGPT看作“大脑中的语言能力”，而Agent则是“带身体的大脑”。

ChatGPT偏重内容生成和知识回答。

Agent偏重任务执行和流程自动化。

在应用层面，ChatGPT可成为Agent的“大脑”，提供理解和推理，而Agent则扩展了行动力，能真正完成任务。

为什么需要Agent？ 仅靠ChatGPT，很多需求无法落地。

比如“发一封邮件”“自动下单”，ChatGPT只能给出文本，而Agent能真正调用系统去执行。

因此，Agent被视为ChatGPT走向生产力工具的关键。

未来趋势 ChatGPT正通过插件和工具调用，逐步向Agent演化。

Agent将成为企业数字化的重要角色，承担“数字员工”的职能。

多Agent协作将催生更复杂的智能工作流。

总结 ChatGPT是Agent的基础，Agent是ChatGPT的延伸。

ChatGPT解决“理解和表达”，Agent解决“行动和完成”。

两者结合，才能让AI从“对话伙伴”真正进化为“智能助手”。