大模型Agent通常需要训练。

大模型Agent是一种具有自主决策和行动能力的智能体，其决策和行为是基于其学习到的知识和经验；这些知识和经验需要通过训练来获得；在训练过程中，大模型Agent会从其与环境的交互中学习，不断优化其决策和行为策略，以更好地完成任务。

训练大模型Agent通常需要使用大量的数据和计算资源，并采用各种机器学习和深度学习算法；训练过程可以是有监督的、无监督的或半监督的，具体取决于任务和数据类型。

通过训练，大模型Agent可以学习到从输入到输出的映射关系，以及处理各种情况和问题的能力。

请注意，大模型Agent的训练是一个复杂而耗时的过程，需要专业的知识和技能；同时，训练出的大模型Agent的性能和效果也取决于多种因素，如模型架构、数据集质量、训练算法等。