大模型 vs 智能体:到底差在哪

人们常把"模型"和"Agent"混为一谈。但这个区别是实务性的,不是学术性的——它决定了你能放心让系统做到哪一步。

一个"光秃秃"的大模型,只能根据训练时学到的知识作答。IBM 指出它"受限于知识与推理的边界"。相比之下,Agent 会通过工具调用获取最新信息、采取行动,并为达成复杂目标自行拆解子任务。

Microsoft 把 Agent 描述为模型之上的一层:它观察、收集信息、喂给模型,二者共同产出一份行动计划——在被授权时甚至直接执行。模型与 Agent 是互补的两半:一个负责"想",一个负责"看见并行动"。

并不是什么都要做成"Agent"

这也是为什么一套认真的 Agent 配置,重点其实在它的"周边"——你给它的指令、工具、权限和记忆。而这些,正是 Berth 扫描并呈现给你的资产。

参考来源

  1. 01
    IBM — 什么是 AI 智能体?

    中立主题解释;工具调用与自主性。

    https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents

  2. 02
    Microsoft — AI 智能体科普

    通俗框架;智能体替你做事。

    https://news.microsoft.com/source/features/ai/ai-agents-what-they-are-and-how-theyll-change-the-way-we-work/

  3. 03
    Google Cloud — 什么是 AI 智能体?

    科普解释;"大模型是智能体的大脑"。

    https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents

  4. 04
    Anthropic — 构建高效 Agent

    一手来源;workflow 与 agent 的区分、工具在循环中的模型。

    https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents