2025-03-21 12:17 已编辑 哈尔滨工业大学 产品经理 发布于北京
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面试官：什么是Agent ？与LLM的区别？
Agent（智能体）与LLM（大语言模型）的区别与联系
1. Agent的定义
Agent（智能体）是一种能够自主感知环境、制定目标、规划行动并执行任务的实体。它通常由多个模块组成，包括：
1️⃣感知模块：接收输入（如文本、传感器数据）。
2️⃣决策模块：基于目标或规则制定策略（可能依赖LLM或其他模型）。
3️⃣记忆模块：存储历史信息或知识。
4️⃣执行模块：调用工具或API完成任务（如搜索、计算、控制设备）。
Agent的应用场景广泛，例如自动驾驶、智能客服、自动化流程等，强调主动性、持续性和环境交互能力。
2. LLM的定义
LLM（大语言模型）是一种基于海量文本训练的自然语言处理模型，核心能力是理解和生成文本。例如，GPT-4、Claude等模型擅长文本生成、问答、翻译等任务，但本质上是一个“静态”模型：
被动响应：需用户输入触发，无法自主行动。
1️⃣无记忆性：默认不保留上下文（需通过技术手段实现）。
2️⃣无工具调用能力：需依赖外部系统扩展功能。
3. 核心区别
1️⃣自主性
Agent能主动规划任务并调用工具（如API、搜索引擎），持续与环境交互。
LLM仅被动响应用户输入，无法独立决策或执行动作。
2️⃣功能范围不同：
Agent是多模块系统，整合记忆、推理、工具调用等功能，适用于复杂任务链（如自动化流程）。
LLM仅处理文本输入输出，需依赖外部系统扩展功能（如通过插件调用工具）。
3️⃣架构与复杂性：
Agent是系统级架构，包含感知、决策、执行等组件，需管理动态任务流程。
LLM是单一模型，仅作为Agent的“语言处理模块”存在。
4. 联系与协作
1️⃣LLM可作为Agent的“大脑”：Agent常利用LLM处理自然语言理解、生成和简单推理，例如分析用户意图或生成回复。
2️⃣Agent扩展LLM的能力：通过整合记忆、工具调用等模块，Agent使LLM突破纯文本交互的限制，例如AutoGPT调用搜索引擎或API完成任务。
总结来说：
Agent是“行动者”：具备自主性和系统性，能独立完成复杂任务。
LLM是“语言专家”：专注文本处理，需依赖外部系统实现功能扩展。
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1. Agent的定义
Agent（智能体）是一种能够自主感知环境、制定目标、规划行动并执行任务的实体。它通常由多个模块组成，包括：
1️⃣感知模块：接收输入（如文本、传感器数据）。
2️⃣决策模块：基于目标或规则制定策略（可能依赖LLM或其他模型）。
3️⃣记忆模块：存储历史信息或知识。
4️⃣执行模块：调用工具或API完成任务（如搜索、计算、控制设备）。
Agent的应用场景广泛，例如自动驾驶、智能客服、自动化流程等，强调主动性、持续性和环境交互能力。
2. LLM的定义
LLM（大语言模型）是一种基于海量文本训练的自然语言处理模型，核心能力是理解和生成文本。例如，GPT-4、Claude等模型擅长文本生成、问答、翻译等任务，但本质上是一个“静态”模型：
被动响应：需用户输入触发，无法自主行动。
1️⃣无记忆性：默认不保留上下文（需通过技术手段实现）。
2️⃣无工具调用能力：需依赖外部系统扩展功能。
3. 核心区别
1️⃣自主性
Agent能主动规划任务并调用工具（如API、搜索引擎），持续与环境交互。
LLM仅被动响应用户输入，无法独立决策或执行动作。
2️⃣功能范围不同：
Agent是多模块系统，整合记忆、推理、工具调用等功能，适用于复杂任务链（如自动化流程）。
LLM仅处理文本输入输出，需依赖外部系统扩展功能（如通过插件调用工具）。
3️⃣架构与复杂性：
Agent是系统级架构，包含感知、决策、执行等组件，需管理动态任务流程。
LLM是单一模型，仅作为Agent的“语言处理模块”存在。
4. 联系与协作
1️⃣LLM可作为Agent的“大脑”：Agent常利用LLM处理自然语言理解、生成和简单推理，例如分析用户意图或生成回复。
2️⃣Agent扩展LLM的能力：通过整合记忆、工具调用等模块，Agent使LLM突破纯文本交互的限制，例如AutoGPT调用搜索引擎或API完成任务。
总结来说：
Agent是“行动者”：具备自主性和系统性，能独立完成复杂任务。
LLM是“语言专家”：专注文本处理，需依赖外部系统实现功能扩展。
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