什么是大模型与智能体？2025版大模型入门到精通，收藏这篇就够了

导读

有人称2023年为人工智能元年。

又有人称2024年为智能体元年。

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近年来，随着科技的快速发展，“大模型”和“智能体”成为人工智能领域的两大热门词汇。二者在推动人工智能技术进步和应用落地方面起到了至关重要的作用。

不论是广泛应用的大语言模型，还是能够独立感知、决策和执行任务的智能体，都在重新定义未来人工智能的方向。

那么，大模型和智能体究竟是什么？它们之间又有哪些关系？本文将对这一话题进行学习和探讨。

一、大模型：人工智能的智慧引擎

什么是大模型？

大模型是一类参数规模巨大、结构复杂的机器学习模型。它主要通过学习海量数据来提取特征、进行推理，并生成新的内容。

当前的主流大模型包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型，其中大语言模型（如GPT系列）因其广泛的自然语言处理能力而备受关注。在技术层面，

大模型的优势体现在以下几个方面：

强大的信息处理能力：通过对海量文本、图像等数据的训练，大模型能够高效分析、理解和生成内容。

广泛的任务适应性：可以应用于语言生成、图像识别、语音处理等多个领域。

强大的推理分析：大模型能够基于上下文信息进行逻辑推理，为复杂任务提供解决方案。

2. 大模型与人工智能的关系

人工智能是一个广泛的概念，涵盖感知信息、存储信息、传输信息、处理信息和执行任务等多个功能环节。

大模型则是人工智能技术体系中的重要一环，尤其在“信息处理”环节发挥着核心作用。

通过大模型的引入，人工智能在自然语言理解、图像生成等复杂场景中的能力得到了显著提升，同时拓展了人工智能的创新应用空间。

二、智能体：人工智能的行动主体

什么是智能体？

智能体（Agent），最早由人工智能学科奠基人马文·明斯基（Minsky）在1986年的著作《The Society of Mind》中提出。它指的是一种具备自适应、自主能力的智能实体，包括硬件和软件系统。智能体的核心目标是模拟人类的智能行为，具体表现为能够感知环境、决策以及执行目标任务。

智能体的关键特征包括：

自主性：能够独立完成感知、推理、决策、执行等任务。

主动性：能对外部环境的变化作出反应，并与其他智能体进行交互。

进化性：通过不断学习经验，提升自身能力。

2. 智能体的核心功能

智能体的运行主要依赖三个核心功能：感知、推理和决策。

感知：智能体通过传感器或其他方式感知外部环境，输入数据可以是文本、语音、图像等。如果环境信息不完全，智能体可能需要结合内部状态或外部知识库来理解环境。

推理：基于感知信息，智能体进行逻辑分析、问题解答和知识学习。大模型在这一环节提供了强大的技术支撑，例如复杂推理、知识生成等。

决策与执行：智能体根据推理结果做出决策，并采取具体行动对环境施加影响，以实现预定目标。

3. 智能体与人工智能的关系

智能体是人工智能体系中的重要组成部分，也是其技术应用的综合体现。从工业和信息化部等四部门发布的《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》来看，智能体与机器学习、大模型、知识图谱等技术共同构成了人工智能的关键技术体系。

智能体并不是一个新概念。自20世纪50年代起，伴随着人工智能技术的发展，智能体经历了以下三个阶段：

1. 探索期（20世纪50—90年代）：以规则和符号主义为主，研究重点是通过程序设计模拟智能。

2. 发展期（2000—2017年）：基于感知和规则的智能体逐渐兴起，如AlphaGO等应用成为焦点。

3. 创新期（2018年至今）：大模型的出现为智能体注入了新的活力，为其推理、规划和任务执行提供了强大支撑。

三、大模型与智能体的协调作用

大模型是智能体的核心组件

大模型作为生成式人工智能的代表，为智能体提供了坚实的技术支撑，尤其是在推理分析和决策领域。智能体的运行需要强大的推理能力，而这正是大模型的技术优势。例如：

决策分析：大模型可以帮助智能体更高效地分析复杂任务环境。

知识学习：大模型能充当专业知识库，提高智能体的知识储备。

自然语言交互：大语言模型的能力使智能体在人机交互中更具表现力和实用性。

可以说，大模型为智能体的发展注入了新的动力，使其在各领域的应用更加广泛。

例如：

智能家居：基于大模型的智能体可以理解你的生活习惯，自动调节温度、灯光，甚至帮你做饭。

医疗助手：智能体可以分析患者的病历数据，结合大模型的医学知识，为医生提供诊断建议。

教育导师：基于大模型的智能体可以为学生提供个性化学习方案，并实时解答问题。

自动驾驶：大模型帮助车辆理解复杂的交通环境，智能体则负责安全驾驶。

2. 智能体是大模型的应用载体

尽管大模型本身具有独立的应用价值，如文本生成、代码编写、图像生成等，但其在实际应用中仍然存在一些局限性，例如专业领域知识不足、推理和决策能力有待提升等。

将大模型与智能体结合，可以充分发挥大模型的技术优势，同时弥补其短板。

智能体在这一过程中的作用是将大模型的能力更好地融入到具体场景中。基于大模型的智能体表现出以下特点：

加强自然语言交互：具备更强的语言理解和表达能力，拓展了应用场景。

增强推理与规划：能够生成目标任务的实现步骤，提升决策效率。

提升迁移与泛化能力：在多领域、多任务间展现更强的适应性。

以下是一些典型场景，展示了二者的默契配合：

智能客服：基于大语言模型的智能体如同一位热情专业的客服专员，能够高效处理客户咨询，提供个性化服务。例如，在电商平台的智能客服中，它可以快速回答客户关于产品的各种疑问，并根据顾客的浏览和购买历史推荐相关产品，从而极大提升客户满意度。

物联网场景：智能体仿佛一位智慧管家，利用大模型的多模态能力实现对智能家居设备的统一管理和优化，创造舒适便捷的家居环境。例如，智能照明系统能够根据室内光线强度、人员活动情况和用户设定的偏好模式，自动调节灯光的亮度和颜色，甚至在用户入睡后自动关闭，既节能又贴心。

政务服务：智能体如同一位得力的虚拟助手，帮助政府机构自动化处理繁琐事务，提高政务效率，造福民众。在办理行政许可审批时，智能体可依据大模型对相关政策法规的精准解读，快速审核申请材料并给出审批意见，大幅缩短审批周期。

通过这种紧密的协作，大模型和智能体共同推动了人工智能技术的应用创新与发展。

四、总结

大模型和智能体在人工智能体系中各自占据重要位置。

大模型凭借其强大的信息处理和生成能力，为智能体提供了技术支持；而智能体凭借自主性、主动性和进化性，将大模型的能力有机整合并应用到更广阔的场景中。可以说：

大模型是智能体的核心技术支撑。没有大模型，智能体的推理与决策能力难以达到当前的高度。

智能体是大模型的未来应用形态。未来，大模型将更多以智能体的形式出现在人工智能的各类应用中。

随着大模型与智能体技术的进一步融合，人工智能的创新潜力将被更加深刻地释放。这不仅将推动智能体在医疗、交通、教育、家居等领域的应用，也将引领人工智能迈向更为智能化、自动化的未来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。