收藏！一文搞懂智能体：大模型时代的Agent完全指南，从概念到应用全解析 - 实践

开始用智能体解决问题，未来竞争在于谁的智能体更多更专业更高效。就是本文以通俗方式解释智能体(Agent)概念及其与大模型的区别：大模型是"说"，智能体是"做"。智能体由大脑(LLM+规划)、感知记忆和行动软件三部分组成。文章区分了通用智能体(更聪明)和工作流智能体(更稳定)，并强调简单Prompt智能体也有价值。重点不是纠结定义，而

1、为什么大家对“智能体”这么容易搞混？

因为——智能体没有统一标准定义。

这就像你问十个人：

“什么是咖啡？”

有人说是提神的东西，有人说是生活方式，有人说是文化。

智能体也是一样——不同机构从不同角度解释，它就像一只盲人摸象的大象。

最早的定义可能参考

“智能体是一种自主实体，其凭借传感器感知环境，利用执行器对环境施加动作，并将行为导向目标实现。”—— 斯图尔特·罗素（Stuart Russell）与彼得·诺维格（Peter Norvig），《人工智能：一种现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）

智能体（Agent）并不是大模型时代才提出的概念，其思想最早可追溯至20世纪60年代AI的起点。

随着技术的发展，智能体逐渐从学术理论走向工业应用，并在2023年迎来实质性爆发。

Open AI等公司对Agent的定义：就是下面

为了讲清楚，我们先从最简单的问题开始。

2、一句话理解智能体

聊天机器人回答问题，而智能体完成任务。

以前，我们用大模型的方式是：

大家问难题，它给答案。

比如你问：“帮我找上海明天的天气。”它会告诉你：“明天多云转晴。”

但智能体时代不一样：

我们提出目标，它自己想办法完成任务。

比如你说：“帮我订明天上海到北京最便宜的机票。”

智能体会：

自动规划任务打开浏览器搜索航班比价回来问你确认执行订票结束任务。

这就是两者最本质的区别：

一句话总结：

大语言模型是说，智能体是做。

3、从「能力层面」理解智能体

看 AI 完成了多少工作。

这里我们借用一个非常好用的评估方式：

1）ChatGPT 模式：

AI 给建议，人类回去执行。AI 完成 20% 工作。

2）Cursor/Claude Code 模式：

人类+AI 协作搞定任务。AI 完成 50% 工作。

3）智能体（Agent）模式：

人类定目标，AI 拆解、规划、执行、收尾。AI 完成 80%+ 工作。

能力越强，越接近“自主”。

你会发现：

智能体不是一个开关，而是一条能力光谱。

4、从「结构层面」理解智能体：

大脑 + 感知/记忆 + 行动工具

即使各家定义不同，但核心结构都绕不开三件东西：

1）大脑（LLM + 规划）

负责：

理解目标拆解任务多轮推理反思与纠错

它就是整个智能体的“控制中心”。

2）感知与记忆（Perception + Memory）

它需要：

接收信息（文本、图片、网页、API）记住关键状态（短期记忆）保存长期知识（长期记忆/知识库）

没有记忆的智能体，就是一条金鱼。

3）行动工具（Actions / Tools）

靠嘴完成任务的，它要靠“手脚”。就是这部分非常关键——智能体不

常见的应用包括：

浏览器搜索引擎计算器第三方 API数据库机械臂（物理世界）

具备程序调用能力后，智能体才能真的“工作”。

5、通用智能体 vs 工作流智能体

这是很多人最容易搞混但也最重要的一个概念。

① 通用智能体（General Agent）

特点：

接收任何自然语言目标需要自主拆解任务自动选择工具能处理开放任务越来越接近“数字员工”

典型例子：

ManusDevinAutoGPT 体系带自主规划的企业 Agent（BD、客服等）

你给一个目标，它自己想办法搞定。

适用于：

销售自动化（找人–聊人–成交）业务运营自动化招聘自动化复杂数据分析

② 工作流智能体（Workflow Agent）

特点：

事先定义每一步流程不需要智能拆解按步骤执行固定流程稳定、可控、可复用。

典型例子：

Coze 工作流Dify 流程节点 + LLMChatGPT GPTs 的多步 actions

适用于：

内容创作流水线（写脚本 → 配音 → 出视频）电商客服 SOP（问物流 → 查单 → 回复）短视频自动化生产数据处理/转码。

一句话区别：

通用智能体更聪明，工作流智能体更稳定。

两者不是替代关系，而是互补关系：工作流形成地基，通用智能体负责协同与突破。

6、别小看“简单 Prompt 智能体”

很多人以为：

“只有带器具、带规划的才叫智能体。”

错。

在行业里，我们把智能体分为三个层次：

1. Prompt 智能体（零程序，轻量）

本质是一个角色设定 + 若干规则。虽然”不动作“，但依然可以：

执行写作 SOP执行客服统一话术执行某种模板化诊断做决策分析。

这是最容易上手、效果最稳定的智能体。

并且对 70% 的行业足够好用。

1. 工具智能体（能调用程序）

适合执行需外部信息的任务：

网页爬取、数据分析、自动化办公、拍摄脚本、生成并联动剪辑。

1. 自主智能体（能规划、自主执行）

真正接近数字员工，例如：

BD 智能体：找人、发邮件、跟进、成交

客服智能体：识别意图、查单、回复、升级

运营智能体：写内容、排期、发布、跟踪

请记住：

0→1 最关键的一步，它帮你构建角色。就是Prompt 智能体

之后再加工具、再加记忆，才能成长为完整的智能体。

7、豆包 / Coze / Cherry / Manus 是不是智能体？

我给你一个非常实用的判断方式：

能不能自己达成任务？

◆ 豆包（Doubao）

定位：智能体平台你在里面调整：

工具工作流Prompt记忆

它本身不是智能体，但能创建智能体。

◆ Coze（字节扣子）

定位：智能体开发平台 + 工作流平台更偏工作流智能体，可控性强。

◆ Cherry Studio

定位：智能体集成环境更像“智能体的桌面操作系统”。

◆ Manus

定位：高度自主的通用智能体你给目标，它自己执行任务，最接近“数字员工”。

一句话总结：

• 豆包 / Coze / Cherry = 做智能体的平台
• Manus = 自己就是智能体

8、最终结论

不要纠结智能体是什么，而要开始用智能体解决问题。

就像当年大家讨论什么是“公众号运营”，讨论一年，不如发一篇文章。

智能体也是一样——

真正的重点不是概念，而是使用场景。

你的工作里：

哪些任务重复？哪些流程可以标准化？

哪些工作能拆解？哪些要自己判断？

哪些行交给 AI？你能否建立一个“个人智能体军团”？

未来的竞争不是：

“谁更努力”，而是“谁的智能体更多、更专业、更高效”。

智能体不是未来，它已经在发生。你要做的不是理解它，而是 开始部署它。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 向量表示（Embeddings）就是什么
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本允许找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！利用微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验素材集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 启用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，假设你能达成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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