大模型、AI Agent、AI 应用：定义、区别与关系

用一句话区分：大模型是“脑”，Agent 是“人”，应用是“带界面的产品”。

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一、重新定义：不再混淆的三句话

概念	一句话定义	关键词
大模型	具备通用理解与生成能力的预训练语言模型	只会“想”
AI Agent	以大模型为“脑”，叠加记忆、工具调用与任务规划，可无人值守完成端到端任务	能“想”又能“做”
AI 应用	用友好 UI 封装上面两者，向用户交付人工智能功能的软件	给人用的产品

因此：
• 仅封装大模型的应用 ≠ Agent
• 封装了 Agent 的应用，才具备“闭环自主完成”能力。

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二、三层结构 & 2025 市面实例

层级	典型特征	2025 常见实例
L1 大模型	开箱即聊，不直接操作外部系统	GPT-4o、Claude 3.5、Kimi、通义千问、DeepSeek、Gemini
L2 AI Agent	自主规划、调用工具、闭环完成任务	• Devin（编程） • 扣子智能体（Coze AI Agent） • CodeBuddy Craft（腾讯云） • Cursor Composer Agent 模式 • Trae Builder 模式
L3 AI 应用	友好 UI +（大模型 或 Agent）	仅封装大模型：ChatGPT 网页版、Notion AI、GitHub Copilot（非 Agent 模式）、Midjourney 封装 Agent：扣子智能体发布后的各类 Bot、钉钉智能客服 Pro、Devin IDE、CodeBuddy Craft、Cursor/Trae Agent 模式

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三、快速判断 3 连问

当你拿到一个新产品，问自己：

1. 任务能否 一次到底 不需人点下一步？
2. 失败时能否 自主重试 或改方案？
3. 能否 主动调用外部 API / 工具 并长期记忆？

结果	结论
3 个“是”	内嵌 AI Agent 的 AI 应用
至少 1 个“否”	仅封装 大模型 的 AI 应用

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四、易混淆案例再对照

产品/场景	分类	理由
GitHub Copilot（默认补全）	纯大模型 AI 应用	一次只给补全，commit / push / 部署仍需人操作
Cursor Composer Agent 模式	内嵌 Agent 的 AI 应用	跨文件自动修改、运行命令、迭代，全程无人值守
Trae Builder 模式	内嵌 Agent 的 AI 应用	0→1 自动创建项目、生成多文件、运行测试
扣子智能体	平台级 Agent	零代码即可配置任务流、调用 API、闭环完成业务
CodeBuddy Craft	内嵌 Agent 的 AI 应用	自然语言→完整项目→自动测试→一键部署

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五、一句话总结

AI 应用 的 UI 再漂亮，也得看它背后到底是一颗“只会回答的大脑”，还是一位“能跑完整趟外卖的骑手”。