现在到处都在聊LLM、AI Agent。很多刚接触 AI 的朋友很容易把这两个概念混在一起。 到底什么是大模型什么是智能体二者是包含还是并列关系为什么过去我们只是聊天现在都在讨论 Agent本文不用复杂公式、避开晦涩术语纯人话 多张极简图解 真实案例一次性讲透 LLM 和 Agent 的核心区别读完彻底告别概念混淆。一、核心结论LLM是AI的【大脑】只会思考和说话Agent是带大脑的【全能打工人】以LLM为核心会思考、会规划、会动手、会复盘、自主完成整套任务。自主、自主、自主重要的事情说三遍。简单说LLM负责“想和说”Agent负责“想 做 闭环落地”。二、什么是LLM纯大脑、被动答题机器1.LLM定义与实例专业定义LLMLarge Language Model大语言模型简称大模型它是基于Transformer 架构在海量文本语料上通过自监督学习训练得到的大规模生成式概率语言模型核心目标是根据前文上下文预测下一个 token具备自然语言理解、推理、文本生成能力。可扩展为多模态 LLM支持图像、音频等输入但模型核心推理基座仍是语言模型。通俗定义LLM 就是经过海量文字训练出来的 AI 大脑能看懂人类文字、做逻辑推理、输出通顺文本。常见的大模型如下图所示模型名称厂商国家 / 地区模型类型核心特点重点标注 Agent 能力国内Doubao Seed 2.1 Pro豆包新一代基座字节跳动中国多模态 LLM1M 上下文重点强化 Agent 长链路任务、代码、多模态豆包网页 / 工作任务模式底层大脑原生适合搭建智能体DeepSeek-V4.1 Flash深度求索 DeepSeek中国多模态 LLM2026.9 最新百万 token 上下文MoE 架构Agent、代码、数学极强开源权重长任务 KV Cache 优化开发者 Agent 首选Qwen3.7 Max通义千问阿里 阿里云中国全模态 LLM百万无损上下文文本 / 图像 / 音频 / 视频中文强工具调用成熟适合企业 Agent 应用Kimi K3月之暗面 Moonshot中国多模态 LLM超长上下文起家文档解析、研究类 Agent 任务友好支持文件批量读取国外Claude Opus 5.5Anthropic美国多模态 LLM2026.9旗舰极强长文档、复杂逻辑、代码与长链路 Agent 任务百万 token 上下文适合复杂科研 / 企业多步骤任务GPT-6 AstraOpenAI美国多模态 LLM2026.9OpenAI 新一代旗舰综合推理、Agent、多模态能力顶尖闭源 API 调用Gemini 4 ArgonGoogle美国多模态 LLM2026.9谷歌新一代旗舰多模态、工具调用、科研类 Agent 能力强上述这些都属于LLM它们的核心只有两个理解人类语言 生成通顺文字。它们是被动响应型你问一句它答一句你不问它不动。没有自主意识、不会主动规划、无法操作外部工具。2.LLM的局限性LLM就像一个只有大脑的“思考者”擅长理解文字、做推理、生成文本但模型本身存在不少与生俱来的短板也正是这些局限催生了各类上层AI产品与Agent系统。①知识静态无法直接访问外部世界模型训练完成之后内部的知识就固定在权重参数中不会自动更新。原生状态下它不能联网搜索实时资讯、读取本地文件、运行代码无法直接和外部世界交互。想要获取外部信息必须依靠外部程序调用工具。比如你问它现在几点、某地实时天气如何原生 LLM 是答不出来的。这类属于训练结束之后才产生的动态实时数据模型权重里根本没有存储。想要拿到这类新信息必须依靠外部程序调用工具去查询获取。②无状态没有持久独立记忆LLM本身不会主动记住历史对话。每一次请求都需要外部系统把上下文打包输入模型。一旦对话内容超出上下文窗口上限更早的信息就会被截断丢弃模型无法自主长期保存任务信息。我们日常聊天时感觉 LLM 好像记住了之前的对话其实并不是模型自己记住的。而是每一轮提问时外部系统会把过往聊天记录连同你当下新的问题一起打包发送给 LLM。一旦这份打包后的全部内容超过模型的上下文窗口上限早期的对话内容就会被截断舍弃AI 就会出现 “失忆”甚至还可能因此产生幻觉、编造信息。③被动响应没有自主规划能力LLM只能接收输入、输出文字。它不会自己定义目标、拆解子任务也不会判断一项任务是否完成。面对复杂多步骤需求它只能输出文字方案不会自动一步步落地执行。举个例子如果你让它 “帮我调研几款 AI 框架搜集资料整理对比表格并输出报告”。裸 LLM 最多可以构思出一套做事步骤把计划写成文字告诉你但它不会自己主动去搜索资料不会自己核对信息做完一步也不会主动推进下一步。所有后续动作都需要人类看完方案之后继续下发指令它才会继续工作。它仅仅负责 “思考并写出计划”计划的执行过程不属于模型本身的能力。④上下文窗口存在硬上限受模型架构与硬件成本限制单次可以读取的文本长度是有上限的。超长文本无法一次性全部送入模型需要上层程序做截断、摘要等处理。如今主流大模型的上下文窗口普遍达到128K‑1M token区间。做个粗略估算 1M token对于经过中文优化的国产模型大约可以容纳70 万‑100 万汉字换算成英文大约是75 万左右英文单词。128K token则大致对应 8‑10 万汉字、9‑10 万英文单词。注意这只是经验估算不同模型分词器不一样实际可容纳字数会有浮动代码、表格、符号会额外消耗更多 token。即便窗口数值很大依然不是无限一旦超限就需要上层程序做处理。三、区分概念底层模型 vs 上层AI产品普通人最容易踩的误区把聊天框产品直接等同于LLM。当我们刚接触 AI 的时候绝大多数人都会产生同一个认知豆包网页端、移动端 App、千问网页、Kimi 客户端这些聊天框本身就是 LLM。这个感受非常自然毕竟我们打开网页、输入文字它就能直接回复、联网搜索、读文件看起来像一个完整独立的 AI。但从技术层面看这个理解并不准确。分清两层关系LLM 底层的大脑基座模型也就是上表列举的各个模型。它只有推理能力没有界面没有会话管理。豆包/千问网页、App 包裹这个大脑的上层AI应用。这个AI应用带页面、具备会话管理、工具调度系统它不是LLM也不是Agent它们只是一个拥有这些能力的一个AI应用。这套AI应用包含聊天前端页面、用户登录、会话数据库、上下文截断管理器、工具调度模块。 它把LLM封装起来给普通人使用。应用可以调用搜索、读取文件但每一次动作都需要用户发送消息来触发。这里先埋下一个伏笔就算AI应用具备工具调用能力也并不等于AI Agent。关于Agent是什么我们在下一章展开。四、什么是AI Agent具备自主闭环的智能体前面我们聊到豆包、通义千问这类网页/App属于封装好的AI对话应用即便拥有搜索、读文件等工具能力依然不等于Agent。 那真正的AI Agent到底是什么1.Agent是什么通俗理解Agent智能体不是一种全新的大模型他是一套以LLM为大脑的完整任务执行系统。你只需要告诉它最终目标他就可以自己拆解任务、做决策、调用工具、查看结果、自我校验迭代中间不需要人一步步下发指令自动走完整任务闭环。技术层面描述AI Agent 是一套目标驱动的系统依托大语言模型的推理能力结合记忆、外部工具通过持续的思考‑行动‑观察循环自主完成复杂多步骤任务。重点提醒Agent不等于拥有自我意识它不会产生主观想法所有行为都限定在用户给定目标与权限之内。2.AI Agent的四大核心组件一个标准可用的Agent由四个模块组成缺一不可① LLM大脑负责理解用户目标、拆解子任务、做决策判断、生成思考内容。它就是我们第二章讲的各类大模型豆包基座、DeepSeek、Claude都可以充当这个大脑。没有LLMAgent就失去思考能力。② Memory 记忆模块Agent的记忆不等同于普通对话的上下文窗口它分为两层短期记忆对应LLM的上下文窗口存放最近一轮任务步骤长期记忆独立存储单元保存任务历史、关键结论、用户偏好。当上下文窗口装不下全部历史的时候Agent可以检索召回关键信息不会粗暴丢弃重要内容。③ Tools工具集手脚弥补LLM本身的局限性用来和外部世界交互联网搜索、运行代码、读取文件、调用各类API。注意普通对话应用也能调用工具但仅仅能调用工具并不能称之为Agent。④ 自主循环感知‑规划‑行动‑再感知闭环Agent最核心标志这是Agent和普通带工具对话应用最本质的分界线。关键区分多次调用工具 ≠ 自主循环自主循环也不一定非要调用工具。循环的核心是自动多轮思考、自我评估任务进度工具只是可选的行动手段。这套循环也常被概括为感知‑规划‑行动‑再感知。感知接收、观察上一步产生的全部结果信息规划由LLM做分析拆解子任务决策下一步该做什么行动执行动作可以是调用外部工具也可以仅做内部逻辑推理再感知获取行动输出的结果重新评估任务完成情况开启下一轮循环Agent完整的循环执行流程感知已有信息 → LLM思考规划 → 判断并执行行动工具调用 / 纯推理推演→ 获取行动输出结果再次感知评估是否达成目标 → 如果任务没有完成自动进入下一轮规划重复整套流程直到判定任务完成才停止。输入一个最终目标之后整套循环是系统自动驱动的不需要用户不断发送新消息去“唤醒”。由Agent自己判断任务做完没有是需要检索资料还是只需要继续做逻辑推演。Agent会自动循环这个流程不需要用户每发一次消息来触发。而普通网页对话没有这种自动循环能力它的执行模式是**“一条用户消息只开启一轮推理会话”**用户发送一条提问触发一轮模型推理LLM进行规划判断需要就调用工具不需要就直接做文本推理整理结果输出到此本轮直接结束进入休眠等待。哪怕这一轮已经完成推理或者调用工具如果任务没有做完它也会直接停下来不会自动继续往下推进。 想要继续做必须等待用户再输入下一条消息才会开启下一轮推理。3.实例对比同一个大模型两种不同的形态现在不管国内还是国外主流 AI 网页、App 产品几乎都不再只有单纯聊天对话这一种模式。你打开豆包可以看到普通聊天框同时还有独立的「工作任务」入口Kimi 除日常聊天之外提供 Kimi Agent 深度研究模式ChatGPT 除普通 Chat 对话新增了 Work 任务模式通义千问也区分普通对话与智能体任务模式。所以说我们之前常用的都是普通的对话模式这种根本算不上是一个Agent。有意思的一点是普通聊天模式、Agent 任务模式底层跑的是同一套大模型基座。并没有换一个更强的 LLM只是上层应用开启了另一套运行逻辑。① 普通对话模式带工具的 AI 应用以豆包普通聊天窗口举例你的指令帮我调研 2 个主流 Agent 框架输出一份对比报告。收到需求后模型会调用搜索工具收集信息整理内容一次性返回给你任务就此停止。如果资料不全、缺少部分维度必须由你手动发送下一条消息告诉它继续补充它才会继续干活。每一轮执行都需要你的消息来触发不会自己判断 “信息够不够”。Kimi、ChatGPT 普通聊天窗口表现逻辑也是如此即便可以联网、读文件、跑代码但依然是人推一步AI 走一步。② Agent 任务模式完整智能体系统切换到豆包「工作任务」模式Kimi Agent / ChatGPT Work 同理只需要输入一次最终目标中间全程不需要你反复发消息。你的指令帮我调研 2 个主流 Agent 框架输出一份对比报告。Agent 会自动完成整套流程拆解调研需要覆盖哪些维度自主调用搜索分批收集资料自己判断现有信息是否充足如果缺失关键内容主动继续检索整理对比表格撰写报告正文自检报告完整性补全遗漏点全部完成之后交付完整报告。整个过程依靠自主循环持续运转中间你只可以查看进度、随时暂停或者接管不需要逐句下达指令。✨核心启示 LLM 只是大脑决定它是普通对话应用还是 Agent不在于底层模型本身而在于外层有没有配齐一整套组件记忆模块、工具调度、最重要的自主任务循环。市面上已经有不少落地的 Agent 产品面向编程开发场景的 Claude Code、OpenAI Codex可以自主完成读库、改代码、跑测试还有主打办公任务的 WorkBuddy能够自动拆解办公需求产出文档、表格等交付物。这些都是构建在 LLM 之上的 Agent 应用本身并不是底层大模型。五、总结读完本文我们可以把LLM、普通AI对话应用、AI Agent 三者的关系梳理清楚。LLM是AI的思考大脑拥有强大的语言推理能力但本身无法联网、没有持久记忆、不会自动执行任务还受上下文窗口约束裸模型无法直接面向用户。我们平时使用的豆包、Kimi等聊天产品是封装后的AI对话应用。补齐了界面、会话、工具调用但全部执行动作需要用户消息触发不属于Agent。AI Agent是以LLM为核心的完整系统包括工具集、记忆机制与思考‑行动‑观察自主闭环可以接收一个总目标自动完成多步骤复杂任务。
现在到处都在聊LLM、AI Agent。很多刚接触 AI 的朋友很容易把这两个概念混在一起。 到底什么是大模型什么是智能体二者是包含还是并列关系为什么过去我们只是聊天现在都在讨论 Agent本文不用复杂公式、避开晦涩术语纯人话 多张极简图解 真实案例一次性讲透 LLM 和 Agent 的核心区别读完彻底告别概念混淆。一、核心结论LLM是AI的【大脑】只会思考和说话Agent是带大脑的【全能打工人】以LLM为核心会思考、会规划、会动手、会复盘、自主完成整套任务。自主、自主、自主重要的事情说三遍。简单说LLM负责“想和说”Agent负责“想 做 闭环落地”。二、什么是LLM纯大脑、被动答题机器1.LLM定义与实例专业定义LLMLarge Language Model大语言模型简称大模型它是基于Transformer 架构在海量文本语料上通过自监督学习训练得到的大规模生成式概率语言模型核心目标是根据前文上下文预测下一个 token具备自然语言理解、推理、文本生成能力。可扩展为多模态 LLM支持图像、音频等输入但模型核心推理基座仍是语言模型。通俗定义LLM 就是经过海量文字训练出来的 AI 大脑能看懂人类文字、做逻辑推理、输出通顺文本。常见的大模型如下图所示模型名称厂商国家 / 地区模型类型核心特点重点标注 Agent 能力国内Doubao Seed 2.1 Pro豆包新一代基座字节跳动中国多模态 LLM1M 上下文重点强化 Agent 长链路任务、代码、多模态豆包网页 / 工作任务模式底层大脑原生适合搭建智能体DeepSeek-V4.1 Flash深度求索 DeepSeek中国多模态 LLM2026.9 最新百万 token 上下文MoE 架构Agent、代码、数学极强开源权重长任务 KV Cache 优化开发者 Agent 首选Qwen3.7 Max通义千问阿里 阿里云中国全模态 LLM百万无损上下文文本 / 图像 / 音频 / 视频中文强工具调用成熟适合企业 Agent 应用Kimi K3月之暗面 Moonshot中国多模态 LLM超长上下文起家文档解析、研究类 Agent 任务友好支持文件批量读取国外Claude Opus 5.5Anthropic美国多模态 LLM2026.9旗舰极强长文档、复杂逻辑、代码与长链路 Agent 任务百万 token 上下文适合复杂科研 / 企业多步骤任务GPT-6 AstraOpenAI美国多模态 LLM2026.9OpenAI 新一代旗舰综合推理、Agent、多模态能力顶尖闭源 API 调用Gemini 4 ArgonGoogle美国多模态 LLM2026.9谷歌新一代旗舰多模态、工具调用、科研类 Agent 能力强上述这些都属于LLM它们的核心只有两个理解人类语言 生成通顺文字。它们是被动响应型你问一句它答一句你不问它不动。没有自主意识、不会主动规划、无法操作外部工具。2.LLM的局限性LLM就像一个只有大脑的“思考者”擅长理解文字、做推理、生成文本但模型本身存在不少与生俱来的短板也正是这些局限催生了各类上层AI产品与Agent系统。①知识静态无法直接访问外部世界模型训练完成之后内部的知识就固定在权重参数中不会自动更新。原生状态下它不能联网搜索实时资讯、读取本地文件、运行代码无法直接和外部世界交互。想要获取外部信息必须依靠外部程序调用工具。比如你问它现在几点、某地实时天气如何原生 LLM 是答不出来的。这类属于训练结束之后才产生的动态实时数据模型权重里根本没有存储。想要拿到这类新信息必须依靠外部程序调用工具去查询获取。②无状态没有持久独立记忆LLM本身不会主动记住历史对话。每一次请求都需要外部系统把上下文打包输入模型。一旦对话内容超出上下文窗口上限更早的信息就会被截断丢弃模型无法自主长期保存任务信息。我们日常聊天时感觉 LLM 好像记住了之前的对话其实并不是模型自己记住的。而是每一轮提问时外部系统会把过往聊天记录连同你当下新的问题一起打包发送给 LLM。一旦这份打包后的全部内容超过模型的上下文窗口上限早期的对话内容就会被截断舍弃AI 就会出现 “失忆”甚至还可能因此产生幻觉、编造信息。③被动响应没有自主规划能力LLM只能接收输入、输出文字。它不会自己定义目标、拆解子任务也不会判断一项任务是否完成。面对复杂多步骤需求它只能输出文字方案不会自动一步步落地执行。举个例子如果你让它 “帮我调研几款 AI 框架搜集资料整理对比表格并输出报告”。裸 LLM 最多可以构思出一套做事步骤把计划写成文字告诉你但它不会自己主动去搜索资料不会自己核对信息做完一步也不会主动推进下一步。所有后续动作都需要人类看完方案之后继续下发指令它才会继续工作。它仅仅负责 “思考并写出计划”计划的执行过程不属于模型本身的能力。④上下文窗口存在硬上限受模型架构与硬件成本限制单次可以读取的文本长度是有上限的。超长文本无法一次性全部送入模型需要上层程序做截断、摘要等处理。如今主流大模型的上下文窗口普遍达到128K‑1M token区间。做个粗略估算 1M token对于经过中文优化的国产模型大约可以容纳70 万‑100 万汉字换算成英文大约是75 万左右英文单词。128K token则大致对应 8‑10 万汉字、9‑10 万英文单词。注意这只是经验估算不同模型分词器不一样实际可容纳字数会有浮动代码、表格、符号会额外消耗更多 token。即便窗口数值很大依然不是无限一旦超限就需要上层程序做处理。三、区分概念底层模型 vs 上层AI产品普通人最容易踩的误区把聊天框产品直接等同于LLM。当我们刚接触 AI 的时候绝大多数人都会产生同一个认知豆包网页端、移动端 App、千问网页、Kimi 客户端这些聊天框本身就是 LLM。这个感受非常自然毕竟我们打开网页、输入文字它就能直接回复、联网搜索、读文件看起来像一个完整独立的 AI。但从技术层面看这个理解并不准确。分清两层关系LLM 底层的大脑基座模型也就是上表列举的各个模型。它只有推理能力没有界面没有会话管理。豆包/千问网页、App 包裹这个大脑的上层AI应用。这个AI应用带页面、具备会话管理、工具调度系统它不是LLM也不是Agent它们只是一个拥有这些能力的一个AI应用。这套AI应用包含聊天前端页面、用户登录、会话数据库、上下文截断管理器、工具调度模块。 它把LLM封装起来给普通人使用。应用可以调用搜索、读取文件但每一次动作都需要用户发送消息来触发。这里先埋下一个伏笔就算AI应用具备工具调用能力也并不等于AI Agent。关于Agent是什么我们在下一章展开。四、什么是AI Agent具备自主闭环的智能体前面我们聊到豆包、通义千问这类网页/App属于封装好的AI对话应用即便拥有搜索、读文件等工具能力依然不等于Agent。 那真正的AI Agent到底是什么1.Agent是什么通俗理解Agent智能体不是一种全新的大模型他是一套以LLM为大脑的完整任务执行系统。你只需要告诉它最终目标他就可以自己拆解任务、做决策、调用工具、查看结果、自我校验迭代中间不需要人一步步下发指令自动走完整任务闭环。技术层面描述AI Agent 是一套目标驱动的系统依托大语言模型的推理能力结合记忆、外部工具通过持续的思考‑行动‑观察循环自主完成复杂多步骤任务。重点提醒Agent不等于拥有自我意识它不会产生主观想法所有行为都限定在用户给定目标与权限之内。2.AI Agent的四大核心组件一个标准可用的Agent由四个模块组成缺一不可① LLM大脑负责理解用户目标、拆解子任务、做决策判断、生成思考内容。它就是我们第二章讲的各类大模型豆包基座、DeepSeek、Claude都可以充当这个大脑。没有LLMAgent就失去思考能力。② Memory 记忆模块Agent的记忆不等同于普通对话的上下文窗口它分为两层短期记忆对应LLM的上下文窗口存放最近一轮任务步骤长期记忆独立存储单元保存任务历史、关键结论、用户偏好。当上下文窗口装不下全部历史的时候Agent可以检索召回关键信息不会粗暴丢弃重要内容。③ Tools工具集手脚弥补LLM本身的局限性用来和外部世界交互联网搜索、运行代码、读取文件、调用各类API。注意普通对话应用也能调用工具但仅仅能调用工具并不能称之为Agent。④ 自主循环感知‑规划‑行动‑再感知闭环Agent最核心标志这是Agent和普通带工具对话应用最本质的分界线。关键区分多次调用工具 ≠ 自主循环自主循环也不一定非要调用工具。循环的核心是自动多轮思考、自我评估任务进度工具只是可选的行动手段。这套循环也常被概括为感知‑规划‑行动‑再感知。感知接收、观察上一步产生的全部结果信息规划由LLM做分析拆解子任务决策下一步该做什么行动执行动作可以是调用外部工具也可以仅做内部逻辑推理再感知获取行动输出的结果重新评估任务完成情况开启下一轮循环Agent完整的循环执行流程感知已有信息 → LLM思考规划 → 判断并执行行动工具调用 / 纯推理推演→ 获取行动输出结果再次感知评估是否达成目标 → 如果任务没有完成自动进入下一轮规划重复整套流程直到判定任务完成才停止。输入一个最终目标之后整套循环是系统自动驱动的不需要用户不断发送新消息去“唤醒”。由Agent自己判断任务做完没有是需要检索资料还是只需要继续做逻辑推演。Agent会自动循环这个流程不需要用户每发一次消息来触发。而普通网页对话没有这种自动循环能力它的执行模式是**“一条用户消息只开启一轮推理会话”**用户发送一条提问触发一轮模型推理LLM进行规划判断需要就调用工具不需要就直接做文本推理整理结果输出到此本轮直接结束进入休眠等待。哪怕这一轮已经完成推理或者调用工具如果任务没有做完它也会直接停下来不会自动继续往下推进。 想要继续做必须等待用户再输入下一条消息才会开启下一轮推理。3.实例对比同一个大模型两种不同的形态现在不管国内还是国外主流 AI 网页、App 产品几乎都不再只有单纯聊天对话这一种模式。你打开豆包可以看到普通聊天框同时还有独立的「工作任务」入口Kimi 除日常聊天之外提供 Kimi Agent 深度研究模式ChatGPT 除普通 Chat 对话新增了 Work 任务模式通义千问也区分普通对话与智能体任务模式。所以说我们之前常用的都是普通的对话模式这种根本算不上是一个Agent。有意思的一点是普通聊天模式、Agent 任务模式底层跑的是同一套大模型基座。并没有换一个更强的 LLM只是上层应用开启了另一套运行逻辑。① 普通对话模式带工具的 AI 应用以豆包普通聊天窗口举例你的指令帮我调研 2 个主流 Agent 框架输出一份对比报告。收到需求后模型会调用搜索工具收集信息整理内容一次性返回给你任务就此停止。如果资料不全、缺少部分维度必须由你手动发送下一条消息告诉它继续补充它才会继续干活。每一轮执行都需要你的消息来触发不会自己判断 “信息够不够”。Kimi、ChatGPT 普通聊天窗口表现逻辑也是如此即便可以联网、读文件、跑代码但依然是人推一步AI 走一步。② Agent 任务模式完整智能体系统切换到豆包「工作任务」模式Kimi Agent / ChatGPT Work 同理只需要输入一次最终目标中间全程不需要你反复发消息。你的指令帮我调研 2 个主流 Agent 框架输出一份对比报告。Agent 会自动完成整套流程拆解调研需要覆盖哪些维度自主调用搜索分批收集资料自己判断现有信息是否充足如果缺失关键内容主动继续检索整理对比表格撰写报告正文自检报告完整性补全遗漏点全部完成之后交付完整报告。整个过程依靠自主循环持续运转中间你只可以查看进度、随时暂停或者接管不需要逐句下达指令。✨核心启示 LLM 只是大脑决定它是普通对话应用还是 Agent不在于底层模型本身而在于外层有没有配齐一整套组件记忆模块、工具调度、最重要的自主任务循环。市面上已经有不少落地的 Agent 产品面向编程开发场景的 Claude Code、OpenAI Codex可以自主完成读库、改代码、跑测试还有主打办公任务的 WorkBuddy能够自动拆解办公需求产出文档、表格等交付物。这些都是构建在 LLM 之上的 Agent 应用本身并不是底层大模型。五、总结读完本文我们可以把LLM、普通AI对话应用、AI Agent 三者的关系梳理清楚。LLM是AI的思考大脑拥有强大的语言推理能力但本身无法联网、没有持久记忆、不会自动执行任务还受上下文窗口约束裸模型无法直接面向用户。我们平时使用的豆包、Kimi等聊天产品是封装后的AI对话应用。补齐了界面、会话、工具调用但全部执行动作需要用户消息触发不属于Agent。AI Agent是以LLM为核心的完整系统包括工具集、记忆机制与思考‑行动‑观察自主闭环可以接收一个总目标自动完成多步骤复杂任务。
