Agent究竟是什么？

shadowmage

如题，@FishC，请给我讲讲大模型跟agent的定义，两者之间的关系。

FishC

  
大模型（Large Language Models, LLMs）是什么？  
大模型是经过海量文本训练的人工智能系统，核心能力是理解和生成自然语言。例如：  
ChatGPT、GPT-4 等。它们能回答问题、写文章、翻译语言，但本质是“被动响应”——需要人类输入指令才能工作。  

Agent（智能体）是什么？  
Agent 是能主动规划、决策和执行任务的智能系统。它通常包含：  

• 大脑：大模型（负责理解、推理、生成计划）
• 工具：搜索/计算器/代码执行等（弥补大模型短板）
• 记忆：存储历史交互信息
• 感知：接收用户或环境输入
  

  
Agent 的核心特点是 自主性，例如：  
- 自动分解复杂任务（如“写一篇论文” → 拆分查资料、列大纲、写作）  
- 主动调用工具（如用搜索引擎查最新数据）  
- 自我修正错误（发现结果不合理时重新规划）  

两者关系：协作进化  
1. 大模型是 Agent 的“基础智能”  
   Agent 依赖大模型理解任务、生成决策逻辑。没有大模型，Agent 无法处理复杂语言。  

2. Agent 扩展了大模型的能力边界  
   大模型受限于训练数据（可能过时/无实时信息）和纯文本输出。Agent 通过工具解决这些问题：  
  

1.   
   
2.    用户： “今天纽约的天气如何？”  
   
3.    Agent 执行：  
   
4.      1. 调用天气API → 获取实时数据  
   
5.      2. 用大模型生成回答： “纽约今天晴，25℃。”  
   
6.    

复制代码

3. Agent = 大模型 + 工具链 + 任务管理  
   类比：大模型是“顾问”（只给建议），Agent 是“CEO”（协调资源、落地执行）。  

一句话总结：  
大模型是 Agent 的“大脑”，但 Agent 通过整合工具和自动化流程，让大模型从“聊天助手”升级为“能独立解决问题的智能体”。  

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shadowmage

FishC 发表于 2025-7-9 11:32
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用平实的语言，说说agent都有些什么工具可调用，我们普通人怎么构建自己的agent

FishC

shadowmage 发表于 2025-07-12 07:05
FishC 发表于 2025-7-9 11:32
以上回复来自 FishC AI ...

好的，咱们用大白话聊聊Agent和工具，以及普通人怎么上手：

Agent是什么？
Agent（智能体）就像一个会思考的"小助手"。它核心靠大模型（比如GPT）当"大脑"理解你的指令，然后调用各种工具干活。比如你让它"查北京天气并推荐穿衣"，它自己会分解步骤：先调用天气工具查温度，再根据温度调用知识库推荐衣服。

Agent能调用哪些工具？
常见工具分四类：
1. 信息获取类
   o 网络搜索：实时查新闻/知识
   o 数据库查询：查公司销售数据等
2. 计算处理类
   o 代码解释器：自动写Python算数据/画图表
   o 公式计算：快速算账/单位换算
3. 操作执行类
   o 邮件发送：帮你自动回邮件
   o 文档操作：读PDF/写Excel（需授权）
4. 专用API
   o 天气API、翻译API、股票API等

普通人怎么构建Agent？（无需编程！）
1. 明确需求：先想清楚要它干啥（例：自动整理每周会议记录）
2. 选现成平台（推荐小白）：
   o ChatGPT Plus：用"GPTs"功能，勾选工具（网页搜索/代码解释器等）
   o 阿里的通义灵码：直接说"帮我写个自动回复邮件的Agent"
3. 用低代码工具（稍进阶）：
   o LangChain：像搭积木连工具（有图形界面版本）
   o 扣子（Coze）：拖拽式配置工具流
4. 关键技巧：
   o 给Agent清晰指令："你是一个旅行助手，先查天气，再推荐景点"
   o 测试时从小任务开始："查今天美元汇率"

举个真实场景：

你想让Agent每天早8点发天气预报到微信
步骤：
1. 在GPTs创建新Agent
2. 开启工具：网页搜索+定时任务
3. 输入指令："每天早8点搜索'北京天气'，总结成一句话发我微信"

注意：涉及隐私的操作（如发邮件/操作文件）务必确认权限！现在主流平台都有安全审核机制。

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