什么是智能体Agent与大模型？

首先看“大模型”是什么

✅ 定义： 指具备通用自然语言理解和生成能力的人工智能模型。比如通义千问、GPT、Claude、Gemini 等，都属于「大语言模型（LLM）」。

✅ 核心作用：

  • 理解人类指令（语言输入）
  • 生成逻辑清晰的文字或代码输出
  • 可以推理、总结、创意写作、分析等等

👉 简单说，它是“AI 的大脑”。

再看“智能体（AI Agent）”

✅ 定义： 智能体是在大模型基础上，加上一层“目标任务和操作能力”的封装。
它知道自己要做什么，可以主动调用工具、访问外部系统、执行实际任务。

✅ 特点：

  • 拥有角色定位（比如：日报总结专家、代码助手、知识管理助手）
  • 能调用工具（搜索网页、访问数据库、调用API、执行动作）
  • 能持续对话或决策（不是一次性回答，而是持续任务化）

👉 简单说，它是“用大模型驱动的专业助理或执行器”。

大模型与Agent关系可以这样比喻

类比对象名词作用
人类大脑负责思考和理解（对应“大模型”）
职业角色职场中的你带着任务和工具去执行（对应“智能体”）

所以：

大模型 = AI 的“核心智能”
智能体 = 基于大模型的“应用化外壳”，让模型有目标、有工具、有场景

🧩 四、日常例子

使用场景智能体Agent名称依托大模型输出功能
日报/周报总结日报与周报总结专家通义大模型从飞书文档提取并结构化日报
编码搭档IDEA 灵码助手通义大模型分析代码、生成提交说明
法律顾问法律智能体通义大模型法条解释与风险提示

什么是 LLM 和 VLM？

LLM （Large Language Model，大语言模型）专注文本

LLM 是指拥有非常多参数（通常在数十亿甚至上百亿）的深度学习模型，主要用于**自然语言处理（NLP）**任务。它通过大规模文本数据训练，能够理解和生成自然语言。

VLM （Vision-Language Model），视觉-语言模型结合视觉和语言。

VLM 是同时具备图像感知（计算机视觉，CV）与文本理解/生成能力的多模态模型。它不仅能看懂图片，还能结合文字生成回答或描述。

更高级的模型会融合视觉、语言、音频甚至动作数据 → 多模态能力，让 AI 更接近人类感知方式。

如何在AI编辑器如何选择？

模式作用定位典型使用场景交互方式优势特点
Agent智能执行助手直接生成或修改代码、运行脚本、批量处理任务你下指令，它直接帮你做并返回结果高度自动化，能一步到位完成任务
Plan任务规划师需求分析、步骤分解、项目路线图你描述目标，它帮你拆分成多步骤计划逻辑清晰，可作为后续开发的参考
Debug问题诊断专家代码报错分析、日志排查、性能优化建议你贴错误信息，它帮你定位并提出修复方案针对问题定向分析，减少调试时间
Ask普通问答助手学习知识点、查资料、解释概念正常问问题，它给出解释或资料链接简单直接，不涉及执行操作

💡 使用建议：

  • 开发改代码 → Agent
  • 尚未开始，先规划 → Plan
  • 程序出问题 → Debug
  • 普通查资料 → Ask

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