近些年来，大语言模型（Large Language Model，LLM）的出现彻底改变了我们的生活，以及普通人与人工智能的交互方式。从复杂的聊天机器人到强大的内容创作工具（如 GPT、Claude、阿里千问等），随着这些模型能力的不断迭代提升，我们正看到一种被称为"智能体（Agents）"的 AI 系统出现。

在这个发展过程中逐渐发展出两个不同的概念：普通大语言模型智能体（Plain LLM Agents）和具身智能（Agentic AI）。虽然这些术语仍然在演变，但理解它们的区别对认识下一代 AI 系统的能力与潜力至关重要。

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一、普通LLM智能体的本质

通俗来讲，我们可以把普通的 LLM 智能体看作是一个极其复杂的语言处理器，这个和我们电脑系统的编译器类似，把我们编写的 Java 语言转换为机器可以理解的机器语言（二进制代码）。

LLM 智能体同样，其可以感知上下文，即理解这个单词或者句子前面或者后面内容的含义，并根据上下文的背景生成相关、连贯的文本。用户提供一个提示，它就生成连贯且常常颇具洞察力的回答。这就是我们今天使用的许多 AI 聊天机器人或语言助手的体验。它们的强大之处在于语言流畅性和其训练数据中蕴含的庞大知识。

普通的 LLM 智能体主要以"被动响应"的方式运行：

• 它等待输入，然后利用语言能力生成输出

• 它可以在集成的情况下访问或使用一些工具（如网页搜索或计算器），但这些操作通常只是对当前输入的单步响应

• 系统的"记忆"往往仅限于当前对话的上下文，缺乏长远的战略规划

• 也不会在没有明确指令的情况下主动决定后续行动

  

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二、普通LLM智能体的应用

示例：中国企业中普通LLM智能体的应用——智能客服系统

以互联网企业的智能客服为例——对大型平台型企业（如京东、阿里巴巴、携程、美团等）来说，客服咨询量每天可能达到数百万次。传统客服系统依赖关键词匹配或固定脚本，难以理解用户的真实意图，导致效率低、体验差。

而基于普通 LLM 智能体的客服系统能显著改善这一问题。假设 LLM 被训练或微调在企业的业务知识库之上（包括产品手册、订单流程、退换货政策、常见问题等），用户便可以用自然语言提问，例如：

"我想退掉昨天买的手机，但是已经发货了怎么办？"
"为什么我支付成功但订单状态还是未确认？"

此时，LLM 智能体会：

1. 理解用户意图（例如"退货"、"订单状态异常"）

2. 从知识库中检索相关信息（如退货政策条款、物流状态接口说明）

3. 生成自然、流畅、符合语境的回答：

   "您的订单目前已发货，建议先在'我的订单'页面申请退货，系统会在快递签收后自动退款。如果需要人工协助，我可以为您转接人工客服。"

这种系统无需复杂的多模态感知或自我规划，而是利用语言理解和生成能力，把用户需求与已有知识映射起来，从而提升客服效率、降低人力成本。

这类方案是典型的"普通 LLM 智能体"应用：

• 它能在用户自然语言与企业知识系统之间建立高效桥梁

• 却仍然属于被动响应式工具——只有在用户提出问题后才行动

• 也不具备长期记忆、主动跟进或跨系统任务执行能力

因此，它代表了当下大量中国企业落地的 LLM 应用形态——语言理解驱动的信息检索与辅助决策系统，为后续向具身/代理式智能的演化奠定了语言理解与知识组织的基础。

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三、多智能体结构

更高级的 LLM 系统往往不再依赖单一模型完成所有任务，而是采用多个"子智能体"或功能模块协同工作的架构。这种体系能够显著提升任务执行的准确度和稳定性，但整体仍遵循预设的流程，属于"增强型 LLM 智能体系统"，尚未达到真正的具身智能（Agentic AI）水平。

案例：百度文心大模型的企业知识问答系统

以百度文心大模型的企业知识问答系统为例，这类系统在政府、金融、制造等行业中广泛应用，用于帮助员工快速从海量文档中检索和生成答案。其内部通常包含多个协作模块：

在这里插入图片描述

1. 意图识别子智能体

首先，一个基于 LLM 的模块负责理解用户问题背后的业务意图。

示例：

• 用户输入："请帮我查一下上季度的市场营销费用。"

• 系统分析后判断该问题属于"财务报表类查询"。

2. 数据定位子智能体

第二个模块根据意图结果，在知识库或数据库中识别相关数据源。它会在内部元数据中查找"季度报表"、"营销支出"、"部门预算"等表格或文档位置。

3. 查询生成与验证子智能体

第三个模块负责将自然语言转换为 SQL 或 API 调用语句，并通过执行结果验证查询是否正确。若查询失败或返回空结果，系统会自动尝试调整关键词或更换数据表重新生成语句。

4. 结果解释与回答生成模块

最后一个模块使用 LLM 将数据结果转化为自然语言报告，生成可读性强的回答：

"根据财务系统记录，贵部门 2024 年第四季度市场营销支出为 1,260 万元，占全年预算的 23.5%，主要费用来自线上广告投放。"

多智能体结构的特点

这种多智能体结构体现了较高的系统化与任务分工：

• 各子智能体都有明确职责（意图识别 → 数据定位 → 查询执行 → 结果生成）

• 通过流水线式协作提升了效率与准确率

• 但流程仍是预定义的顺序执行，每一步的逻辑与目标都由人类工程师事先设计好

因此，这类系统虽然比普通 LLM 智能体更"智能"，能完成复杂多步骤任务，但它并不会主动规划、调整策略或自我学习，仍属于"结构化反应式智能"，而非真正意义上的 Agentic AI。

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四、具身智能的理解

具身智能 AI（Agentic AI）代表的是人工智能从"语言理解工具"向"自主行动体"的进化。它不再只是回答问题或执行固定命令，而是具备目标意识、主动规划、环境感知、自我修正等能力，能够像人一样在动态世界中思考与行动。

形象比喻：

• 普通 LLM 像一个"聪明的顾问"——你问它，它答你

• 具身智能则更像一个"能干的助手"——它理解你的目标，会自己去查、去做、去判断、去改进

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五、具身智能案例

案例一：小鹏汽车的具身智能驾驶系统

小鹏汽车在 2025 年初宣布其"XNGP 全场景智能驾驶系统"升级为具身智能体架构，具备"自感知、自规划、自学习"能力。

运作方式

• 系统能够理解用户目标（如"去公司上班"），自动规划路线并根据实时路况调整

• 在复杂城市环境中，不再依赖高精地图，而是通过多传感器融合自主感知红绿灯、行人、障碍物

• 当遇到施工封路或异常情况时，它能自我判断、重新规划路线，不需要驾驶员干预

• 系统会记录每次驾驶经验，用于持续改进自身模型（具备记忆与自学习）

  

意义

这正是具身智能 AI 的典型落地：它理解高层目标（到达目的地），拥有感知—决策—执行—学习的完整闭环。

案例二：阿里云通义千问 Agent 平台

阿里云在 2025 年推出"通义千问 Agent"平台，支持企业构建具身智能体来完成复杂业务任务。

应用实例：天猫店铺的整合性营销

一家天猫店铺使用具身智能 Agent 来完成整合性营销：

设定目标： "提升 618 期间转化率 10%"

Agent 自主执行：

1. 调取后台销售数据、竞品分析、用户画像

2. 调用广告投放 API 制定预算计划

3. 生成促销文案并自动提交审核

4. 实时监控销售表现并动态调整策略

5. 如果广告投放效果不理想，它会主动分析原因（如素材疲劳、人群偏移），自动更换素材并汇报优化结果

特点

它不是等待操作指令，而是能理解商业目标 → 自主决策 → 执行调整 → 报告结果，展现了典型的 Agentic AI 特征。

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六、迈向通用人工智能（AGI）的路径

Agentic AI 的研究不仅是让系统更强大，更被认为是迈向"通用人工智能（AGI）"的关键一步。AGI 指能在广泛任务中展现出类似人类智能的系统，具有常识、创造力以及在新情境下做出决策的能力。

Agentic AI 之所以重要，是因为它具备与 AGI 核心能力一致的要素：

• 目标理解

• 规划

• 行动执行

• 记忆管理

• 环境适应

当前的 LLM 虽能生成语言，但缺乏真正的"能动性"——它不会主动设定目标或自主采取行动。Agentic AI 的研究正是为 AI 赋予这种"主动智能"的努力方向。

因此，Agentic AI 的发展被视为推动 AI 走向更高智能阶段的重要里程碑。尽管实现真正的 AGI 仍充满挑战，但通过 Agentic AI 的持续进步——在规划算法、记忆系统与工具协作等方面的创新——我们正一步步接近能像人类一样理解世界并在其中独立行动的智能系统。

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