前言

前段时间团队的实习生跑来问我，能不能给他讲一讲什么是智能体？

她说她看了很多资料，但是还是有些模糊。

也有一些粉丝会在群里问过类似的问题。

还有我接触到的一些大学老师，甚至有一些搞 AI 应用的人也讲不太清楚。

那我借着这篇文章，用相对通俗易懂的语言帮助大家更好地理解这个概念。

大家不用担心，不管你是程序员、老师还是销售，这篇文章你都能看懂，看完之后都能对智能体有进一步的了解。

通俗讲解

台湾大学李宏毅教授的《生成式 AI 时代的机器学习（2025）》第二讲中就提到：

AI Agent 没有标准的定义。

以前我们使用大模型的主要方式就是打开对话框，提出问题，它给出回答。

AI Agent （AI 智能体）则是我们提出目标，AI 自己去思考规划、调用各种工具，最终帮我们达成这个目标。

比如说你让 AI 智能体去帮你在购物网站上挑选某个商品，那么 AI 智能体会打开浏览器，执行各种搜索，然后挑选出符合你要求的商品。

能力层面

从能力层面来讲，他并不关心智能体内部实现，更关心“AI 完成任务的占比”。

如果是从能力层面来讲的话：

ChatGPT 就相当于我们直接在对话框里问问题，然后它给一些建议，我们需要自己再回去处理工作。

那么像 Cursor、Claude Code 这种就是人类和 AI 一起协作，工作量基本相当。

而 Agent 的话，其实需要 AI 完成更多工作，人类主要负责设定目标、提供资源、监督结果。Agent 需要自主完成任务拆解、工具选择、进度控制，实现后自主结束工作。

结构层面

在复旦大学 NLP团队的一篇智能体综述《The Rise and Potential of Large Language Model

Based Agents: A Survey》中，主要提到大语言模型驱动的智能体的概念。

其中提到基于大语言模型的智能体，主要包括三个组件：一个是大脑，一个是感知，一个是行动。

它可以感知环境，获取输入可能是文本、图片、视频、音频等。它有“大脑”可以进行规划、存储，也能执行各种行动，包括输出文本、调用工具、操作机械臂等。

在 Google 的智能体白皮书中提到智能体，主要包括编排、模型和工具。

在编排中主要包括配置指令、目标，以及 memory（记忆），以及推理和规划。

模型的话通常指现在的大语言模型。

工具的话可能是浏览器，可能是搜索引擎，可能是计算器等。

比如说用户说想让智能体帮订一个机票：

大脑（规划）： 智能体接到目标，开始拆解：a. 检查日期 b. 搜索航班 c. 筛选符合时间/价格的航班 d. 询问用户 e. 执行订票。

行动（工具）： 它调用“搜索引擎”工具查航班，调用“计算器”工具比价。

感知（记忆）： 它“感知”到搜索结果，并“记忆”住最便宜的三个选项，然后回头向你（用户）报告。”

在 《LLM Powered Autonomous Agents》这篇文章中提到，大语言模型驱动的自主智能体中，大语言模型充当大脑，然后还有几个关键组件。

「规划」主要负责任务拆解、反思和优化；「记忆」包括短期记忆和长期记忆；「工具」负责调用各种工具获取信息或执行操作。

高瓴人工智能学院发布的基于大模型模型的自主智能体综述中，认为智能体主要包括角色设定、记忆模块、规划模块和行动模块。

首先，决策设定会给智能体一个身份、性格、社会关系等等。

记忆模块主要负责存储管理信息，模拟人的短期和长期记忆。

规划模块主要解决复杂任务的拆解和策略的生成。

行动模块将推理和规划落实到具体的操作上。

在结构层面，虽然各家（如复旦、Google等）的叫法不同，但核心组件万变不离其宗，基本都包括三个部分：

1. 大脑（规划与模型）： 这就是智能体“思考”的地方，通常由大语言模型（LLM）充当。它负责理解目标、拆解任务、反思和规划。
2. 感知与记忆（感知与记忆）： 智能体需要能“看懂”环境，并“记住”发生了什么。它接收文本、图像等输入，并拥有短期和长期记忆。
3. 行动与工具（行动与工具）： 智能体不能光想不做。它需要有“手脚”去执行任务，比如调用浏览器、搜索引擎、计算器，甚至操作机械臂。

理论照进实践

传送门：https://www.doubao.com/chat/bot/discover

你认为豆包这里创建的这个是不是智能体？

传送门：https://www.coze.cn/

你认为字节的扣子创建的这个，是不是智能体？

传送门：https://www.cherry-ai.com/

你认为 Cherry Studio 创建的这个，是不是智能体？

传送门：https://manus.im/

你认为 Manus 是不是智能体？

像 豆包 、Cherry Studio、 扣子（Coze），它们更像是“智能体的创建平台”。从结构上看，它们提供了完整的“大脑”（模型）、“记忆”和“工具（如插件）”组件，让普通人也能搭建智能体。

像 Manus，它更接近“能力层面”定义的、具有高度自主性的 Agent，人类定目标，它自己去执行。

写在最后

其实 AI 智能体和聊天机器人有区别，它更多强调的是 AI 的自主性。

人类提供任务，AI 自主拆解调用工具去执行。

从结构层面来讲，现在其实有一大堆智能体。

但从能力层面来讲，其实很多所谓的智能体还没有真正达到比较理想的状态。

我觉得重要的不是纠结这个概念，重要的是能够根据自己的场景，根据自己的一些缺点，创建各种智能体，打造属于自己的智能体军团，让 AI 真正的为自己的工作生活学习带来实实在在的帮助。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）

给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

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• 进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
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但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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