你好，我是司沐

上一篇我们聊到，大模型（LLM）的本质只是一个“超级输入法”，它唯一会做的事就是预测下一个字，生成文本。

这时候，很多敏锐的同学就会问我：

“司沐老师，如果它只能生成文字，那它是怎么帮我联网搜索的？它是怎么帮我读文件夹里的代码的？它是怎么帮我操作 Excel 表格的？”

这就触及到了当下 AI 领域最火热的概念——Agent（智能体）。

在很多人的想象中，Agent 是大模型进化出的新功能，或者是大模型内部的一个高级模块。

大错特错。

作为经常与 Agent 系统打交道的人，我经常用一个形象的比喻来解释它们的关系：大模型是那个只会动嘴的“大脑”，而 Agent 框架，就是专门请来“伺候”这个大脑的一群人。

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01 关系倒置：不是 Agent 在模型里，是模型在 Agent 里

很多初学者容易搞混包含关系。

其实，Agent 是一个工程架构，它把大模型“包裹”在里面。

如果把 Agent 比作钢铁侠的战甲：

• 大模型（LLM） 就是里面的贾维斯（AI核心），它负责思考、决策、生成语言。
• Agent 架构 就是战甲的机械臂、推进器和通讯模块，它们负责感知世界、执行动作。

没有战甲，贾维斯只是一串代码；没有贾维斯，战甲就是一堆废铁。

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02 那个“伺候”模型的人：它是如何联网的？

让我们回到最本质的问题：模型只能生成字，它没手没脚，怎么联网？

我在对谈中给那位同学举了个例子：

假设你问 ChatGPT：“小米 SU7 今年12月的销量是多少？”

大模型看了一眼自己的参数（哪怕是 GPT-4，数据也是有截止日期的），它发现自己不知道，因为它没看过最新的新闻。

如果是以前的模型，它可能会开始瞎编（幻觉）。但现在的 Agent 架构是这样工作的：

1. 约法三章：
   我们在后台偷偷告诉模型：“如果你不知道答案，不要瞎编。你可以输出一个特殊的暗号，比如 {"tool": "search", "query": "小米SU7 12月销量"}。”
2. 大脑下令：
   模型发现自己能够通过写JSON来调用工具，于是听话地输出了那串 JSON 格式的暗号。
   注意：此时模型只是生成了这串字就结束了，并没有回复用户。
3. 管家干活：
   这时候，Agent 框架中的代码（那个伺候它的人） 登场了！
   框架监测到了这串暗号，立刻拦截下来（不展示给用户看），再用其中的关键字去调用 百度 或 Bing 的 API，真真切切地去互联网上搜了一圈。
4. 信息回填：
   框架把搜到的新闻结果，打包成一段新文本，偷偷塞回给模型：“喂，大脑，这是我刚搜到的信息，你看看。”
5. 生成回复（Final Response）：
   模型一看：“嚯，有资料了！”于是它结合用户的问题和脚本给的资料，生成了最终的回答：“根据最新搜索结果，销量是……”

看明白了吗？大模型从未真正“联网”，它只是在指挥外部的脚本帮它跑腿。Agent 就是这套“指挥-跑腿-反馈”的完整机制。

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03 什么是真正的“AI Native”开发？

现在业内都在喊 AI Native（AI 原生） 应用，但很多人对它的理解还停留在表面。
我觉得讲 AI Native，不能只讲 Agentic（智能体），那只是其中的一个方面。真正的 AI Native 应该包含三个层次的进阶。

第一层：传统思维 + AI（把AI当成一个工具函数）

这是目前大多数“AI 应用”所处的阶段。
传统软开人员把 AI 当作一个“超级函数”用，让 AI 代替先前的几个函数或几个小模型，在僵化的框架里跑。

比如在写报销流程时，以前我们需要写正则表达式提取金额，现在调用一个大模型接口让它提取。
或者在剪辑软件里，增加一个“一键移除背景”的功能。

特点：

• AI 只是作为工具被调用。
• 流程依然是僵化的，代码框架没有变。
• 本质：这是“人去适应工具”，效率虽然有提升，但核心流程依然是旧的。

第二层：Agentic 自主化（AI动态规划流程）

这就是很多文章里强调的“AI Native”，也是目前比较热门的方向。
我们不再写死逻辑，而是给 AI 提供一堆工具（函数）：

• read_file()（读文件）
• send_email()（发邮件）
• generate_report()（写报告）

然后把任务扔给 AI：“帮我把这个文件夹里的代码总结一下，发给老板。”
接下来，第一步干什么，第二步干什么，全部由 AI 自己规划。

特点：

• AI 拥有了决策权，可以编排任务。
• Devin 或 Cursor 等工具就是典型的例子，它们像一个拥有权限的 Agent 在工作。

传统软件开发，我们是在教计算机“怎么做”（How）：

“先检测鼠标点击，然后获取输入框 A 的值，判断是否为空，然后连接数据库…”

AI Native 开发，我们是在告诉计算机“要做什么”（What）：

“这是原始材料，我要这个结果，中间你自己看着办。”

第三层：AI Native 思路重构（摒弃“软开思维”，回归“需求本源”）

这是最关键，也是最容易被忽视的一层。
击穿原先被技术所限制而妥协出的传统思维，用我们对传统需求开发方式了解甚少的“新脑子”，构思出以 AI 能力为核心的新式流程。

让我们看两个具体的例子来感受这种“奇妙的简化”：

案例一：视频/Vlog 剪辑（内容创作）

• 核心痛点：从几小时的素材里提取精华。
• 传统软开阶段思路（Tool-based）：提供时间轴、剪刀工具。用户必须从头到尾看素材，手动标记、拼接。门槛极高。
• 传统思路 + AI（AI Assisted）：增加“一键移除背景”、“智能降噪”。效率提升了，但核心流程依然是用户在拖动时间轴。
• AI Native 思路（Semantic Editing）：
  • 做法：没有时间轴（或隐藏）。用户直接扔进去 20 个片段：“帮我剪一个 30 秒的视频，配个燃的 BGM，只要大家笑的镜头和风景特写。”
  • 体验：AI 直接“看懂”了视频内容（多模态）。它知道哪一帧是“笑”，哪一帧是“风景”，它理解“燃”对应什么样的 BGM 节奏点。
  • 简化的复杂度：原本需要程序员写复杂的图像识别算法、音频波形分析算法，现在变成了“自然语言描述”。

案例二：填写报销单（学生会/行政流程）

• 核心痛点：结构化数据的录入极其繁琐。
• 传统软开阶段思路（Form-Driven）：复杂的表单页面，后端一堆校验逻辑。用户痛苦地把发票上的字敲进格子里。
• 传统思路 + AI（OCR Plugin）：加个“拍照识别”，调用 OCR 填入。识别错了还得手动改。
• AI Native 思路（Unstructured to Structured）：
  • 做法：界面可能只有一个“上传/对话”框。用户直接把发票照片和语音扔进去：“这是买比赛物料的钱，一共 500 多，帮我报了。”
  • 体验：AI 直接读取图片内容，理解语音意图，在后台自动构建出符合财务要求的 JSON 结构化数据。如果发现金额对不上，AI 会反问确认。
  • 简化的复杂度：前端砍掉了 90% 的表单 UI 开发量，后端砍掉了大量的数据校验和清洗代码。流程从“人肉结构化数据”变成了“AI 自动化清洗数据”。

总结

什么是“奇妙的简化”？
就是当原本复杂的流程遇到大模型时，因为 AI 具备了理解和推理能力，我们可以跳过中间繁琐的步骤，直接连接意图和结果。

要想实现 AI Native，我们必须摒弃掉传统软开思维的局限。
不要只是想着怎么在旧框架里塞进 AI，而是要思考：如果有了一个像人一样聪明的大脑，这个需求还需要以前那些复杂的流程吗？
以一种完全全新的，打破常规的，高效的新式流程完全重写旧有范式，这才是 AI Native 的未来。

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04 架构师的忠告：Agent 的未来

理解了 Agent，你就理解了大模型下半场的全部。

现在的模型能力已经很强了，卷模型参数是巨头的游戏。对于普通开发者、研究生和创业者来说，机会全在 Agent 层。

• 怎么设计那套“约法三章”，让模型更听话？（提示词工程）
• 怎么给模型配备更好用的“工具”？（工具设计）
• 怎么让模型拥有长期的“记忆”？（RAG / 向量数据库）
• 怎么编排Agent流程，既省钱还效果好？（Agent工程 / 上下文工程）

这些才是我们能弯道超车的地方。

与其盯着聊天框了，不如一起来思考如何给这个“最强大脑”装上“最灵活的手脚”。

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司沐老师的总结

大模型是引擎，Agent 是整车。

没有 Agent 架构，大模型只是一个在服务器里自言自语的博士。
有了 Agent 架构，它才能变成帮你写代码、查资料、订机票的全能管家。

聊到这里，我相信你对职业选择（第一篇）、模型原理（第二篇）和应用架构（第三篇）都有了清晰的认知。

那么，作为一名想入局的同学，到底该从哪里开始学？ 是不是要先去啃两本高数书？还是直接看代码？

千万别走弯路！ 下一篇，我将为你规划一条非科班友好的高效学习路线。

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下期预告：
别只知道啃吴恩达老师的课了！大模型时代的“野路子”学习法。
下一篇，司沐老师手把手教你如何用 2 个月时间，从小白进阶到能读懂顶会论文。