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大模型是智能体的大脑

大模型是基于深度学习训练的通用人工智能模型，通常具有数十亿甚至数千亿参数。它具有知识库和生成能力，它与过去的人工智能模型相比，最大的特点在于通用性强，它往往可以处理多种任务（如自然语言处理、图像识别、代码生成等），但需要通过特定的指令或上下文来引导其行为。

大模型常常被视为智能体的“大脑”，为智能体提供自然语言理解、信息推理和决策支持的能力。没有大模型强大的数据处理、知识生成乃至推理能力，智能体很难具备自主思考和高效决策的能力。这也是为什么推理模型的成熟能够带来智能体大发展的原因。

智能体是大模型的身体

智能体是能够感知环境、决策和执行动作的自主系统，通常设计来应用于解决特定问题或完成特定任务。它的核心特点是自主性和交互性，能够根据外部环境的变化进行动态调整，执行复杂的任务。智能体通常包含多个模块，如感知（Perception）、规划（Planning）、决策（Decision-making）和执行（Action）等，有时还有记忆体（海量的知识库）和特定的数字形象和动态反应。

智能体这个名称很早就有，但现在才名副其实。现在的智能体特指在大模型的基础上，通过整合感知、记忆、规划与工具等模块，实现对外部环境主动交互和自主执行复杂任务软硬件系统。

大模型与智能体互为因果互相促进

大模型的“智商“决定着智能体的聪明程度，智能体的行为能力决定了大模型的能干程度。

大模型没有智能体就像诸葛亮还没有出山，只能是空想家，陪人聊天，帮人作业，写写小说、画画图画，做做翻译；而智能体没有大模型就跟现在的各种app没啥两样，只能做让它做的事情，没有任何自主性和创造力。

智能体为大模型提供了实际的应用场景和反馈，有助于大模型在实际任务中的不断优化；而大模型则为智能体提供了核心的理解和推理能力。

随着技术不断进步，未来的智能体将更加依赖大模型的能力，同时在整合感知、规划和执行等多方面进行创新应用。大模型不仅是智能体的大脑和核心引擎，同时也因智能体的应用反馈不断进化，从而使得整个系统更加智能化和高效。

在推理模型出来（如OpenAI o1和DeepSeek r1）之前，大模型的智商还不高，通常只是一个知识仓库（百科全书）和充满幻想的复读机，虽然通过加入环境感知、目标规划、记忆与工具调用等模块，它也能应对复杂、动态的任务，显然对于更加聪明的推理模型来说，很多工作它能自行判断解决，智能体开发的复杂性就大大降低。

DeepSeek的意义：智能体产业可以起飞了

DeepSeek横空出世，其意义在两个方面：1.它很聪明；2.它很便宜，过去我们是好用的用不起，用得起的不好用，DeepSeek让我们跨过这个阶段，标志着我们这个没钱也没技术的行业，能够起飞了。

就像App对于移动互联网，智能体就是人工智能的通用实现方式，智能体的开发框架就是人工智能应用的实现标准。

智能体开发框架是一种专门用于构建、管理和运行人工智能智能体的软件工具集或平台。它通常能灵活挂接并同时调用多种大模型，为开发者提供一套模块化的工具和功能，帮助他们快速构建能够感知环境、推理、决策并执行操作的人工智能系统。智能体开发框架通常集成了以下功能：

1. 任务管理：支持任务的分解、调度和优先级管理。
2. 环境交互：通过 API、插件、传感器等方式与外部环境交互。
3. 推理与决策：结合大模型或其他算法，实现复杂的推理和决策能力。
4. 记忆与学习：支持长期和短期记忆功能，部分框架还支持持续学习。
5. 模块化设计：提供可扩展的组件（如语言处理、图像识别等），便于开发者根据需求自由

目前有很多开发框架，例如Coze、Dify、LangFlow这类低代码框架，LangGraph、LlamaIndex这类传统的代码框架，还有AutoGPT、MetaGPT、Swarm、CrewAI、Assistant API这类Multi- Agent框架，对于领域应用来说，如果要做产品而不是定制，如果要做LLMaaS，就应该考虑把所有应用都用智能体方式标准化，例如对话问答、助手副驾驶、搜索增强（RAG）、推荐系统等等，这样才能以一当十，事半功倍，修筑自己的护城河。

图书馆智能体举例：

在图书馆服务平台中，以下功能模块都可以开发成独立的智能体应用，以提升服务效率和用户体验：

1.参考咨询专家：利用人工智能技术，开发智能问答系统，24小时为读者提供馆务服务查询，解答读者疑问，收集读者意见。

2.智能推荐官：基于读者的阅读历史和偏好，智能推荐相关书籍、期刊和数据库，满足读者的个性化需求。或根据读者兴趣和行为，智能推送相关信息和活动通知，增强读者与图书馆的互动。

3.智能座位管家：通过智能体应用，实时监测馆内座位使用情况，提供座位预约、空闲座位查询等服务，优化空间利用率。

4.智能馆藏专家：利用物联网技术，开发自动化的图书借还系统，减少人工干预，提高馆藏管理效率。

5.智能馆员助手：为馆员提供AI助手，协助处理日常事务，如文献检索、数据分析和报告生成，提升工作效率。

6.智能空间管家：通过智能体应用，实时监测馆内环境因素，如温度、湿度和光线，自动调整以提供舒适的阅读体验。

7.智能学术秘书：基于大数据分析和机器学习技术，自动生成文献综述和专题报告，辅助读者深入理解文献内容。

8.智能推广馆员：通过设定任务和积分奖励机制，激励读者参与阅读和学习，提升读者活跃度。

9.智能助手：提供自助借还书、打印、复印等服务，减少读者等待时间，提升服务效率。