本文通俗讲解AI智能体概念，区分其与传统聊天机器人的核心差异在于自主性。从能力层面，AI智能体能独立完成大部分工作，人类只需设定目标；从结构层面，它包含大脑(大模型规划)、感知记忆(接收存储信息)和行动工具(执行操作)。通过分析实际应用案例，强调理解智能体概念并创建适合自己场景的智能体，才能真正发挥AI在工作生活中的实际价值。

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

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你认为豆包这里创建的这个是不是智能体？

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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。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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