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linux做网站用什么语言,化妆品网站建设项目计划书,如何建立网站数据库,购物网站开发分工文章解析了智能体(Agent)概念#xff0c;不同于大语言模型的说#xff0c;智能体能自主做。包含大脑(LLM规划)、感知记忆和行动工具三部分#xff0c;分为通用智能体、工作流智能体和Prompt智能体。不必纠结定义#xff0c;而应关注使用场景#…文章解析了智能体(Agent)概念不同于大语言模型的说智能体能自主做。包含大脑(LLM规划)、感知记忆和行动工具三部分分为通用智能体、工作流智能体和Prompt智能体。不必纠结定义而应关注使用场景未来竞争在于谁能部署更多、更专业的智能体。智能体不是未来而是正在发生的现实关键在于开始应用而非理解。1、为什么大家对“智能体”这么容易搞混因为——智能体没有统一标准定义。这就像你问十个人“什么是咖啡”有人说是提神的东西有人说是生活方式有人说是文化。智能体也是一样——不同机构从不同角度解释它就像一只盲人摸象的大象。最早的定义可以参考“智能体是一种自主实体其通过传感器感知环境利用执行器对环境施加动作并将行为导向目标实现。”—— 斯图尔特·罗素Stuart Russell与彼得·诺维格Peter Norvig《人工智能一种现代方法》Artificial Intelligence: A Modern Approach智能体Agent并不是大模型时代才提出的概念其思想最早可追溯至20世纪60年代AI的起点。随着技术的发展智能体逐渐从学术理论走向工业应用并在2023年迎来实质性爆发。下面是Open AI等公司对Agent的定义为了讲清楚我们先从最简单的问题开始。2、一句话理解智能体聊天机器人回答问题而智能体完成任务。以前我们用大模型的方式是我们问问题它给答案。比如你问“帮我找上海明天的天气。”它会告诉你“明天多云转晴。”但智能体时代不一样我们提出目标它自己想办法完成任务。比如你说“帮我订明天上海到北京最便宜的机票。”智能体会自动规划任务打开浏览器搜索航班比价回来问你确认执行订票结束任务。这就是两者最本质的区别一句话总结大语言模型是说智能体是做。3、从「能力层面」理解智能体看 AI 完成了多少工作。这里我们借用一个非常好用的评估方式1ChatGPT 模式AI 给建议人类回去执行。AI 完成 20% 工作。2Cursor/Claude Code 模式人类AI 协作完成任务。AI 完成 50% 工作。3智能体Agent模式人类定目标AI 拆解、规划、执行、收尾。AI 完成 80% 工作。能力越强越接近“自主”。你会发现智能体不是一个开关而是一条能力光谱。4、从「结构层面」理解智能体大脑 感知/记忆 行动工具虽然各家定义不同但核心结构都绕不开三件东西1大脑LLM 规划负责理解目标拆解任务多轮推理反思与纠错它就是整个智能体的“控制中心”。2感知与记忆Perception Memory它需要接收信息文本、图片、网页、API记住关键状态短期记忆保存长期知识长期记忆/知识库没有记忆的智能体就是一条金鱼。3行动工具Actions / Tools这部分非常关键——智能体不是靠嘴完成任务的它要靠“手脚”。常见的工具包括浏览器搜索引擎计算器第三方 API数据库机械臂物理世界具备工具调用能力后智能体才能真的“工作”。5、通用智能体 vs 工作流智能体这是很多人最容易搞混但也最重要的一个概念。① 通用智能体General Agent特点接收任何自然语言目标需要自主拆解任务自动选择工具能处理开放任务越来越接近“数字员工”典型例子ManusDevinAutoGPT 体系带自主规划的企业 AgentBD、客服等你给一个目标它自己想办法搞定。适用于销售自动化找人–聊人–成交业务运营自动化招聘自动化复杂数据分析② 工作流智能体Workflow Agent特点事先定义每一步流程不需要智能拆解按步骤执行固定流程稳定、可控、可复用。典型例子Coze 工作流Dify 流程节点 LLMChatGPT GPTs 的多步 actions适用于内容创作流水线写脚本 → 配音 → 出视频电商客服 SOP问物流 → 查单 → 回复短视频自动化生产数据处理/转码。一句话区别通用智能体更聪明工作流智能体更稳定。两者不是替代关系而是互补关系工作流形成地基通用智能体负责协同与突破。6、别小看“简单 Prompt 智能体”很多人以为“只有带工具、带规划的才叫智能体。”错。在行业里我们把智能体分为三个层次Prompt 智能体零工具轻量本质是一个角色设定 若干规则。虽然”不动作“但依然可以执行写作 SOP执行客服统一话术执行某种模板化诊断做决策分析。这是最容易上手、效果最稳定的智能体。并且对 70% 的行业足够好用。工具智能体能调用工具适合执行需要外部信息的任务网页爬取、数据分析、自动化办公、拍摄脚本、生成并联动剪辑。自主智能体能规划、自主执行真正接近数字员工例如BD 智能体找人、发邮件、跟进、成交客服智能体识别意图、查单、回复、升级运营智能体写内容、排期、发布、跟踪请记住Prompt 智能体是 0→1 最关键的一步它帮你构建角色。之后再加工具、再加记忆才能成长为完整的智能体。7、豆包 / Coze / Cherry / Manus 是不是智能体我给你一个非常实用的判断方式能不能自己完成任务◆ 豆包Doubao定位智能体平台你在里面配置工具工作流Prompt记忆它本身不是智能体但能创建智能体。◆ Coze字节扣子定位智能体开发平台 工作流平台更偏工作流智能体可控性强。◆ Cherry Studio定位智能体集成环境更像“智能体的桌面操作系统”。◆ Manus定位高度自主的通用智能体你给目标它自己执行任务最接近“数字员工”。一句话总结豆包 / Coze / Cherry 做智能体的平台Manus 自己就是智能体8、最终结论不要纠结智能体是什么而要开始用智能体解决问题。就像当年大家讨论什么是“公众号运营”讨论一年不如发一篇文章。智能体也是一样——真正的重点不是概念而是使用场景。你的工作里哪些任务重复哪些流程可以标准化哪些工作能拆解哪些要自己判断哪些可以交给 AI你能否建立一个“个人智能体军团”未来的竞争不是“谁更努力”而是“谁的智能体更多、更专业、更高效”。智能体不是未来它已经在发生。你要做的不是理解它而是 开始部署它。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取