大模型与智能体在人工智能领域中扮演着不同的角色，它们有以下主要区别：
- 定义与特性 ：
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大模型（Large Language Models, LLM） ：大模型是指通过大量数据训练出来的自然语言处理模型，具有理解和生成自然语言的能力，能够进行对话、文本生成、问题回答等任务。它们的核心在于数据驱动的知识表示和生成能力，侧重于对数据中蕴含信息的深度挖掘和利用。
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智能体（Agent） ：智能体是指可以自主执行任务并作出决策的系统，具有感知、推理、学习和行动等能力，能够根据目标和环境做出决策，执行操作并从结果中学习。智能体不仅能够感知和理解环境，还能基于生成式模型自主创造文本、图像、视频、代码等多种形式的内容。
- 应用场景与目标 ：
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大模型 ：通常应用于文本生成、对话系统、语言理解等领域。它们能够根据给定的上下文执行多种任务，如文章写作、代码生成、翻译、总结等。然而，大模型通常依赖于外部系统来处理更复杂的任务。
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智能体 ：适用于各种实际操作和控制场景，如机器人、智能家居、自动驾驶等领域。它们能够与环境进行交互，根据当前状态和未来预期结果调整其行为策略，以实现特定的目标。
- 架构设计 ：
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大模型 ：通常基于深度学习框架构建，如Transformer架构，具有庞大的参数规模和深度结构。它们通过大规模的无监督学习和有监督学习，在海量的文本数据中提取语法、语义和世界知识。
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智能体 ：一般由感知器、效应器、控制器和知识库等部分组成。感知器负责收集环境信息，效应器执行行动，控制器是决策单元，知识库存储知识和规则。
- 自主性与行动能力 ：
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大模型 ：虽然能够接受输入、分析和推理，也可以输出文字、代码和媒体，但缺乏规划思考能力、运用各种工具与物理世界互动的能力，以及人类的记忆能力。
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智能体 ：具备自主性、反应性、主动性和社会性，能够在复杂环境中执行多种任务，并根据目标和环境做出决策和行动。
总结：
大模型和智能体在人工智能领域中各有侧重，大模型侧重于通过大量数据训练来生成和理解自然语言，而智能体则侧重于自主执行任务并作出决策。两者可以互补，结合使用，以实现更复杂和多样化的功能。例如，大模型可以作为智能体的知识库和推理引擎，而智能体则可以将大模型的能力付诸实践，完成具体的任务和行动。