AI大模型与智能体的核心区别在于：大模型是通用型“智慧大脑”，擅长处理海量数据与复杂语义；智能体则是专用型“执行工具”，能结合具体场景自主完成任务。两者的协同将推动AI技术从理论走向实践。

1. 功能定位差异

   • 大模型（如DeepSeek、ChatGPT）本质是参数化算法，通过文本输入输出提供语言理解、知识推理等能力，但缺乏环境感知和主动决策机制。
   • 智能体整合大模型能力，并加入工作流、知识库等模块，能根据环境变化调整行为，例如自动处理表格、执行定制化客服流程。

2. 应用场景对比

   • 大模型适用于通用问答、内容生成等广泛需求，回答具有普适性；
   • 智能体聚焦垂直领域（如医疗诊断、工业质检），通过个性化配置解决具体业务问题，效率提升显著。

3. 技术实现方式

   • 大模型依赖算力与数据训练，输出结果受限于输入提示；
   • 智能体需结合硬件接口、API及决策逻辑，形成“感知-规划-行动”闭环，例如自动驾驶中的实时路况分析。

未来，大模型为智能体提供认知基础，智能体反哺大模型优化数据——这种共生关系将加速AI在各行各业的深度渗透。