大模型是AI Agent的核心技术与基础架构，相当于智能体的“大脑”，为其提供语言理解、推理、决策能力，而AI Agent在此基础上整合多模态感知、任务规划与工具调用功能，实现自主行动和复杂交互。
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关键差异：大模型是智能引擎，AI Agent是执行载体
大模型本质是预训练的深度学习模型，擅长语言理解、推理和生成，但需依赖外部指令（如用户Prompt）才能输出结果；AI Agent则基于大模型构建，通过感知环境、动态决策和连续交互自主完成任务，具备更强的主动性和适应性。 -
技术架构：大模型作为底层支持，Agent叠加功能模块
AI Agent的核心组件包括感知（接收输入）、规划（制定行动路径）、记忆（存储上下文）和工具使用（操作外部系统），而大模型作为核心驱动力，负责语义解析和逻辑推理，确保Agent的任务执行符合预期。 -
核心功能对比
大模型侧重通用知识处理（如文本生成、问答），但缺乏环境交互能力；AI Agent则聚焦于特定场景的复杂任务（如智能客服、自动化流程），通过调用API、数据库等工具实现系统级协作，且能通过反馈优化自身行为。 -
实际应用场景的互补性
在教育领域，大模型可生成教案，而AI Agent能跟踪学生学习进度并个性化调整教学策略；医疗场景中，大模型辅助诊断，AI Agent整合病历、协调会诊并跟踪治疗效果。两者协同提升专业服务效率。 -
未来进化方向
AI Agent将通过多模态交互（语音、图像）、情感化设计及群体协作（如虚拟社会模拟）增强应用场景；大模型则以更低的推理成本和更强的专业适应性（如垂直领域精调）持续提供技术支撑。
总结
大模型与AI Agent的关系可类比“大脑与手脚”——前者提供智能引擎，后者通过软硬件整合实现行动力。理解两者分工与协同，是开发智能化系统、构建人机协作生态的关键。