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大模型与智能体

徐宪民

2026年9月21日

一

下午收看上海市离退休干部在线形势报告会《人工智能与产业升级》，受益匪浅，也引发了我的一些思考。

我们常说AI就是人工智能。人工智能是一个很大的概念，大家常会听到“AI大模型”和“AI智能体”这两个名词。二者都属于人工智能范畴，那么它们是不是一回事？有没有区别？

答案是有区别，不能混为一谈。

报告老师讲道：2024年被称为大模型之年；2025年是智能体之年。由此可见，智能体是在大模型的基础之上发展起来的。

通俗一点理解：大模型好比“大脑”，负责思考、理解信息、生成文字；智能体则是一套完整的“数字员工系统”，以大模型作为大脑，再配上记忆、任务规划、工具调用等能力，可以自主完成一整套复杂任务。

两个核心概念：

大模型（LLM，大语言模型）

它是依靠海量文本数据训练而成的神经网络。只能被动响应，你输入问题，它输出文字；只会“动脑”，没有手脚，不能主动去操作外部软件、数据库、浏览器。豆包、千问、DeepSeek都属于大模型。你让它写一份调研报告，它能够写出文稿，但不会自己上网检索数据、打开表格整理资料、保存文件。

智能体（AI Agent）

智能体 = 大模型（大脑） + 任务规划模块 + 记忆模块 + 工具调用模块 + 反馈反思模块。

1. 能够自主拆解目标，收到一个宏大目标，它可以自动拆分成一步步子任务；

2. 能够调用外部工具，主动搜索资料、读取文件、操作表格、调用各类软件接口；

3. 具备长期记忆，记住任务进展，不会任务中断就全部清零；

4. 可以闭环反思，检查任务执行结果，发现错误能够自动调整方案，持续迭代优化。

我前几天撰文介绍的“灵境造物”，就属于智能体。

二

大模型拥有思考能力，但它属于底层基础模型，只能做文字生成，有点“纸上谈兵”。虽然豆包这类大模型可以与人对话，具备短期记忆，支持多轮聊天，但本质上仍然是一问一答，不会主动动手干活。

AI智能体就完全不一样了。它在大模型之上增加了规划、工具使用、自主反思能力，从单纯“回答问题”升级为可以独立完成复杂任务。

再打个通俗比方：

大模型=一位学识渊博，但只有大脑、没有手脚的学者，它本身不需要机器人；

智能体=给这位学者配上眼睛、手脚、记事本与电脑工具。你只需要告诉他最终目标，他自己规划步骤、查阅资料、撰写报告，遇到难题还能自行调整。智能体想要作用于现实世界，就需要机器人，依靠机器人进入真实社会，在实践中完成任务。

智能体本身也处在不断发展、持续完善的过程当中。

一部分智能体还停留在纯软件层面，而我之前介绍的灵境造物更进一步：它打通了数字世界和真实物理实验室，可以操控实体机器人改造真实物质，实现“数字思考、物理造物”，这也是它最突出的特点。

“灵境造物”能够理解目标、接收科研需求；可以拆解任务：由Leader智能体统筹全局，把子任务分派给多个协作的子智能体；自主阅读文献、开展理论计算，下发指令操控实体科研机器人；还能闭环迭代：采集实验数据，评估实验结果，自动修改实验方案，反复试错；最后还能把成熟的科研流程固化成可复用的技能库，持续自我演进。

它和普通软件最大的差别：不需要人逐条下达指令。只要给定一个科研目标，它就能自主走完从猜想、仿真、实体实验到结果优化的完整科研链条。因此它被称作“能动手做实验的机器科学家”，属于面向物质创制领域的多智能体集群（Agent Swarm），真正实现“数字思考、物理造物”。

三

大模型相当于大脑，会思考、会推理，但没有手脚，无法行动。只有把智能体和机器人结合在一起，AI才能走出数字空间，进入真实的物理世界动手做事。

大模型 = 大脑：负责理解语言、构思方案、推演道理。但它只运行在服务器之中，只能输出文字、图像，无法触碰现实世界。

智能体 = 带自主能力的指挥中枢：在大脑之上，增加目标规划、任务拆解、判断反馈、调用工具的能力。有了智能体，AI不再局限于一问一答，能够自己安排做事的步骤。

机器人 = 身体与执行器：也就是物理世界里的手脚，负责搬运、操作、取样、调节设备，把智能体下达的指令转化为真实动作。

只有把大模型、智能体、机器人三者组合起来，才能构成完整的工作链条：

大模型思考 → 智能体规划调度 → 机器人在物理世界执行 → 采集现实数据再反馈给大脑重新思考。

我们正步入智能时代，人工智能发展日新月异，新概念层出不穷，需要我们不断学习，跟上时代的脚步。

和2025年相比，2026年是智能体大规模进入物理世界的一年。以“灵境造物”等为代表的智能体持续向应用层落地，规模不断扩大，随之而来的新情况、新问题也不断涌现，人工智能在实践当中带来的风险同样不容忽视。

总的来看，发展人工智能是人类文明史上的巨大进步，前进道路必然充满曲折，但前景一定光明。

我们不仅要做见证者、观察者、受益者，更要做学习者，成为新技术的宣传者与促进者。

以上是我学习的一点粗浅思考，与感兴趣的朋友们交流。

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