本文用通俗易懂的语言解释了什么是AI智能体指出智能体与普通聊天机器人的区别在于AI的自主性。文章从能力层面和结构层面详细阐述了智能体的概念并通过实例说明了智能体的实际应用。此外还介绍了豆包、Cherry Studio等智能体创建平台鼓励读者根据自身需求创建智能体打造属于自己的智能体军团让AI为工作生活学习带来实际帮助。通俗讲解台湾大学李宏毅教授的《生成式 AI 时代的机器学习2025》第二讲中就提到AI Agent 没有标准的定义。以前我们使用大模型的主要方式就是打开对话框提出问题它给出回答。AI Agent AI 智能体则是我们提出目标AI 自己去思考规划、调用各种工具最终帮我们达成这个目标。比如说你让 AI 智能体去帮你在购物网站上挑选某个商品那么 AI 智能体会打开浏览器执行各种搜索然后挑选出符合你要求的商品。能力层面从能力层面来讲他并不关心智能体内部实现更关心“AI 完成任务的占比”。如果是从能力层面来讲的话ChatGPT 就相当于我们直接在对话框里问问题然后它给一些建议我们需要自己再回去处理工作。那么像 Cursor、Claude Code 这种就是人类和 AI 一起协作工作量基本相当。而 Agent 的话其实需要 AI 完成更多工作人类主要负责设定目标、提供资源、监督结果。Agent 需要自主完成任务拆解、工具选择、进度控制实现后自主结束工作。结构层面在复旦大学 NLP团队的一篇智能体综述《The Rise and Potential of Large Language ModelBased Agents: A Survey》中主要提到大语言模型驱动的智能体的概念。其中提到基于大语言模型的智能体主要包括三个组件一个是大脑一个是感知一个是行动。它可以感知环境获取输入可能是文本、图片、视频、音频等。它有“大脑”可以进行规划、存储也能执行各种行动包括输出文本、调用工具、操作机械臂等。在 Google 的智能体白皮书中提到智能体主要包括编排、模型和工具。在编排中主要包括配置指令、目标以及 memory记忆以及推理和规划。模型的话通常指现在的大语言模型。工具的话可能是浏览器可能是搜索引擎可能是计算器等。比如说用户说想让智能体帮订一个机票大脑规划智能体接到目标开始拆解a. 检查日期 b. 搜索航班 c. 筛选符合时间/价格的航班 d. 询问用户 e. 执行订票。行动工具它调用“搜索引擎”工具查航班调用“计算器”工具比价。感知记忆它“感知”到搜索结果并“记忆”住最便宜的三个选项然后回头向你用户报告。”在 《LLM Powered Autonomous Agents》这篇文章中提到大语言模型驱动的自主智能体中大语言模型充当大脑然后还有几个关键组件。「规划」主要负责任务拆解、反思和优化「记忆」包括短期记忆和长期记忆「工具」负责调用各种工具获取信息或执行操作。高瓴人工智能学院发布的基于大模型模型的自主智能体综述中认为智能体主要包括角色设定、记忆模块、规划模块和行动模块。首先决策设定会给智能体一个身份、性格、社会关系等等。记忆模块主要负责存储管理信息模拟人的短期和长期记忆。规划模块主要解决复杂任务的拆解和策略的生成。行动模块将推理和规划落实到具体的操作上。在结构层面虽然各家如复旦、Google等的叫法不同但核心组件万变不离其宗基本都包括三个部分大脑规划与模型这就是智能体“思考”的地方通常由大语言模型LLM充当。它负责理解目标、拆解任务、反思和规划。感知与记忆感知与记忆智能体需要能“看懂”环境并“记住”发生了什么。它接收文本、图像等输入并拥有短期和长期记忆。行动与工具行动与工具智能体不能光想不做。它需要有“手脚”去执行任务比如调用浏览器、搜索引擎、计算器甚至操作机械臂。理论照进实践传送门https://www.doubao.com/chat/bot/discover你认为豆包这里创建的这个是不是智能体传送门https://www.coze.cn/你认为字节的扣子创建的这个是不是智能体传送门https://www.cherry-ai.com/你认为 Cherry Studio 创建的这个是不是智能体传送门https://manus.im/你认为 Manus 是不是智能体像豆包、Cherry Studio、扣子Coze它们更像是“智能体的创建平台”。从结构上看它们提供了完整的“大脑”模型、“记忆”和“工具如插件”组件让普通人也能搭建智能体。像Manus它更接近“能力层面”定义的、具有高度自主性的 Agent人类定目标它自己去执行。写在最后其实 AI 智能体和聊天机器人有区别它更多强调的是 AI 的自主性。人类提供任务AI 自主拆解调用工具去执行。从结构层面来讲现在其实有一大堆智能体。但从能力层面来讲其实很多所谓的智能体还没有真正达到比较理想的状态。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容最后1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026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、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】