LLM Agent（大模型智能体）与传统专家系统在技术原理、行为模式和应用场景上存在本质差异。以下是两者的核心区别及具体分析：

🔍 一、核心原理与架构差异

⚙️ 二、能力与行为模式对比

1. 任务处理能力
   • 专家系统：仅能解决特定领域的封闭问题（如医疗诊断规则库），面对复杂多步骤任务时需人工拆分。
   • LLM Agent：
     • 支持跨领域任务规划（如旅行规划→拆解交通、住宿、景点）；
     • 通过工具链动态扩展能力（如搜索实时信息、执行代码）。
2. 学习与进化机制
   • 专家系统：知识固化，更新依赖开发者。
   • LLM Agent：
     • 短期记忆：记录当前对话上下文（如客服记住用户偏好）；
     • 长期记忆：通过向量数据库存储历史数据，支持跨会话学习；
     • 自我反思：失败时重新规划策略（如代码生成错误后调试）。
3. 决策透明度
   • 专家系统：决策过程可追溯（基于规则链）。
   • LLM Agent：决策依赖概率模型，可能因提示词偏差产生“幻觉”，需额外设计解释机制。

🌐 三、典型应用场景差异

💡 四、技术融合趋势

当前部分场景采用混合架构：

• 专家系统作为安全守门员（确保关键决策符合规则）；
• LLM Agent处理开放性问题（如创新方案生成、多源数据整合）。

例：医疗场景中，专家系统验证诊断合规性，LLM Agent整合最新论文生成治疗建议。

💎 总结

传统专家系统是规则驱动的封闭工具箱，适合结构化强、边界清晰的场景；而LLM Agent是数据驱动的自主智能体，通过动态规划与工具扩展突破领域限制，更适应复杂开放环境。未来两者可能形成互补，但LLM Agent的通用性与自进化能力代表了新一代AI的发展方向。