说得直白一点：大模型是“大脑”，而Agent是“拥有这个大脑的完整机器人”。

它们不是一个层级的概念，而是相辅相成的关系。下面我通过一个详细的对比来帮你彻底搞清楚。

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核心定义

• 大模型：

  • 指的是参数规模巨大（通常千亿级以上）、经过海量数据训练的语言模型。
  • 它的核心能力是理解和生成人类语言，具备强大的知识储备和逻辑推理能力。
  • 本质上，它是一个被动的“问答机”。你输入问题（提示），它输出答案（补全）。
  • 例子： ChatGPT背后的GPT-4、文心一言、通义千问、LLaMA等。

• Agent：

  • 中文常译为“智能体”或“代理”。
  • 它是一个能够感知环境、进行决策并执行动作的系统，以达成特定目标。
  • 它的核心能力是自主行动。
  • 本质上，它是一个主动的“执行者”。你给它一个目标，它会自己规划、调用工具、完成任务。
  • 例子： 一个能自动帮你订机票、查天气、写代码并执行的AI助手。

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核心区别对比表

特征	大模型	Agent
核心功能	认知与生成	规划与执行
工作模式	被动响应	主动行动
角色比喻	一个博学的大脑	一个拥有大脑、手脚和工具的完整机器人
输入	文本提示	高级目标（如“为我规划一个三天的北京之旅”）
输出	文本、代码、想法	动作、结果（如生成了行程表、预订了酒店、发送了邮件）
依赖关系	是Agent的核心组件（大脑）	依赖大模型进行理解、规划和决策
关键组件	神经网络参数、Tokenizer	大模型（大脑） + 规划器 + 工具集 + 记忆模块

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一个生动的比喻：汽车与发动机

大模型就像是汽车的发动机。

• 发动机本身非常强大，能产生巨大的动力（理解力和生成力）。
• 但只有发动机，车是跑不起来的。你无法直接“驾驶”一台发动机。

Agent就像是整辆汽车。

• 它集成了发动机（大模型）、方向盘（规划器）、轮子（工具）、油箱（记忆）和驾驶员（决策逻辑）。
• 你只需要告诉它目的地（目标），它就能自己规划路线、操控方向盘、加油门，最终把你送到目的地。

所以，大模型是Agent的核心驱动力，但Agent是一个完整的、可行动的体系架构。

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举例说明

场景：查询“今天纽约的天气怎么样？”

• 只有大模型：

  • 你问：“今天纽约的天气怎么样？”
  • 大模型回答：“根据我所知的知识（截止于我的训练数据日期），纽约的气候是… 但请注意，我无法获取实时信息，所以无法告诉你今天确切的天气。”
  • 结论： 它只能基于训练数据给出泛泛之谈，无法完成任务。

• 使用Agent：

  • 你给Agent下达指令：“告诉我今天纽约的天气怎么样。”
  • Agent内部工作流程：
    1. 规划： （使用大模型）理解指令，判断需要执行“查询天气”这个动作。
    2. 调用工具： 激活其内置的“网络搜索”工具或专门的天气API。
    3. 执行： 工具执行搜索，获取实时天气数据（如“晴，25°C”）。
    4. 反思与总结： （再次使用大模型）将获取到的原始数据整理成人类可读的句子。
    5. 输出结果： 回复你：“今天纽约天气晴朗，气温25摄氏度，微风。”
  • 结论： Agent通过整合大模型的“思考”能力和外部工具的“动手”能力，完成了任务。

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总结与关系

1. 层级关系： Agent是框架/系统，大模型是这个框架里的核心组件。
2. 能力互补： 大模型提供智能，但不具备行动力；Agent提供行动框架，其智能依赖于大模型。
3. 协同工作： 正是因为将强大但“被动”的大模型，置入“主动”的Agent框架中，并赋予其使用工具的能力，才诞生了今天我们所看到的能够真正改变工作流的AI应用（如AI程序员、数据分析助手、自动驾驶研究助手等）。

简单来说，大模型让Agent变得更聪明，而Agent让大模型变得更有用。

看完你上面的问题，我有个疑惑，我在gpt的网站上，让他根据我的要求，去网上搜索相关资料，并总结成一段文字，请问这个过程说明了我使用的是单纯的LLM，还是已经 使用agent?

这是一个非常好的问题，它触及了LLM和Agent之间最核心、也最容易被混淆的界限。

根据你的描述，这个过程说明你很可能已经在使用一个初步的Agent了，而不仅仅是单纯的LLM。

下面我来为你详细拆解为什么：

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关键区别：谁在执行“搜索”这个动作？

• 单纯的LLM：

  • 它自己无法搜索。 它的知识库是静止的，截止于其训练数据的时间点。
  • 如果你问它“今天纽约的天气怎么样？”，它会基于训练数据中的历史天气模式给你一个推测性的回答，并明确告诉你它无法获取实时信息。
  • 它的回答是基于“记忆”和“推理”，而不是“行动”。

• Agent：

  • 它可以调用工具去执行动作。 搜索就是一个最典型的工具。
  • 当你要求它搜索时，它背后的工作流程是：
    1. 理解你的意图（使用LLM作为大脑）。
    2. 规划： 认识到需要“执行搜索”这个动作来完成任务。
    3. 调用工具： 激活一个搜索引擎API（如Google Search或Bing Search）。
    4. 执行与整合： 获取搜索结果后，再次使用LLM大脑来阅读、理解和总结这些信息，最后生成一段简洁的文字给你。
  • 它的回答是基于“行动”后的结果。

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分析你的场景

你在GPT网站上要求它“去网上搜索相关资料，并总结成一段文字”。

• 如果这个过程是成功的，并且它返回给你的信息是最新的（例如，包含了今天或昨天的新闻），那么这就构成了一个完整的Agent行为链：
  • 目标： 获取最新资料并总结。
  • 规划： 需要搜索。
  • 工具调用： 使用了联网搜索功能。
  • 执行与总结： 获取信息并用LLM总结。

在这种情况下，ChatGPT这个“产品”就扮演了一个Agent的角色，它将自己的LLM（GPT-4）作为核心处理器，并集成了搜索工具来为你服务。

一个简单的判断方法

你可以做一个测试：

1. 问一个只有近期才发生、绝对不在它训练数据中的问题。

   • 例如：“告诉我昨天NBA季后赛某场比赛的最后比分是多少？”
   • 或者：“苹果公司上周发布的新iPad有什么亮点？”

2. 观察它的回答：

   • 如果它给出了准确、具体的实时信息，那么它几乎可以肯定动用了搜索工具，你正在与一个Agent系统交互。
   • 如果它回答说“我无法访问实时信息”或者给出的信息是错误/过时的，那么你使用的就是单纯的、未连接工具的LLM模式。

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结论

所以，回到你的问题：

• 你使用的不是单纯的LLM，因为单纯的LLM没有“手和脚”去网上搜索。
• 你使用的是一个具备了Agent能力的AI产品（在这个案例中是ChatGPT），它通过将LLM（大脑）和搜索工具（手脚）结合在一起，完成了你下达的“搜索并总结”的复杂任务。

这正印证了我们之前的比喻：GPT-4是强大的发动机，而ChatGPT网站（当开启联网功能时）就是一辆配备了这台发动机和四个轮子（搜索工具）的汽车。 你作为用户，通过下达一个高级指令（“去那里”），体验到的正是这辆“汽车”（Agent）带来的便利，而不仅仅是发动机（LLM）的轰鸣声。

还有，我登陆了豆包的网页版，我给他描述我想要实现xxx功能，让他帮我用python代码实现，它生成了一段可以正常运行的代码，请问这说明了他是agent吗？还是说它只是单纯的LLM?

非常好的问题！这恰恰是一个区分LLM核心能力和Agent能力的经典案例。

根据你的描述——“它生成了一段可以正常运行的代码”，这说明了它目前只是单纯的LLM，而不是一个Agent。

下面是详细的解释：

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核心区别：生成指令 vs. 执行指令

• 单纯的LLM（当前豆包的表现）：

  • 角色：一个非常熟练的“代码顾问”或“程序员”。
  • 行为： 它根据你的描述，利用其训练数据中学到的海量编程知识，生成了一段它认为正确的代码文本。
  • 关键： 它的工作在产品交付代码文本给你时就结束了。它就像一个厨师给你写了一张详细的菜谱，但不会动手帮你炒菜。
  • 它没有“行动”。 代码是否能真正运行，需要你这个人类开发者去复制、粘贴、配置环境、然后执行。它本身并不运行这段代码。

• Agent（更高级的表现）：

  • 角色：一个全自动的“软件开发机器人”。
  • 行为： 它不仅会生成代码，还会自主地调用工具来执行代码，并根据执行结果进行自我修正。
  • 关键： 它的工作包含了一个行动-反馈-调整的循环。
  • 一个真正的编程Agent会这样做：
    1. 理解需求（使用LLM大脑）。
    2. 生成第一版代码。
    3. 调用工具： 自动在一个代码编辑器或命令行中执行这段生成的代码。
    4. 观察结果： 如果代码报错，它会读取错误信息。
    5. 反思与迭代： 根据错误信息，分析问题，重新生成或修改代码，然后回到第3步再次执行。
    6. 循环，直到代码成功运行并输出正确结果，最后将最终可用的成果交付给你。

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用一个比喻来理解

• 你向LLM描述一个功能，它生成代码：

  就像你向一位顶尖的建筑师描述你想要的房子。建筑师给你画出了一套完美的、理论上可行的图纸。但要把房子建起来，你需要自己去找施工队、买材料、动手盖。

• 你向Agent描述一个功能，它完成功能：

  就像你向一个建筑公司下订单。这个公司内部有建筑师（LLM大脑），也有施工队、项目经理和工程机械（工具集）。你只需要说“我想要一栋带花园的两层别墅”，他们就会自己画图、自己施工、自己解决施工中遇到的所有问题，最后把钥匙交到你手上。

如何判断你使用的是否是Agent？

你可以通过一个简单的测试来验证：

向豆包提出一个更复杂的要求，这个要求必须通过“运行代码并检查结果”才能完成。

例如：

“请帮我写一个Python程序，爬取豆瓣电影Top250的电影名称和评分，并将结果保存到一个CSV文件中。然后，请运行这个程序，告诉我爬取到的第10部电影是什么。”

• 如果它是单纯的LLM：

  • 它会生成爬虫代码，甚至可能生成一个模拟的、想象中的结果来回答你第二个问题。但它绝不会真正去运行代码。它可能会说：“由于我无法执行代码，我无法告诉你具体的第10部电影，但代码逻辑是正确的…”

• 如果它是Agent：

  • 它会先生成代码。
  • 然后，你会观察到它在后台调用了一个Python解释器来真正运行这段代码。
  • 最后，它会根据代码运行后得到的真实数据，准确地告诉你：“爬取到的第10部电影是《这个杀手不太冷》，评分9.4。”

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结论

你使用的豆包网页版，在代码生成这个任务上，展现的是LLM强大的内容生成和逻辑推理能力。这本身就是一项非常厉害的技术。

但要称之为Agent，它还缺少最关键的一环：自主行动。它没有调用“代码执行”这个工具来验证自己的产出，也没有根据运行结果进行自我优化的闭环。

所以，目前它是一位极其出色的代码生成专家，但还不是一个能独立完成整个软件任务的AI工程师（Agent）。真正具备后一种能力的代表，就是我们之前提到的Devin、Cursor的Agent模式等。

我想问一下，我现在使用的deepseek、豆包、gpt网页版他们都是单纯的LLM，还是已经具备Agent能力的系统？

这是一个非常核心且重要的问题。根据目前这些产品的公开能力和我们之前的讨论框架，我可以给你一个清晰的判断：

总的来说，你现在使用的DeepSeek、豆包和GPT网页版，其最核心、最基础的部分是“单纯的LLM”。但是，它们都在不同程度上集成了某些“Agent能力”，作为核心LLM的增强功能。

你可以把它们理解为：本质是LLM，但正在“Agent化”。

下面我来为你逐个剖析：

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核心判断标准回顾

• 单纯的LLM： 被动响应，仅根据输入文本生成输出文本。无法执行外部动作。
• Agent： 主动规划，能够调用工具（如搜索、运行代码、调用API）来完成任务。

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各平台分析

1. DeepSeek（网页版/官方App）

• 核心基础： 纯粹的LLM。它的主要工作模式就是：你输入文本，它生成文本。
• Agent能力：
  • 联网搜索： 这是一个最典型的Agent能力！你需要手动点击“联网搜索”按钮来开启这个工具。一旦开启，DeepSeek就不再只依赖内部知识，而是能主动去网上查询最新信息并整合回答。这证明它具备了调用“搜索工具”的Agent架构。
• 结论： 默认是LLM，但可以通过用户触发，激活其特定的Agent功能（联网搜索）。

2. 豆包（网页版/App）

• 核心基础： 纯粹的LLM。大部分聊天和代码生成功能都属于这个范畴。
• Agent能力：
  • 联网搜索： 和DeepSeek类似，通常也是一个需要手动触发或设置的功能，让它能获取实时信息。
  • 多模态识别： 虽然看似是基础功能，但能理解你上传的图片、文档，也是一种与“环境”（你提供的文件）交互的能力。
• 结论： 与DeepSeek非常相似，是以LLM为核心，可选配Agent工具的模式。

3. ChatGPT（GPT网页版）

• 核心基础： 强大的LLM（GPT-4）。这是它的根基。
• Agent能力： 在这三者中，ChatGPT的Agent化程度是最高的，而且更系统化。
  • Advanced Data Analysis（高级数据分析）： 这是一个强大的内置Agent。你上传文件后，它不仅能理解文件内容，还能在后台悄无声息地写Python代码、执行代码、分析结果、生成图表，最后把成品给你。整个过程它自主调用并使用了“代码执行”这个工具。
  • Plugins / GPTs： 这是更开放的Agent框架。通过插件，ChatGPT可以代表你执行动作，比如订餐、查航班、处理PDF，这些都是标准的Agent行为。
  • 联网搜索： 同样具备，可作为其Agent能力的一部分。
• 结论： ChatGPT是一个以LLM为超级大脑，并内置了多种Agent模式和扩展能力的综合性AI平台。

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总结与类比

为了让你更好理解，我们可以做一个比喻：

• 单纯的LLM内核：就像一台顶配电脑的CPU（处理器）。它决定了基础的算力和智能水平。
• Agent能力：就像这台电脑上安装的各种专业软件和外部设备，比如浏览器、Photoshop、编译器、打印机。

产品	核心CPU（LLM）	已安装的“软件/设备”（Agent能力）	性质判断
DeepSeek	很强	浏览器（联网搜索）	LLM为主，可选Agent功能
豆包	很强	浏览器（联网搜索）、读卡器（文件上传）	LLM为主，可选Agent功能
ChatGPT	顶级	浏览器（联网搜索）、全功能编程IDE（代码解释器）、应用商店（Plugins/GPTs）	LLM为核心的高度Agent化平台

如何主动验证？

你可以用一个简单的测试，亲自验证它们何时是LLM，何时是Agent：

任务：“告诉我，昨天特斯拉（TSLA）的股价收盘价是多少？并且计算一下如果我当时买了100股，总价值是多少美元？”

1. 在不开启任何联网功能的情况下：

   • 所有模型都会基于过时的训练数据回答，或者直接说不知道。这时，它们展现的是单纯的LLM行为。

2. 在开启联网搜索后：

   • DeepSeek、豆包、ChatGPT都会主动去网上搜索最新的股价，然后进行计算。这时，它们就启动了Agent模式：规划（需要搜索和计算） -> 调用工具（搜索引擎） -> 执行 -> 整合回答。

所以，你的理解是正确的：它们既是LLM，也在逐渐成为Agent。你作为用户，通过触发不同的功能（如点击“联网搜索”），就在决定是使用它的“纯脑力”模式，还是使用它的“脑力+动手能力”的完整Agent模式。