智能体与大模型的关系

智能体与大模型的关系

智能体与大模型作为人工智能领域的关键技术，它们之间究竟存在怎样的关系？本文将从人工智能的关键技术出发，探讨大模型如何成为智能体的核心组件，以及智能体如何为大模型开辟未来之路。

人工智能关键技术

7月2日，工业和信息化部等四部门印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》显示，人工智能的关键技术主要包括机器学习、知识图谱、大模型、智能体等12项。所以，从人工智能的角度整体来看，智能体和大模型算是并列关系，都是人工智能的关键技术。

然而，大模型的技术特点是推理分析，主要通过大量的数据训练学习，可以进行推理分析并生成新的内容，其优势是在信息处理方面。智能体的技术特点是感知、决策、执行，是一个多项技术融合，可以通过感知环境，并不断学习，进而自动完成给定目标的综合体，其优势是目标任务执行方面。显然，二者之间紧密相连，大模型可以为智能体的决策分析提供支撑。

大模型是智能体的核心组件

智能体就是一个能够独立感知、决策、执行并完成给定目标的硬件、软件或其他实体。其实，智能体并不是一个新概念，上世纪50年代就已开始重点研究了，现在因为生成式人工智能（AIGC）的兴起，自然又受到了大家的关注，并将整个应用生态提升到一个新维度。

回顾智能体的发展历史，其始终伴随着AI技术的发展而不断演化。从应用的角度来看，其大体经历三个阶段，第一阶段（20世纪50年代—90年代），属于探索期，基本当时的符号主义、联结主义人工智能技术进行研究。第二阶段（2000年—2017年），属于发展期，伴随着AI技术的发展，出现了基于感知、规则、目标、程序或学习能力的多种智能体，如谷歌的AlphaGO。

第三阶段（2018年—至今），属于创新期，就是由于大语言模型的出现，使智能体的发展进入了一个不一样的阶段。我们知道，大模型作为生成式人工智能的代表，其在推理分析、任务规划等方面显示出了一定价值，自然也为智能体的决策分析环节提供了新的动力，为智能体在各领域的多元化应用提供了重要支撑。

所以，从某种程度上说，大模型是智能体的核心组件，主要就是提供新的智能推理、决策能力，从而可以提升智能体的整体水平和服务质量，并将推动智能体的快速发展。当然，随着智能体应用越来越广泛，其将对大模型提出更高的要求，二者也是相辅相成的关系。

智能体是大模型的未来之路

目前，大模型的热度还是高于智能体的，现在不聊大模型就感觉跟不上潮流一样。同时，大模型本身也可以独立使用，且创新应用也层出不穷，例如利用大模型生成文本、生成图片视频、作曲、画画、编写程序等等，让人眼花缭乱。但是，这些应用场景的规模仍然是比较有限的，其实际价值也往往低于人们的预期。

与此同时，大模型又存在一些短板，例如专业领域知识相对缺乏、推理分析及决策还不令人满意等，也就是说，大模型的应用广度和深度，相比智能体来说还是有限的。然而，大模型和智能体进行有机结合，不仅可以充分发挥出大模型的技术特点及优势，并且也将使智能体迎来新的发展机遇。

事实上，从目前发展趋势来看，基于大模型的智能体功能更加强大，应用价值也更高。一是基于大模型的智能体自然语言交互能力增强，使其应用场景更多，提高了体验感；二是基于大模型的智能体可以有效组织思维、设定目标并确定实现步骤等，增强了推理规划能力；三是基于大模型的智能体，进一步具备较强的迁移与泛化能力。

所以，基于大模型的智能体应用场景将更广，涵盖如交通、医疗、教育、家居，当然还有政务服务领域等，并且还会延伸出很多新的应用，其规模和体量将更大，应用价值也将更高。显然，从这个角度来看，智能体就是大模型最主要的应用场景，毫无疑问，也是大模型的未来之路。

总结

综上，我们可以说大模型是智能体的核心组件，智能体是大模型的未来方向。换句话说，智能体将是大模型在各领域应用的主体形式，大模型的开发应用将围绕智能体，并以智能工具或助手的形式出现。

当然，有些比较简单的应用场景，说是智能体也对，说是大模型应用也可以。但二者的应用还是有区别的，主要大模型与用户的交互是基于提示词实现的，且提示词是否清晰明确直接影响回答的效果，而智能体是需要给定一个明确目标，就能够自动完成任务。

最后，还是强调智能时代已经到来，且不以个人意志为转移，以主动服务、智能实现的智能政务模式将必然成为主流，我们希望政务服务领域，也能加快智能体的研究应用，为数字化转型提供支撑。