一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AI Agent 和 AI 大模型便是其中的 “明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以 Manus 这类 AI Agent 为例，深入剖析 AI Agent 与一般 AI 大模型的不同之处。​

Manus：Manus

 

定义与核心能力​

AI 大模型​

AI 大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像 GPT - 4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，能处理多种自然语言任务，如文本生成、翻译、问答等。其核心在于通过大规模数据训练，捕捉数据中的语言模式和知识，以对输入的文本进行理解和生成相应回复。例如，你向 GPT - 4 输入一个问题，它会依据训练数据和模型参数给出回答。​

AI Agent（以 Manus 为例）​

AI Agent 是 “以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统”。以 Manus 为例，它不只是被动地接收指令并回复，而是能根据给定目标，主动规划执行步骤，调用多种工具完成任务。比如，若你让 Manus 制定一次旅行计划，它会自主搜索合适的旅游景点、查询航班和酒店信息、规划行程路线，甚至预订相关服务，整个过程无需用户一步步详细指示。​

自主性与交互方式​

AI 大模型​

大模型与用户的交互基于用户输入的 prompt（提示词）。用户需精准清晰地表述需求，模型才能给出较好回答。若 prompt 模糊，大模型可能误解，给出不相关或不准确的结果。比如，你只输入 “介绍旅游地”，大模型可能因不清楚你对旅游地的偏好、预算、地理位置等要求，只能给出宽泛的信息。而且，大模型本身不会主动发起任务，完全依赖用户指令。​

AI Agent​

AI Agent 自主性更强。一旦给定目标，它能独立思考并行动。仍以旅行计划为例，Manus 不仅能理解 “制定旅行计划” 这个目标，还会主动询问你一些关键信息，如出行时间、人数、兴趣偏好等，然后综合这些信息，自主规划并执行后续步骤。它可以在多个应用或系统间切换，调用各种工具（如地图应用查询路线、旅游网站获取景点信息），无需用户逐一指导如何使用这些工具，就像一个智能助手主动为你操办一切。​

功能与应用场景​

AI 大模型​

大模型应用广泛，主要集中在内容生成和基础语言处理领域。比如创作文章、故事、诗歌，进行语言翻译，为智能客服提供基础的语言理解支持等。在这些场景中，大模型凭借丰富的知识和强大的语言生成能力，高效完成任务。例如，一些新闻媒体用大模型快速生成简单的新闻稿件，电商平台利用大模型实现商品描述自动生成。​

AI Agent​

AI Agent 更适合复杂、需要多步骤协作完成的任务场景。在智能家居控制中，AI Agent 能根据用户习惯和实时环境变化，自动调节灯光亮度、温度、电器开关等。在企业办公中，它可以协助员工处理繁琐的流程工作，如自动收集整理数据、生成报表、安排会议等。以 Manus 在企业中的应用为例，它能根据业务需求，自动从多个数据库收集数据，运用数据分析工具进行处理，最后生成详细的业务报告，极大提升工作效率。​

开发与训练重点​

AI 大模型​

大模型训练侧重于利用大规模计算资源和海量数据。通过在巨量文本数据上进行深度学习，调整模型参数，使其能捕捉语言规律和知识。训练过程需大量数据标注、复杂的优化算法和长时间运算，开发成本高昂。例如，GPT - 4 的训练需要超大规模的服务器集群和海量文本数据。​

AI Agent​

AI Agent 开发更注重构建自主决策、规划和工具调用的逻辑。它以大模型为基础，在此之上增加规划（planning）、记忆（memory）和工具使用（tool use）组件。开发人员要设计合理的任务规划算法，让 Agent 能根据目标制定有效行动方案；建立记忆机制，使其能记住重要信息和执行步骤；还要开发与各种工具的交互接口，确保能顺利调用工具完成任务。以 Manus 开发为例，开发者需设计如何让它在不同任务下合理规划步骤，如何有效调用外部工具获取信息和执行操作。​

AI Agent 和 AI 大模型虽有关联，但在定义、自主性、功能及开发训练等方面差异显著。AI 大模型是强大的语言处理 “大脑”，而 AI Agent 则像是具备自主能力的智能执行者，二者在不同场景发挥独特作用 。