智能体（Agent）：智能体是一个能够感知环境并通过行为改变环境的实体。它可以是物理实体，如机器人；也可以是软件实体，如软件代理。智能体具有自主性、社会能力、反应性和主动性等特点。
大模型（Large Language Model, LLM）：大模型通常是指参数量非常庞大的语言模型，像GPT-3、GPT-4等。这些模型通过在海量文本数据上进行训练，学习语言的模式、语法结构、语义等知识。它们能够生成自然语言文本，完成诸如文本生成、问答、翻译等多种语言任务。
- 智能体与大模型的联系
1）大模型作为智能体的感知和决策辅助工具
大模型可以为智能体提供强大的语言理解和生成能力。例如，在一个智能客服智能体的场景中，大模型可以帮助智能体理解客户用自然语言提出的复杂问题。当客户询问关于产品技术细节的问题时，大模型能够解析问题的语义，为智能体提供准确的问题理解结果。智能体再根据这个理解结果，结合自身的业务知识库做出相应的回答。同时，大模型还可以帮助智能体生成更加自然、流畅的回答文本，提升用户体验。
对于一些需要自然语言交互的智能体，如智能语音助手，大模型可以增强其对话能力。它能够帮助智能体更好地处理多轮对话，理解上下文信息。比如，在用户和智能语音助手进行连续对话时，大模型可以记住前面的对话内容，使智能体能够给出连贯、合理的回答。
2）为智能体提供知识扩展
大模型经过大量数据训练，拥有广泛的知识。智能体可以利用大模型的知识来弥补自身知识库的不足。例如，一个智能医疗诊断智能体可能主要存储了常见疾病的诊断知识。当遇到一些罕见疾病或者新的医疗研究成果相关的问题时，大模型可以提供相关的知识信息，帮助智能体做出更全面的判断。大模型就像一个知识仓库，智能体可以从中检索有用的信息来丰富自己的知识体系。
- 智能体与大模型的区别
1）功能侧重点不同
智能体更侧重于与环境的交互，它需要根据环境感知信息做出决策，并通过行动改变环境。例如，一个自动驾驶智能体，它需要感知道路状况（如交通信号、其他车辆和行人的位置等），然后做出驾驶决策（如加速、减速、转向等）来安全地行驶。而大模型主要是处理语言相关的任务，它的核心功能是理解和生成语言，不涉及直接与物理环境的交互。
2）运行机制不同
智能体的运行机制通常包括"感知-决策-行动"的循环。它通过传感器感知环境，然后根据自身的策略或算法做出决策，最后通过执行器来执行决策。大模型的运行机制主要是基于深度学习算法，通过大量的文本数据训练神经网络，学习语言的规律，然后在给定的输入文本基础上进行语言生成或理解等操作。
智能体和大模型可以相互配合，在很多应用场景中发挥各自的优势，共同实现更智能的系统功能。
