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許多人都沒弄清楚 Agent 和大模型的區別，以為 Agent 大模型的一種應用方式而已。其實，在很多方面，兩者都有不同。 Agent ( 智能體 ) 和大模型 ( 深度學習模型 ) 是人工智能領域的兩個重要概念，以下是兩者區別的具體分析： 目標與功能。大模型通常指的是具有龐大參數量和豐富訓練數據的深度學習模型，如 GPT-3 或 BERT，專注于處理復雜的語言任務，如文本生成、語義理解和問答系統。這類模型雖然具備強大的泛化能力和創造性思維，但不具備直接作用于現實世界環境的能力，也沒有執行物理動作或與外界進行實時交互的機制；Agent ( 智能體 ) 則是一種能夠感知環境、做出決策并執行動作的自主實體，它設計為具有目標導向性，能夠根據當前狀態和未來預期結果調整其行為策略，通常應用于實際操作和控制場景。 自主性。大模型依賴于輸入輸出，不能自主地采取行動，盡管可以通過 API 等方式間接影響外部世界；Agent ( 智能體 ) 則具有較高的自主性，能夠基于自身算法和學習機制來決定行動。 與外界交互。大模型通常僅處理靜態或流式數據輸入，不涉及直接的環境交互；Agent ( 智能體 ) 需要有感知模塊以收集環境信息，并通過行動模塊來改變環境狀態。 綜合能力。大模型是開放式的預測或生成模型，不具備完整的閉環智能體系結構；Agent ( 智能體 ) 整合了感知、決策、行動等多個環節，形成閉環反饋系統。 總的來說，大模型和 Agent 就像是 AI 世界里的“大腦”和“行動派”。它們相互合作，共同推動 AI 技術的進步。 未來，隨著技術的不斷發展，大模型和 Agent 將為我們帶來更多驚喜和便利。讓我們一起期待這個充滿可能性的 AI 世界吧！ 題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議。 |
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