agent vs llm对比
2025-08-06 10:38:06 1 举报AI Agent 对比大模型 LLM
作者其他创作
大纲/内容
接受多模态输入：文字、语音、图像、视频、传感器等
可以持续感知外部环境、理解用户行为
准确性
结合 LLM + 工具 + 记忆 + 目标驱动，实现自主执行任务
提供语言理解、生成能力（例如回答问题、翻译、写作）
输入类型
聪明的“文字接龙”，存在 “幻觉” 现象，可能生成看似合理但错误的内容；对事实性问题的准确性依赖训练数据覆盖度，缺乏实时校验机制
类似“有问必答的百科全书”
可通过调用工具（如搜索引擎、数据库）获取实时 权威信息，结合多源验证提升准确性；能基于环境反馈修正错误，动态优化输出
一次性交互、依赖清晰问题描述
一个通用的语言理解和生成模型
定义
通常是短期记忆（上下文窗口）
特点
作用
执行力
主要依赖文字Prompt
记忆能力
使用体验
基于大模型构建的、可感知、会思考、能行动的智能系统
输入场景
更像“能替你干活的数字助理”
主动规划，有状态感知，可持续执行多步任务
可以接入长期记忆系统，形成“用户模型”
不能调用外部系统或操作环境，基本没有“环境感知”能力
被动响应，通常“一问一答”
可以调度工具/API、读写文件、接入摄像头、麦克风、连接数据库、自动操作、实时感知变化
收藏
0 条评论
下一页
