Agent和大模型的區別是什麼？在當下這個AI技術蓬勃發展、不斷顛覆人們認知的時代，“大模型”與 “Agent”無疑是最為閃耀的兩顆明星，頻繁地出現在各類科技報道、行業論壇以及我們日常的交流討論之中。從OpenAI的GPT系列引發全球對大語言模型的狂熱追捧，到智能體（Agent）在智能家居、自動化辦公等領域嶄露頭角，它們正以各自獨特的方式改變着我們的生活與工作模式。
清晰地區分Agent和大模型，不僅有助於我們更深入地理解人工智能的發展脈絡與未來走向，對於技術從業者而言，更關乎到如何選擇合適的技術工具來解決實際問題，避免在項目開發中陷入不必要的困境；對於普通大眾來說，也能幫助我們更準確地判斷各類AI產品的價值與潛力，不被誇大的宣傳所誤導。接下來，就讓我們一起深入剖析這兩者的核心區別，揭開它們神秘的面紗。
一、概念破冰：從"大腦"到 "數字員工"的進化
1.1 大模型：超級語言知識庫
大模型，全稱為大型預訓練模型，是一種基於深度學習框架構建的，擁有海量參數和強大計算能力的人工智能模型。其核心在於通過對互聯網上的大規模文本數據進行無監督學習，從而掌握語言的結構、語義、語法等多方面知識，構建起一個龐大的語言知識庫。
以GPT系列為例，GPT-3擁有1750億個參數，GPT-4更是在規模和能力上實現了進一步飛躍。這些模型在預訓練階段，通過對海量文本數據的學習，能夠理解和生成自然流暢的語言。當用戶輸入一個問題時，它會基於已學習到的知識，分析問題的語義和意圖，然後從龐大的知識儲備中檢索相關信息，最終生成連貫、準確的回答。例如，在撰寫文章時，你只需給出主題和一些簡單的提示，它就能快速生成一篇邏輯清晰、內容豐富的文章；在進行語言翻譯時，它能夠準確地將一種語言翻譯成另一種語言，並且保持語義和風格的一致性。
1.2 Agent：具備行動力的智能體
Agent，即智能體，是一種能夠自主感知環境、做出決策並執行相應行動以實現目標的計算實體。它具有自主性、目標導向性和環境交互性等核心特性。自主性意味着 Agent可以在沒有人類直接干預的情況下，根據自身的狀態和環境信息，自主地決定下一步行動；目標導向性使得Agent始終圍繞着預設的目標展開行動，能夠靈活地調整策略以適應不同的任務需求；環境交互性則讓Agent可以與外部環境進行信息交互，獲取必要的信息並對環境產生影響。
以通用智能體實在Agent為例，在客戶端頁面輸入工作需求，實在Agent就能將任務拆分為自動化指令，並將拆分的步驟呈現給你，確認無誤，點擊頁面執行，實在Agent就能自動執行直到任務完成。值得一提的是，實在Agent智能體可以小窗口執行，不需要佔用你的電腦，你可以邊做其他工作，邊等待執行結果，效率不是簡單1+1>2這麼簡單。對於技術小白來說，不需要搭建什麼流程，明白python語言，就能實現部分簡單、重複工作自動化，堪稱完美！
二、差異維度深度對比
2.1 目標導向性（靜態響應vs 動態目標追蹤）
大模型的目標導向性相對較為被動，它主要基於用戶輸入的文本信息生成相應的響應。當用戶提出一個問題時，大模型會根據自身所學習到的語言知識和模式，對輸入文本進行分析和理解，然後從已有的知識儲備中檢索相關信息，最終生成一個符合語言邏輯和語義理解的回答。但它並不會主動地去追蹤一個長期的目標，也難以根據目標的變化動態地調整自己的策略。例如，當你詢問大模型“如何制定一個月度健身計劃”時，它會根據已有的健身知識和常見的計劃模板，為你生成一個大致的月度健身計劃框架，包括每周的鍛煉次數、鍛煉項目、休息時間等。但如果你在後續過程中發現自己的身體狀況不適合某些鍛煉項目，或者想要增加鍛煉強度以更快地達到目標，再次詢問大模型時，它並不會自動關聯之前生成的健身計劃，而是重新根據你新的輸入生成一個回答，缺乏對整個健身計劃執行過程中目標動態變化的追蹤和調整能力。
而Agent則具有明確的目標導向性，能夠根據預設的目標，動態地調整自己的行動策略和步驟，以適應不同的環境和任務需求。以項目管理 Agent為例，假設你設定的目標是在一個月內完成一個軟件開發項目，Agent會首先對項目進行全面的分析，將其分解為多個子任務，如需求分析、設計、編碼、測試等。在項目執行過程中，它會實時監控每個子任務的進度、資源使用情況以及可能出現的風險。如果在編碼階段發現某個功能模塊的開發難度超出預期，導致進度延遲，Agent會自動重新評估項目計劃，調整後續任務的時間安排，如適當延長測試階段的時間，或者調配更多的人力資源到編碼任務上，以確保項目能夠按時完成。同時，Agent還會根據項目目標的變化，如客戶突然提出新的功能需求，及時調整整個項目的執行方案，重新規劃任務優先級和資源分配，展現出強大的動態目標追蹤能力。
2.2 環境交互能力（封閉系統vs 多接口調用）
大模型在運行過程中，主要是在一個相對封閉的數據環境中進行工作。它所處理的數據主要來源於預訓練階段所學習的大規模文本語料庫，以及在實際應用中用戶輸入的文本信息。大模型通過對這些數據進行分析、理解和處理，生成相應的輸出結果，但它本身難以直接與外部環境進行交互，獲取實時的、多樣化的信息。例如，當你使用大模型進行股票市場分析時，它只能根據已有的歷史股票數據、財經新聞報道等文本信息來進行分析和預測。如果市場出現了一些突發的重大事件，如某家重要公司的財務造假醜聞、宏觀經濟政策的突然調整等，這些信息如果沒有及時被納入到大模型的訓練數據或者實時輸入給它，大模型就無法基於這些最新的信息做出準確的分析和判斷，因為它缺乏直接與股票市場、新聞媒體等外部環境進行交互獲取最新信息的能力。
與之相反，Agent具備強大的環境交互能力，它可以通過多種接口與外部環境進行信息交互，獲取豐富的實時信息，並根據這些信息做出相應的決策和行動。以智能助手 Agent為例，它可以通過調用天氣API獲取當前的天氣信息，當你詢問“我今天出門需要帶傘嗎”時，智能助手 Agent能夠實時獲取所在地區的天氣狀況，包括是否有降雨、降雨概率等信息，然後根據這些信息回答你是否需要帶傘；它還可以調用日曆API獲取你的日程安排，當你詢問“我今天下午有什麼安排”時，智能助手 Agent能夠從日曆中讀取你的日程信息，準確地告訴你今天下午的會議、約會等安排；此外，智能助手Agent還可以與智能家居設備進行交互，如控制智能燈光的開關、調節智能空調的溫度等。通過調用這些不同的接口，Agent能夠與外部環境進行緊密的互動，獲取各種所需的信息，並對環境產生實際的影響，實現更加智能化、個性化的服務。
2.3 記憶機制（會話記憶vs 長期記憶庫）
大模型的記憶機制主要體現在短期的會話記憶上，它能夠記住在一次對話過程中的上下文信息，以便更好地理解用戶的意圖和生成連貫的回答。例如，在多輪對話中，大模型可以根據前面的對話內容，理解用戶的提問背景和相關信息，從而給出更準確、更符合上下文的回答。但是，大模型的這種會話記憶受到上下文窗口的限制，當對話輪數過多或者輸入文本過長時，大模型可能會逐漸遺忘前面的信息，導致回答出現偏差或者不連貫。比如，在一個關於旅遊規劃的對話中，你首先詢問大模型“我想去北京旅遊，有哪些景點值得去”，大模型會給出一些北京的著名景點推薦；接着你又問“這些景點附近有什麼好吃的”，大模型能夠根據前面提到的北京景點，推薦一些周邊的美食；但如果你繼續追問“那這些美食的價格大概是多少”，並且之前的對話已經超出了大模型的上下文窗口範圍，大模型可能就無法準確關聯前面提到的美食信息，導致回答不準確或者需要你重新提供相關背景信息。
Agent則擁有更強大的長期記憶庫，它不僅能夠存儲和檢索在會話過程中的上下文信息，還可以將重要的信息長期保存下來，以便在後續的任務中使用。在客戶服務場景中，Agent可以記錄每個客戶的基本信息、購買歷史、諮詢記錄等。當客戶再次諮詢問題時，Agent能夠從長期記憶庫中快速檢索出該客戶的相關信息，了解客戶的歷史需求和偏好，從而提供更加個性化、高效的服務。比如，一位客戶之前購買過某品牌的電子產品，在使用過程中出現了問題並諮詢過客服。當該客戶再次聯繫客服時，Agent能夠從長期記憶庫中獲取到之前的諮詢記錄和問題解決方案，快速了解客戶的問題背景，為客戶提供更精準的幫助，無需客戶再次重複描述問題，大大提高了客戶服務的質量和效率。此外，Agent還可以根據長期記憶中的信息進行學習和優化，不斷提升自己的服務能力和決策水平。
2.4 學習方式（預訓練vs 持續強化學習）
大模型主要通過在大規模數據集上進行預訓練來學習語言知識和模式，然後在實際應用中，根據具體的任務需求，可以對預訓練模型進行微調，以適應特定的任務場景。在預訓練階段，大模型會對海量的文本數據進行無監督學習，通過對大量文本的閱讀和分析，學習語言的語法、語義、詞彙搭配等知識，構建起一個龐大的語言知識庫。例如，GPT系列模型在預訓練時，使用了互聯網上的大量文本數據，包括新聞、小說、論文、博客等，通過對這些數據的學習，GPT模型具備了強大的語言理解和生成能力。在微調階段，針對特定的任務，如文本分類、情感分析、機器翻譯等，可以使用少量的有標籤數據對預訓練模型進行進一步訓練，使模型能夠更好地完成這些特定任務。但是，大模型一旦完成預訓練和微調，其知識和能力就基本固定下來，很難實時地從新的數據和環境中學習和更新自己的知識。
Agent採用的是持續強化學習的方式，它能夠根據環境的反饋不斷地調整自己的行為策略，以優化目標的實現。以機器人路徑規劃Agent為例，假設機器人需要在一個複雜的環境中從起點移動到終點，Agent會首先根據環境信息（如地圖、障礙物位置等）制定一個初始的路徑規劃策略。在機器人移動過程中，Agent會實時感知環境的變化，如是否遇到新的障礙物、路徑是否暢通等，並根據這些反饋信息對路徑規劃策略進行調整。如果機器人發現前方出現了一個新的障礙物，Agent會立即重新評估當前的情況，選擇一條避開障礙物的新路徑。通過不斷地與環境進行交互，接收環境的反饋，並根據反饋調整自己的行為，Agent能夠在不同的環境中不斷學習和優化，逐漸找到最優的行動策略，以更好地完成任務。與大模型不同，Agent的學習是一個持續的、動態的過程，它能夠實時適應環境的變化，不斷提升自己的能力。
2.5 輸出形式（文本流vs 操作指令）
大模型的輸出主要是以文本流的形式呈現，無論是回答問題、生成文章、翻譯文本還是進行對話，大模型都是通過生成自然語言文本來與用戶進行交互。當你使用大模型進行文本創作時，它會根據你提供的主題和提示，生成一段連貫的文本內容，如一篇完整的新聞報道、一篇散文、一個故事等；當你詢問大模型關於某個知識的問題時，它會以文字的形式給出詳細的解答和說明。這種文本輸出形式使得大模型在語言處理和知識表達方面具有很強的優勢，但它的應用也主要局限於文本相關的領域。
Agent的輸出則是具體的操作指令，它可以直接控制各種設備或系統執行相應的任務。在智能工廠中，Agent可以根據生產計劃和實時的生產數據，向機器人、自動化生產線等設備發送操作指令，控制它們的動作和流程。例如，Agent可以命令機器人抓取特定的原材料，將其放置在指定的加工位置，然後控制加工設備對原材料進行加工，完成產品的生產過程。此外，Agent還可以與各種軟件系統進行交互，如企業資源規劃（ERP）系統、客戶關係管理（CRM）系統等，通過發送操作指令實現數據的查詢、更新、分析等功能。與大模型的文本輸出不同，Agent的操作指令輸出能夠直接對現實世界中的設備和系統產生影響，實現實際的任務執行和控制，在自動化、智能化的生產和管理領域具有廣泛的應用前景。
三、技術棧對比示意圖
3.1 大模型技術要素：預訓練/ 微調/ Prompt 工程
大模型的技術棧猶如一座精心搭建的摩天大樓，每一個技術要素都是不可或缺的基石，支撐着其強大的語言處理能力。
Transformer架構是大模型的核心骨架，它以獨特的自注意力機制，打破了傳統循環神經網絡在處理長序列數據時的困境，使得模型能夠並行計算，高效地捕捉文本中各個位置之間的語義關聯。在 Transformer架構中，編碼器和解碼器相互協作，編碼器將輸入文本轉化為抽象的語義表示，解碼器則基於這些表示生成目標文本。例如，在機器翻譯任務中，編碼器將源語言文本編碼成語義向量，解碼器再將這些向量解碼成目標語言文本，通過多頭注意力機制，模型能夠從不同角度捕捉文本中的語義信息，大大提升了語言理解和生成的準確性。
大規模語料庫預訓練是大模型學習語言知識的關鍵環節。通過對海量的文本數據進行無監督學習，大模型就像一塊海綿，不斷吸收各種語言模式、語義關係和知識信息。以GPT-3為例，它在預訓練階段使用了包含數十億網頁的CommonCrawl 數據集以及其他多種數據源，經過長時間的訓練，GPT-3學習到了豐富的語言表達和語義理解能力，能夠在各種自然語言處理任務中展現出驚人的表現。
針對特定任務的微調，則是讓大模型更加貼合實際應用需求的“定製化” 過程。在完成預訓練後，大模型已經具備了通用的語言理解和生成能力，但對於一些特定領域或任務，還需要進行進一步的優化。例如，將預訓練的大模型應用於醫療領域的問答系統時，通過使用醫療領域的專業數據集對模型進行微調，模型能夠學習到醫學術語、疾病知識、治療方法等專業信息，從而在回答醫療相關問題時更加準確和專業。
Prompt工程是大模型與用戶交互的“藝術” 。通過精心設計的提示詞，用戶可以引導大模型生成符合期望的輸出。不同的Prompt設計會導致大模型產生截然不同的結果，因此，如何構建有效的Prompt成為了充分發揮大模型能力的關鍵。例如，在文本生成任務中，一個清晰、具體且富有引導性的Prompt能夠讓大模型生成邏輯連貫、內容豐富的文本；而在問答任務中，合理的Prompt設計可以幫助大模型更好地理解問題意圖，給出準確的回答。
3.2 Agent 技術要素：工作流引擎/ API 網關/ 驗證模塊
Agent的技術棧則像是一個高效運轉的智能工廠，各個技術要素協同工作，賦予Agent自主感知、決策和行動的能力。
工作流引擎是Agent的“指揮官”，負責規劃和協調任務的執行流程。它根據預設的目標和規則，將複雜的任務分解為一系列有序的子任務，併合理安排這些子任務的執行順序和時間。在一個自動化辦公場景中，當Agent接到“完成月度銷售報告並發送給團隊成員”的任務時，工作流引擎會首先規划出獲取銷售數據、分析數據、撰寫報告、排版美化以及發送郵件等子任務的執行順序，然後依次調度各個子任務的執行，確保整個任務能夠順利完成。
API網關是Agent與外部世界溝通的“橋樑”，通過調用各種API接口，Agent能夠獲取豐富的外部信息和服務。它就像一個智能的信息中介，負責管理和轉發Agent與外部系統之間的請求和響應。在智能客服場景中，Agent可以通過API網關調用客戶關係管理（CRM）系統的API，獲取客戶的基本信息、購買歷史和諮詢記錄等，以便更好地理解客戶需求，提供個性化的服務；同時，Agent還可以調用知識庫的API，查詢相關的產品知識和解決方案，為客戶提供準確的回答。
這裡需要注意的是，前文提到的通用智能體——實在Agent是可以不用API，就能操作外部軟件系統的。API開發和維護都需要很多人力，如果操作一個軟件就要開發一個API，那這個Agent智能體產品就違背了低耦合的設計原則，極難維護。所以，現在通用智能體的發展方向是以實在Agent為典型代表的非API鏈接方式。
驗證模塊是Agent行動的“安全衛士”，確保Agent的決策和行動符合預期和安全規範。它對 Agent生成的操作指令進行嚴格的檢查和驗證，防止出現錯誤或危險的操作。在智能家居控制場景中，當Agent生成控制智能電器的操作指令時，驗證模塊會檢查指令的格式是否正確、參數是否合理、操作是否符合設備的安全限制等。如果發現指令存在問題，驗證模塊會及時發出警報並阻止操作的執行，保障智能家居系統的安全穩定運行。此外，驗證模塊還可以對Agent獲取的外部信息進行真實性和可靠性驗證，避免受到虛假信息的干擾。
四、典型應用誤區警示
4.1 用大模型直接控制物聯網設備的風險
在物聯網蓬勃發展的時代，人們常常寄希望於強大的大模型能夠直接承擔起控制物聯網設備的重任，實現更加智能、便捷的設備管理。然而，這種做法隱藏着諸多風險，就如同在薄冰上跳舞，看似美好卻危機四伏。
大模型在面對物聯網設備控制時，實時性問題尤為突出。物聯網設備的運行環境複雜多變，需要對各種突發情況做出快速響應。在智能工廠中，生產線上的設備需要實時協同工作，一旦出現故障或異常，必須立即進行調整。而大模型在處理信息時，由於其複雜的計算過程和數據處理流程，往往需要一定的時間來生成響應結果。這就可能導致在設備出現緊急情況時，大模型無法及時下達控制指令，從而影響生產效率，甚至引發生產事故。例如，當某台關鍵生產設備的溫度突然升高，可能會對產品質量和設備本身造成嚴重損害，此時需要立即降低設備功率或啟動冷卻系統。但如果使用大模型進行控制，由於其響應延遲，可能無法及時採取措施，導致設備損壞，生產被迫中斷。
安全性也是大模型直接控制物聯網設備時面臨的一大挑戰。物聯網設備通常涉及到大量的敏感信息，如個人隱私數據、企業商業機密等。一旦設備被攻擊或控制，這些信息就可能面臨泄露和被篡改的風險。大模型本身在安全防護方面存在一定的局限性，它主要是基於預訓練的數據和算法進行運行，難以應對複雜多變的網絡攻擊手段。黑客可以通過惡意輸入、漏洞利用等方式，干擾大模型的正常運行，從而獲取對物聯網設備的控制權。在智能家居系統中，如果大模型被攻擊，黑客就有可能遠程控制智能門鎖、攝像頭等設備，導致家庭安全受到威脅，用戶的隱私信息被泄露。
此外，大模型缺乏對物聯網設備的直接感知和自主決策能力。物聯網設備的控制需要根據實時的環境信息和設備狀態進行靈活調整，而大模型無法直接感知這些信息，只能依賴於預先輸入的數據和指令。這就使得大模型在面對複雜的實際場景時，難以做出準確、有效的決策。在農業物聯網中，需要根據土壤濕度、溫度、光照等實時環境信息，對灌溉系統、遮陽設備等進行精確控制。但大模型無法直接感知這些環境參數，只能根據預設的規則和數據進行判斷，這就可能導致控制不準確，影響農作物的生長和產量。
4.2 Agent 在創意寫作中的局限性
當我們談及創意寫作，往往期望能夠藉助先進的技術，如Agent，來激發更多的創作靈感，提高創作效率。然而，儘管Agent在很多領域展現出了強大的能力，但在創意寫作方面，它仍然存在着明顯的局限性，就如同機械的模仿者，難以觸及到創意和情感的核心。
創意寫作，無論是詩歌創作、小說情節構思還是散文創作，都深深依賴於人類獨特的靈感、情感和豐富的生活體驗。這些元素是人類創造力的源泉，賦予了作品靈魂和獨特的魅力。而Agent，雖然能夠通過學習大量的文本數據，掌握一定的語言模式和創作技巧，但它缺乏真正的靈感和情感體驗。它無法像人類一樣，在某個瞬間被大自然的美景所觸動，從而迸發出創作的靈感；也無法像人類一樣，在經歷人生的起伏後，將內心深處的情感融入到文字之中。
以詩歌創作為例，一首優秀的詩歌不僅僅是語言的堆砌，更是詩人情感的抒發和思想的表達。它需要運用獨特的意象、韻律和節奏，營造出一種獨特的意境，引發讀者內心深處的共鳴。而Agent在創作詩歌時，雖然可以根據已有的詩歌模式和語言規則，生成看似押韻、對仗工整的詩句，但往往缺乏情感的深度和靈魂的觸動。它無法真正理解愛情的甜蜜與痛苦、友情的珍貴與溫暖、對自然的敬畏與讚美等人類複雜的情感，因此，它創作出來的詩歌往往顯得空洞、生硬，難以打動讀者的心靈。
五、2023技術融合新範式
5.1 LangChain 框架下的協同案例
在當今的人工智能領域，LangChain框架猶如一座橋樑，巧妙地將大模型與Agent連接在一起，開啟了兩者協同工作的全新範式。LangChain是一個基於語言模型開發應用程序的強大框架，它提供了一系列豐富的工具、組件和接口，使得開發者能夠輕鬆地將大模型的語言理解與生成能力，與Agent的自主決策和行動能力相結合，構建出更加智能、高效的應用系統。
LangChain框架下大模型與Agent的協同原理，類似於一場精心編排的交響樂演出。大模型就像是樂團中的首席演奏家，憑藉其強大的語言理解和生成能力，為整個協同過程提供核心的知識支持和語義理解。當接收到用戶的輸入時，大模型能夠快速地分析和理解輸入文本的含義，並根據已有的知識儲備，提供相關的信息和建議。而Agent則像是樂團的指揮，負責協調各個部分的工作，根據大模型的輸出以及預設的目標和規則，制定具體的行動策略，並調用各種外部工具和資源來執行這些策略。在智能文檔分析場景中，當用戶上傳一份合同文檔，並提出“分析這份合同中的關鍵條款和潛在風險”的需求時，大模型首先對合同文本進行深入的語義理解和分析，提取出合同中的關鍵信息，如合同雙方、交易金額、交付時間、違約責任等；Agent則根據大模型提取的信息，結合預設的風險評估規則和法律知識，制定出具體的分析步驟，如調用法律知識庫工具，對合同中的法律條款進行合規性審查；調用風險評估工具，分析合同中可能存在的風險點，如交付延遲風險、違約賠償風險等。通過大模型與Agent的緊密協作，能夠快速、準確地完成智能文檔分析任務，為用戶提供有價值的分析結果和建議。
以智能文檔分析案例為例，我們可以更直觀地看到大模型與Agent在LangChain框架下的協同工作過程。假設一家企業需要對大量的合同文檔進行自動化分析，以快速了解合同的關鍵內容和潛在風險。在LangChain框架下，具體實現步驟如下：首先，使用LangChain的文檔加載器（DocumentLoader）將合同文檔加載到系統中，並通過文本分割器（TextSplitter）將文檔分割成適合大模型處理的小塊。接着，大模型對這些文本塊進行語義理解和分析，提取出關鍵信息，如合同雙方的基本信息、合同標的、價格條款、交付時間等。然後，Agent根據預設的規則和目標，對大模型提取的信息進行進一步的處理和分析。Agent可能會調用法律知識庫API，查詢相關的法律法規，對合同中的條款進行合法性審查；調用風險評估工具，根據合同中的關鍵信息，評估合同可能存在的風險，如市場風險、信用風險、法律風險等。在這個過程中，Agent會不斷地與大模型進行交互，根據大模型的反饋調整自己的分析策略和步驟。最後，Agent將分析結果進行整合和總結，生成一份詳細的合同分析報告，為企業的決策提供有力的支持。
5.2 醫療診斷領域的聯合應用演示
在醫療診斷領域，大模型與Agent的聯合應用正為這一傳統領域帶來新的變革和突破，展現出巨大的潛力和優勢。其聯合應用的流程可以看作是一場嚴謹的醫學推理和決策過程。當患者的癥狀、病史、檢查結果等信息被輸入到系統中後，大模型首先發揮其強大的語言理解和知識整合能力，對這些多源信息進行深度分析和理解。大模型能夠從海量的醫學文獻、病例數據中提取相關的知識和經驗，為診斷提供全面的參考依據。它可以對癥狀進行分類和關聯分析，找出可能的疾病範圍；結合病史信息，排除一些不符合條件的疾病；根據檢查結果，進一步縮小診斷範圍，提供初步的診斷建議。
以疾病診斷輔助系統為例，當一位患者出現咳嗽、發熱、乏力等癥狀，並伴有近期的旅行史，系統將這些信息輸入給大模型。大模型通過對醫學知識的理解和分析，判斷這些癥狀可能與多種疾病相關，如流感、肺炎、新冠病毒感染等。然後，Agent根據大模型的初步判斷，結合患者的具體情況，制定進一步的診斷策略。Agent可能會調用醫療數據庫，查詢該地區近期的疾病流行情況，了解是否有類似病例的聚集；調用影像分析工具，對患者的肺部CT圖像進行詳細分析，查看是否有肺部病變的跡象；調用實驗室檢測結果查詢接口，獲取患者的血常規、核酸檢測等結果，以進一步明確診斷。在這個過程中，Agent會不斷地根據新獲取的信息，調整診斷策略，與大模型進行交互，共同完成診斷任務。
六、結尾總結
通過上述對Agent和大模型在概念、技術、應用等多方面的深度剖析，我們清晰地認識到這兩者雖同為AI領域的重要組成部分，但卻有着各自獨特的優勢和應用場景。大模型憑藉其強大的語言理解和生成能力，猶如一座知識的寶庫，為各種自然語言處理任務提供了堅實的基礎；而Agent則以其自主決策、環境交互和目標導向的特性，成為在現實世界中執行複雜任務的得力助手，恰似一位高效的數字員工。
在實際應用中，大模型與Agent並非相互孤立，而是呈現出相互融合、協同發展的趨勢。正如我們在 LangChain框架下的智能文檔分析案例以及醫療診斷領域的聯合應用演示中所看到的，兩者的結合能夠充分發揮各自的優勢，實現1+1>2的效果。這種融合不僅拓寬了AI技術的應用邊界，也為解決各種複雜的現實問題提供了新的思路和方法。
展望未來，隨着技術的不斷進步和創新，Agent和大模型有望在更多領域實現深度融合與應用拓展。在智能交通領域，它們的協同工作或許能夠實現更加高效的交通流量優化和自動駕駛輔助；在教育領域，可能會創造出個性化的智能學習助手，根據每個學生的學習進度和特點提供精準的學習指導；在工業製造領域，或許能助力實現更加智能化、自動化的生產流程，提高生產效率和產品質量。
作為技術的愛好者和關注者，我們應緊跟這一發展趨勢，持續關注Agent和大模型的技術進展，深入探索它們的應用潛力。無論是對於技術從業者，還是對於普通大眾而言，了解和掌握這兩項技術，都將有助於我們更好地適應這個快速發展的智能化時代，把握時代賦予的機遇，迎接未來的挑戰。
