导读：大模型通常通过Prompt（提示）与用户进行交互，其效果受到用户提问清晰度的影响，而Agent智能体则可以在给定任务目标后独立思考并自主采取行动。大模型像是拥有丰富知识的个体，但行动受限，需要通过工具来施展才华，而Agent智能体则弥补了这一不足，成为人工智能界的“行动派”。

Agent智能体（或简称为智能体）在人工智能领域中，是指一个能够感知环境、做出决策并执行动作的自主实体。它通常设计为具有一定的目标导向性，在与环境或其他智能体交互时能够根据当前状态和未来预期结果调整其行为策略。智能体的核心功能包括但不限于环境感知、推理、学习和适应，它们可以应用在游戏、机器人、自动驾驶系统等多种场景中。

大模型则指的是参数量庞大、训练数据集丰富的深度学习模型，如GPT-3、BERT等。这类模型往往专注于处理复杂的语言任务，如文本生成、语义理解、问答系统等。虽然大模型能够展现强大的泛化能力和创造性思维，但它们通常并不具备直接作用于现实世界环境的能力，即不包含执行物理动作或与外界进行实时交互的机制。

区别主要在于：

1. 目标与应用场景：Agent智能体的设计目标是实现对环境的有效互动，适用于各种实际操作和控制场景；而大模型更关注的是信息处理和知识产出，典型应用于自然语言处理相关的软件应用。
2. 自主程度：智能体通常具有较高的自主性，能够基于自身算法和学习机制来决定行动；大模型依赖于输入输出，不能自主地采取行动，尽管可以通过API等方式间接影响外部世界。
3. 与外界交互：智能体需要有感知模块以收集环境信息，并通过行动模块来改变环境状态；而大模型通常仅处理静态或流式数据输入，不涉及直接的环境交互。
4. 综合能力：智能体整合了感知、决策、行动等多个环节，形成闭环反馈系统；大模型则是开放式的预测或生成模型，不具备完整的闭环智能体系结构。

综上所述，Agent智能体更像是一个集成多种技术手段、能在特定环境中自我驱动和解决问题的整体解决方案，而大模型则是构建这些智能体的一个核心组件，作为智能体的一部分，提供智能决策所需的知识基础和推理能力。
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备注：Agent是一个英文单词，agent指能自主活动的软件或者硬件实体。在人工智能领域，中国科学界把其译为中文“智能体”。曾被译为“代理”、“代理者”、“智能主体”等，中国科学界已经趋向于把之翻译为：智能体，艾真体（蔡自兴2002年提出）。