本文详细介绍了AI智能体的概念、发展阶段及架构差异，对比了AI、模型、大模型与智能体的区别，并展示了智能体在服务业、医疗、销售等领域的应用前景。文章指出当前智能体处于从对话式AI向执行者过渡阶段，基于LLM和工具构建，可通过Python或低代码平台实现。智能体通过"感知-决策-行动"闭环实现自主任务执行，是未来AI发展的重要方向。

1、 什么是智能体

智能体（AI Agents或Agents）是指能够自主感知环境、做出决策并执行行动的系统或程序。

IBM：智能体是能够通过设计其工作流和利用可用工具，代表用户或其他系统自主执行任务的系统或程序。

Google：In it’s most fundamental form, a Generative AI agent can be defined as an application that attempts to achieve a goal by observing the world and acting upon it using the tools that it has at its disposal.

谷歌：从最基本的层面来看，生成式人工智能代理可以被定义为这样一种应用程序：它通过观察周围环境并利用自身所拥有的工具来采取行动，从而试图达成某个目标。

2、 智能体界的明星

产品	公司	智能体产品
Deep Research	openai	https://openai.com/index/introducing-deep-research/
Manus	manus	https://manus.im/
扣子（Coze）空间	字节跳动	https://www.coze.cn/

3、AI&模型&大模型&智能体的区别

• • AI： 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支学科。
• • 模型：传统的模型，是通过从数据中学习规律沉淀出一个模型，再利用该模型实现特定的功能，如预测模型（分类、回归），生成模型（文本、图像生成）等模型，本身是无实体的工具，且不具有自主性。
• • 大模型：模型中的特殊形态，首先要满足参数规模巨大（达到百亿、千亿甚至万亿）的显著特征，其次对人类（语言）指令有很强的遵循、理解能力，从而完成复杂的任务和推理。
• • 智能体：智能体式够感知环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的系统或程序，能够形成完整的“感知-决策-行动”闭环。

4、 智能体的发展阶段

OpenAI根据自身技术研发与产品开发提出了通往AGI的五级量表，将AI Agent分为五个阶段，每个阶段代表更高级的能力水平：

级别	名称与定义	典型代表 / 现状分析
第1级	对话式AI (Chatbots) 能够进行类似人类的对话，帮助完成基础的写作、编程等任务。	当前已全面实现。 例如：ChatGPT、Claude、Gemini、文心一言等主流大语言模型均属于此列。
第2级	人类水平的推理者 (Reasoners) 具备与博士水平人类相媲美的基础推理能力，能独立解决复杂的学术或技术问题。	处于突破前夜，部分能力已显现。 前沿模型（如GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、o1-preview） 已在数学、代码、科学推理中展现出初级推理能力，但稳定性、深度和通用性仍未完全达到稳定的人类博士水平。这是当前竞争的焦点。
第3级	执行者 (Agents) 能在数天内主动规划并执行复杂任务，例如独立完成一个完整的研究项目。	处于早期实验阶段。 以AI智能体（如GPTs、Claude Projects、国内各平台Agent） 为代表，它们能自动执行多步骤任务，但自主性、可靠性和任务时长与定义仍有巨大差距。
第4级	创新者 (Innovators) 能够进行原创性的、对人类而言也是新的发现和创新，相当于顶级科研合作者。	尚未实现。 当前AI的所有“创新”本质上仍是对人类已有知识的重组和延伸，不具备真正意义上的原创科学发现能力。
第5级	组织者 (Organizers) 能替代一个人类组织（如公司） 的绝大部分职能，自主完成目标管理、协作和执行。	属于科幻范畴。 这远超出当前技术框架，涉及通用人工智能的终极形态。

图4.1 AGI的五级量表

5、 智能体的应用

各行各业都可以通过AI-Agent得到重塑，如：

1. 服务业：智能客服、个性化推荐系统……

2. 医疗行业：医学影像辅助和诊断、药物研发和临床试验优化……

3. 销售行业：智能营销Agent……

4. 大数据行业：SQL Agent，Report Agent

   5. ……

6、 智能体架构

---

• • 单一智能体：

• • LLM（Large Language Model 大模型）必选；
• • Tools必选；

• • 多智能体：

• • 低代码平台：FastGPT、Dify、Coze etc.
• • 代码实现：建议Python代码，因为AI生态较完整，Python的LangChian、LangGraph框架，LangSmith（Event-Tracking，类似埋点最终，企业版本license收费，可以用开源的替代品如Langfuse等代替）为主；代码实现也有以Google为代表的Google ADK（Agent Development Kit），考虑到现状Google生态在国内的尴尬，ADK并不足与发挥他的最大威力，如一键部署Google Cloud Run，调用Google的Gemini等。

• • 智能体的调用：

• • Python
• • Node（Http）

图6.1 AI Agent 通用架构图

以上就是AI Agent（智能体）的简单介绍，下期一起聊聊基于代码实战、基于低代码平台、基于AI编码工具的QuickStart（快速实现）。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要 《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？