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大家都在说2025年回事Agent大年，我也相信，按照LLM目前的发展水平，一方面AGI遥遥无期，另一方面LLM的成本又在下降，AI应用的发展就会成为下一个热点，毕竟， 行业总会找到自己的出路，而Agent就是AI行业的下一个出路之一。 大模型（Large Language Models, LLMs）和智能体（Agent）虽然在某些应用场景中有交集，但它们的概念、功能和技术实现上有显著的区别。我从以下几个方面来给大家做一个对比，相信你就能更加清晰的了解了。 1. 定义与目标 大模型（LLM） 定义：大模型是指那些参数量巨大、训练数据丰富、具有强大语言. agent到底是个什么鬼？ 前几年，agent在各种论文中频频出现，单从定义上看，感觉与构件并没有多大区别。 agent是不是仅仅是人工智能中炒作的一个概念，以忽悠为主，并没有什么… 显示全部 关注者 81 被浏览
网络热门Agents 截止至今日，开源的Agent应用可以说是百花齐放，文章也是挑选了热度和讨论度较高的19类Agent，基本能覆盖主流的Agent框架，每个类型都做了一个简单的summary、作为一个参考供大家学习。 现在Agent爆火，有哪些Benchmark可以真实反应一个Agent的实际能力？以下BenchMark都有哪些区别？还有哪些… 就在10月初，这个MLE-Bench的榜单上突然出现了一个叫FM Agent的智能体，而且上来就是第一名，这个FM Agent之前不显山不漏水，上来就力压群雄，的确让人好奇这个Agent是何方神圣。
Agent 的发展本质是 模型能力迭代 的体现：从依赖外部工具到内化自主能力。 2025 年的关键趋势是 Less Structure, More Intelligence ——减少人工框架，释放模型原生智能。 开发者应聚焦数据积累（如用户交互日志）和强化学习微调，而非过度设计流程。 如何学习AI大.
Agent 是指 LLM 动态指导其自身流程和工具使用，并保持对其完成任务方式控制的系统。 下面，我们将详细探讨这两种类型的 agentic 系统。 在附录 1（“实践中的 Agent”）中，我们将介绍客户发现使用这些类型的系统具有特殊价值的两个领域。 当 Agent 运行超过 10-20 轮，上下文窗口就会变得又臭又长，模型很容易“迷路”，开始重复犯错。 而“微智能体”模式把复杂任务拆解，每个 Agent 只负责一个小的、专注的环节，上下文始终保持简短和聚焦，可靠性自然就上去了。
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