如今，“大模型（如DeepSeek）”和“智能体”正改变着越来越多企业的生产方式。但对于很多非专业朋友来说，这些概念听上去既神秘又复杂。其实，它们的核心思想并不难理解，下面就用通俗易懂的方式给大家科普一下。

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什么是智能体（AI Agent）

智能体就是一个可以“观察环境、做出决策并执行任务”的系统。它能够像一个自动化助理，帮助我们处理各种工作，比如整理信息、分析数据、甚至做一些简单的判断和操作。

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什么是大模型

大语言模型（LLM，Large Language Model）就是常见的一种大模型，典型的代表如DeepSeek。

大模型就像是一个“超级大脑”它通过“吃”进海量书籍、文章、对话（比如整个图书馆的资料），自己学会了人类说话、写东西的规律。比如你问它问题，它能像人一样回答你，还能写诗、编故事、解数学题、写程序等。

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智能体的组成：大模型 + 规划 + 记忆 + 工具

大模型（如DeepSeek）：好比它的“大脑”，负责理解语言、分析数据，或者生成文字和内容。

规划：就像给它一个“计划制定”的能力，告诉它遇到问题时该如何思考和选择最优方案。

记忆：能把之前做过的事、遇到的问题以及解决方法记下来，下次再碰到相似场景就能更快更好地应对。

工具：当智能体需要额外信息或执行任务时，可以借助外部工具，比如搜索引擎、数据库，或者一些自动化程序。

智能体与大模型的关系

可以把“大模型（如DeepSeek）”看作是一种非常强大的“语言和知识处理引擎”，而“智能体”就是一个把这个引擎用起来的系统，它能听懂指令、做出决策、执行任务，并在需要的时候使用大模型的能力来思考和回答问题。

- 大模型（如DeepSeek）主要负责“思考”和“理解语言”；

- 智能体除了“思考”，还能“感知环境”并“执行行动”，它在需要时会向大模型请求帮助来完成更复杂的任务。

就像一辆车（智能体）里有一个强劲的引擎（大模型）：引擎决定了车的动力，但车还需要方向盘、轮子等才能真正行动起来，这样才能载人到想去的地方。

智能体如何工作

感知

先收集外部信息，比如用户输入、网络数据等。

决策

根据收集的信息，结合自己的“记忆”和“大脑”（即大模型，如DeepSeek），思考该怎么做。

执行

真正去完成操作，比如回复用户、调用一个程序、访问数据库等等。

应用场景示例

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AI医疗方向

医生可以借助 AI 进行更精准的诊断与治疗。通过智能健康管理平台，对海量数据进行分析与整合，能够为患者提供个性化的健康建议，使医疗过程更高效、便捷。

智慧生活方向

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借助各种智能设备与应用，家庭、出行、社交等方方面面都能得到优化与升级。智慧生活不仅让我们享受更加舒适的居住体验，也为未来生活方式创造出无限可能。

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智能交通方向

通过将 AI 视觉识别技术应用于监控与管理系统，能实时监测车辆、行人和道路状况，并对交通流量进行有效调控。这种智能化的交通管理不仅能提高道路安全，还能显著提升城市整体通行效率，让出行更加顺畅。

总结

智能体= 大模型 + 规划 + 记忆 + 工具 ：

它能理解人类语言，又能做出“自我决策”，还能执行任务，甚至学习新知识。

应用场景：

非常多：企业可以用它做客服、写文案、做数据分析；个人可以用它做生活小助手、学习辅助等等。

未来趋势

随着技术进步，智能体会更加“聪明”和灵活，帮助我们更好地完成工作和生活中的各种任务。

各行各业都在尝试将大模型（如DeepSeek）及智能体（Agent）应用到生产环节，提升效率、降低成本、减少人工重复劳动。如果你想让工作更智能、想让机器能理解并执行自己的想法，那么大模型智能体（AI Agent）就是值得关注的一项关键技术。

如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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