你的需求，真的需要“智能体”吗？

你的需求，真的需要“智能体”吗？ 你的需求，真的需要“智能体”吗？ Modified July 10, 2025 其他的两个组件，记忆和工具，这本身就是传统软件具备的能力。 比如记忆：传统的数据库、飞书多维表格、飞书云文档等等都可以用来做长期记忆，而这些 PS：为了简单，我们先不引入各种向量数据库/RAG的概念 比如工具：各种搜索引擎，计算器等等都属于传统的软件程序范畴 这些组件是智能的放大器，让AI大脑的思考能够作用于真实世界，并不断从交互中积累经验。 智能体和传统软件的区别 我们知道了智能体的核心是AI大模型， 所以，智能体和传统软件的区别，本质上就是AI区别与传统软件的能力 我们先来看下 AI和传统软件的区别： 请注意：这里并不是把智能体和传统软件对立起来，而是为了方便读者理解两者的区别 各自的适用场景 我用几个我经常被问到的问题来进行说明： 问题一：大圣，我有一份财务报表数据，我想要对里面的数据进行处理，出一些图表，我可以用智能体实现么？ 我的回答： 这个问题很泛，你要对数据进行哪方面的处理和总结，想要出什么样的图表？ 如果仅仅是通过数据出一些饼图、折线图等趋势相关的图表。 Excel或者飞书多维表格自带的函数就可以，根本用不到智能体 原因： 截止目前，大模型本身并不擅长处理精确的数值计算。对于流程固定的数据处理和图表生成，传统软件工具不仅足够，而且更可靠、更高效。 问题二：大圣，我想要批量采集博主抖音主页的文案，可以用到什么智能体？ 我的回答： 如果你只是采集文案、视频这种，根本用不到什么智能体，这就是传统软件的范畴，他们有个学名叫做爬虫 爬虫可以用 RPA实现，可以用浏览器插件实现，也可以用 API的方式实现（程序员范围） 什么情况下会用到智能体呢？ 当你需要改写文案、仿写文案、总结文案风格时，这个任务的核心就变成了内容创作和理解，这时候就需要AI大模型这个“大脑”来处理了。 智能体是一个系统，由AI大模型和其他增强组件组成的系统。 虽然智能体不都是由 AI大模型组成，但是没有 AI大模型参与的系统不能称之为智能体 所以当你在寻求一个解决方案的时候，可以从如下角度思考 1. 这个解决方案中，哪些环节需要用到大模型的创造、理解、自主规划能力？（比如头脑风暴、文案改写、开放式问答） 2. 哪些环节是传统软件的确定性、重复性能力？（比如数据采集、格式转换、固定流程的计算） 从这个角度思考问题，会让你对自己要选择的解决方案更清晰，从而不会被智能体这个爆火的概念所裹挟。 此篇文章的意义不在于纠结概念，而是帮助大家找到解决问题的正确工具 智能体不是灵丹妙药，你需要区分出数字化和智能化的区别，有可能你缺的是数字化工具，而不是智能化工具 延伸思考 上面部分为了让小白能够快速的抓住核心区别，我用了一些通俗易懂的语言。 但是对于区分人工智能软件和传统软件，还有一种更本质的方式： 不用看它用了什么组件，而是看它解决了什么性质的问题 我们可以将软件系统分为两类：确定性系统（Deterministic System） 和 探索性系统（Exploratory System）。 传统软件是典型的确定性系统 它的设计哲学是 “如果发生A，就执行B”。 所有的路径、逻辑和结果都是在设计之初就被人类工程师严格定义的。 它极其擅长处理 流程固定、目标明确 的问题。 比如，计算财务报表、按照固定规则爬取数据、或者执行一个预设好的工作流。 它的世界里没有意外，一切都在掌控之中。用户需要的是精确的执行。 AI智能体则是一个探索性系统 它的设计哲学是 “我的目标是C，我该如何到达那里？”。 它面对的往往是 流程不固定、目标可能模糊、环境可能变化的问题。 智能体通过大模型的理解和推理能力，在与记忆和工具的互动中，自主地探索、规划并尝试出一条通往目标的路径 这个过程充满了不确定性和可能性。 它解决的不是“如何执行已知步骤”的问题，而是“如何发现未知步骤”的问题。用户需要的是它的创造力和适应性 写在最后 除了面向智能体的技术开发者而言，大部分人不需要去了解智能体各种花里胡哨的概念 AI智能体的出现只是让你多了一种选择而已，并不是要抛弃传统的软件 但是 AI智能体的出现确实带来了一种新的范式： 人要想用好智能体，关键在于“协同”，而不是传统软件的固定流程 想要用好智能体，只有一个办法：在学会了 AI的底层逻辑后，尽量的多用 知其然，知其所以然，才能走的更远。 其他的两个组件，记忆和工具，这本身就是传统软件具备的能力。 比如记忆：传统的数据库、飞书多维表格、飞书云文档等等都可以用来做长期记忆，而这些 PS：为了简单，我们先不引入各种向量数据库/RAG的概念 比如工具：各种搜索引擎，计算器等等都属于传统的软件程序范畴 这些组件是智能的放大器，让AI大脑的思考能够作用于真实世界，并不断从交互中积累经验。 智能体和传统软件的区别 我们知道了智能体的核心是AI大模型， 所以，智能体和传统软件的区别，本质上就是AI区别与传统软件的能力 我们先来看下 AI和传统软件的区别： 请注意：这里并不是把智能体和传统软件对立起来，而是为了方便读者理解两者的区别 各自的适用场景 我用几个我经常被问到的问题来进行说明： 问题一：大圣，我有一份财务报表数据，我想要对里面的数据进行处理，出一些图表，我可以用智能体实现么？ 我的回答： 这个问题很泛，你要对数据进行哪方面的处理和总结，想要出什么样的图表？ 如果仅仅是通过数据出一些饼图、折线图等趋势相关的图表。 Excel或者飞书多维表格自带的函数就可以，根本用不到智能体 原因： 截止目前，大模型本身并不擅长处理精确的数值计算。对于流程固定的数据处理和图表生成，传统软件工具不仅足够，而且更可靠、更高效。 问题二：大圣，我想要批量采集博主抖音主页的文案，可以用到什么智能体？ 我的回答： 如果你只是采集文案、视频这种，根本用不到什么智能体，这就是传统软件的范畴，他们有个学名叫做爬虫 爬虫可以用 RPA实现，可以用浏览器插件实现，也可以用 API的方式实现（程序员范围） 什么情况下会用到智能体呢？ 当你需要改写文案、仿写文案、总结文案风格时，这个任务的核心就变成了内容创作和理解，这时候就需要AI大模型这个“大脑”来处理了。 智能体是一个系统，由AI大模型和其他增强组件组成的系统。 虽然智能体不都是由 AI大模型组成，但是没有 AI大模型参与的系统不能称之为智能体 所以当你在寻求一个解决方案的时候，可以从如下角度思考 1. 这个解决方案中，哪些环节需要用到大模型的创造、理解、自主规划能力？（比如头脑风暴、文案改写、开放式问答） 2. 哪些环节是传统软件的确定性、重复性能力？（比如数据采集、格式转换、固定流程的计算） 从这个角度思考问题，会让你对自己要选择的解决方案更清晰，从而不会被智能体这个爆火的概念所裹挟。 此篇文章的意义不在于纠结概念，而是帮助大家找到解决问题的正确工具 智能体不是灵丹妙药，你需要区分出数字化和智能化的区别，有可能你缺的是数字化工具，而不是智能化工具 延伸思考 上面部分为了让小白能够快速的抓住核心区别，我用了一些通俗易懂的语言。 但是对于区分人工智能软件和传统软件，还有一种更本质的方式： 不用看它用了什么组件，而是看它解决了什么性质的问题 我们可以将软件系统分为两类：确定性系统（Deterministic System） 和 探索性系统（Exploratory System）。 传统软件是典型的确定性系统 它的设计哲学是 “如果发生A，就执行B”。 所有的路径、逻辑和结果都是在设计之初就被人类工程师严格定义的。 它极其擅长处理 流程固定、目标明确 的问题。 比如，计算财务报表、按照固定规则爬取数据、或者执行一个预设好的工作流。 它的世界里没有意外，一切都在掌控之中。用户需要的是精确的执行。 AI智能体则是一个探索性系统 它的设计哲学是 “我的目标是C，我该如何到达那里？”。 它面对的往往是 流程不固定、目标可能模糊、环境可能变化的问题。 智能体通过大模型的理解和推理能力，在与记忆和工具的互动中，自主地探索、规划并尝试出一条通往目标的路径 这个过程充满了不确定性和可能性。 它解决的不是“如何执行已知步骤”的问题，而是“如何发现未知步骤”的问题。用户需要的是它的创造力和适应性 写在最后 除了面向智能体的技术开发者而言，大部分人不需要去了解智能体各种花里胡哨的概念 AI智能体的出现只是让你多了一种选择而已，并不是要抛弃传统的软件 但是 AI智能体的出现确实带来了一种新的范式： 人要想用好智能体，关键在于“协同”，而不是传统软件的固定流程 想要用好智能体，只有一个办法：在学会了 AI的底层逻辑后，尽量的多用 知其然，知其所以然，才能走的更远。 原文地址【大圣AI超级个体】：https://mp.weixin.qq.com/s/bFBBWLErmJbdsoyJ8Vtg A 智能体无疑是当下最火热的词。几乎所有人都想搭上这班车，用它来解决自己的问题 我后台被问的最多的问题之一是： 🎼 大圣，我想实现一个某某功能，你这里有现成的智能体可以使用么？ 大圣，我想实现一个某某功能，你这里有现成的智能体可以使用么？ 我通过跟咨询的人沟通发现，大家普遍存在一个误区：不了解智能体的构成和能力边界，无法区分跟传统软件的区别，把智能体当成了灵丹妙药。 智能体和传统软件，没有优劣之分，只是适用于不同的场景 这篇文章的目的，就是帮助你建立起正确的判断力。 让你在面对一个具体问题时，能清晰地分辨出，你需要的到底是一套按部就班的自动化系统，还是一个能自主探索的智能体系统 PS：此篇文章面向的是小白，里面会隐去很多的专业性概念 智能体的概念 智能体刚出来的时候，我在一张图的基础上总结了一个万能公式 🎼 AI Agent（智能体） = LLM（大模型）+ Planning（规划）+ Memory（记忆）+ Tools（工具） AI Agent（智能体） = LLM（大模型）+ Planning（规划）+ Memory（记忆）+ Tools（工具） 每个模块的作用如下： 💡 LLM（大模型+提示词） • 相当于人类的思维中枢 • 负责理解任务、生成内容、做出合理正确的决策 LLM（大模型+提示词） • 相当于人类的思维中枢 • 负责理解任务、生成内容、做出合理正确的决策 💡 Planning（规划） • 解决大模型执行确定流程不稳定的问题 • 类似于我们人类的执行控制系统 • 比如你要制定写书计划：从资料搜索、大纲制定到成稿的完整工作流 Planning（规划） • 解决大模型执行确定流程不稳定的问题 • 类似于我们人类的执行控制系统 • 比如你要制定写书计划：从资料搜索、大纲制定到成稿的完整工作流 💡 Memory（记忆） • 解决大模型上下文长度不够的问题 • 如同我们人类的笔记本或文档系统 • 分为短期记忆和长期记忆，实现信息的有效管理 Memory（记忆） • 解决大模型上下文长度不够的问题 • 如同我们人类的笔记本或文档系统 • 分为短期记忆和长期记忆，实现信息的有效管理 🔆 Tools（工具） • 解决大模型没有办法和外界系统交互的问题 • 就像我们人类使用的各种辅助工具 • 搜索引擎获取最新资讯，文档处理工具整理内容，计算工具处理数据等 Tools（工具） • 解决大模型没有办法和外界系统交互的问题 • 就像我们人类使用的各种辅助工具 • 搜索引擎获取最新资讯，文档处理工具整理内容，计算工具处理数据等 下面是一个精简版本的智能体架构图 智能体的智能是什么 为了更好的区分智能体和传统软件的区别，我们一定要先搞清楚，智能体的智能到底从哪里来？ 再次回到那个公式 🎼 AI Agent（智能体） = LLM（大模型）+ Planning（规划）+ Memory（记忆）+ Tools（工具） AI Agent（智能体） = LLM（大模型）+ Planning（规划）+ Memory（记忆）+ Tools（工具） 智能体的核心智能，或者说它的“思考引擎”，来自于大模型（LLM）。我相信这一点大家都能理解。 而规划（Planning），则决定了这个“大脑”如何行动。目前规划主要有两种实现方式： 第一种：人工编排的工作流 在 Coze、Dify 这类平台上，我们预先设定好一步步的流程。 这种方式更像是一个自动化脚本，而非真正的智能，因为路径是人定死的。 第二种：模型驱动的动态规划： 像 Manus、扣子空间这类通用智能体，它们的规划是由专门的大模型来做的。 这意味着任务流程是模型根据目标自主生成的，没有人为干预，这才是真正的智能规划。