架构级解读!谷歌2025白皮书:AI Agent如何通过“记忆-规划-行动”闭环,实现超越LLM的智能?

在AI 的浪潮中,我们经常听到两个词被交替使用:“大模型”(Model)和"智能体"(Agent)。

很多人会有这样的疑惑:它们不是一回事吗?Agent 不就是在大模型外面包了一层“壳”吗?

谷歌在最新的Agent 白皮书中给出了明确的答案:并非如此。 如果说大模型是拥有超强计算能力的“大脑”,那么智能体就是一个拥有手脚、感官和记忆的完整“人”。

今天,我们就来扒开AI 的外衣,通过四个核心维度的终极对比,看懂为什么 Agent 才是通往 AGI(通用人工智能)的必经之路。

01 核心定义

首先,我们需要厘清两者的基本定义。

模型(The Model): 在大模型(LLM)的语境下,它是一个中心化的决策者。它拥有惊人的文本生成和理解能力,但它本质上是被动的。它等待你的输入,然后给出一个预测性的输出 。

智能体(The Agent): 智能体是一个更加复杂的系统。它不仅仅 包含模型,还包含了推理(Reasoning)、逻辑(Logic)以及对外部信息的访问能力 。

谷歌白皮书给出的定义非常精辟:“智能体是一个试图通过观察世界并利用工具对其采取行动来达到目标的应用程序”,核心区别在于:模型通过预测来回答问题,而智能体通过行动来达成目标。

02 四大维度

为了更清晰地展示这种差异,谷歌白皮书提供了一份详细的对比清单。让我们逐一拆解:

  1. 知识的边界 (Knowledge)

模型:被困在“时间胶囊”里 模型的知识仅限于其训练数据中可用的内容 。一旦训练完成,它的世界就定格了。如果你问它“今天早上的谷歌股价是多少?”,它只能两手一摊,因为它不知道训练截止日期之后发生的事情。

智能体:连接实时的世界 智能体的知识通过与外部系统的连接(工具)得到了无限扩展。它可以调用API 去查股价、去翻阅最新的数据库。对于智能体来说,世界是鲜活的、实时的。

  1. 记忆与上下文 (Memory & Context)

模型:健忘的单次交互 通常情况下,模型进行的是基于用户查询的“单次推理/预测” 。除非你在外部专门构建了聊天记录系统,否则模型本身是不管理会话历史的。每一句话对它来说,都是全新的开始。

智能体:连贯的长期记忆 智能体拥有被管理的会话历史(Managed Session History) 。它允许基于用户的查询和之前的决策进行多轮推理。在智能体的世界里,一个“回合(Turn)”不仅是对话,更是“输入事件”与“智能体响应”的完整闭环。它记得你上一轮说了什么,也记得自己刚才做了什么。

  1. 工具的使用 (Tools Implementation)

模型:纸上谈兵 模型本身没有原生的工具实现。它可能会建议你“应该去查一下天气”,但它自己做不到。它就像一个被锁在房间里的智者,知道怎么做,但无法通过物理手段去执行。

智能体:知行合一 工具是原生集成在智能体架构中的。它不仅知道“要查天气”,还能直接调用天气 API,获取数据,并根据数据决定是建议你带伞还是戴墨镜。

  1. 逻辑与推理 (Logic Layer)

模型:依赖提示词的引导 模型没有原生的逻辑层。需要借助提示词工程或使用推理框架(CoT、ReAct 等)来形成复杂提示,指导模型进行预测。用户必须通过精心设计的提示词(Prompt ),比如“请一步步思考(CoT)”,来引导模型进行推理 。

智能体:原生的认知架构 智能体自带原生的认知架构(Cognitive Architecture) 。它内置了如 ReAct(推理+行动)、Chain-of-Thought(思维链)等推理框架或 LangChain 等编排框架。这意味着智能体不是在简单地“补全句子”,而是在主动地规划:第一步做什么,第二步做什么,如果出错了该怎么办。

03 本质区别

如果用一句话总结两者的区别,那就是:自主性(Autonomy)

智能体是自主的,它们可以在没有人类干预的情况下独立行动,特别是当被赋予了明确的目标(Goals)时 。

● 模型是你问它:“帮我订下周去瑞士的旅行。” 它仅给出文字建议。

● 智能体是你告诉它:“帮我订下周去瑞士的旅行。”

  1. 它会主动去查机票(Extensions)

  2. 对比价格和时间(Reasoning)

  3. 询问你的偏好(Memory)

  4. 甚至最终完成预订(Actions)

即使在没有人类详细指令的情况下,智能体也能通过推理,主动决定为了达成最终目标,下一步该做什么。

总 结

看到这里,你可能已经意识到了:智能体之所以强大,是因为它不仅仅有一个“大脑”(模型),它还有一套复杂的“认知架构”。这套架构是如何运作的?它是如何把一个抽象的Goal(目标),拆解成一步步具体的 Action(行动)的?ReAct 是如何将“思考”和“行动”完美交替进行的?

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