引言
最近社区里关于 LLM（大模型）和 Agent（智能体）的讨论越来越多。很多人把两者混为一谈：LLM 是智能体？智能体只是给 LLM 包上壳？本文从工程视角解释两者区别，并给出直观架构图和循环时序图
1. LLM 是“能读会写的大脑”，但不会主动行动
LLM（Large Language Model）是一个强大的语言推理引擎：理解文本、生成文本、推理、总结、写代码等。但它是被动的：需要输入才能产生输出，不会自行发起动作，也缺少长期运行的任务管理能力。
下面这张图展示 LLM 的被动交互模式。
2. Agent 是“带手脚的大脑”：能感知、能决策、能执行
Agent 是一种系统级的设计理念，把推理（LLM）和执行能力（工具链/平台）放到一个闭环中。典型组件包括：LLM（或其它推理模块）、工具（API、数据库、脚本）、计划器/策略模块、观察器（观测环境/结果）、以及执行引擎。
下面是一个常见的 Agent 架构示意图。
3. Agent 的循环机制（Plan → Act → Observe → Reflect）
Agent 与 LLM 最大不同在于是否存在一个持续的循环：规划（Plan）→ 执行（Act）→ 观测（Observe）→ 反思/修正（Reflect）。有这个闭环，系统才能自主完成多步任务并根据反馈纠偏。
- 实际对比（工程角度）
- LLM：推理引擎，擅长生成与理解；适合“单轮”或“人类监督下的多轮”交互。
- Agent：自治系统，具备任务拆解、工具选取、执行与纠正能力；适合需要跨系统操作、自动化执行与持续监控的场景。
5. 为什么企业/测试团队现在更关注 Agent？
- 企业需要可落地的自动化：运维自动化、测试自动化、数据自动化等；这些都要求系统能跨工具链执行完整流程。
- LLM 的能力为 Agent 提供了“通用推理”基础，让 Agent 更容易做决策与自然语言层面的解析。
- 测试场景：从需求理解到生成测试用例、写脚本、执行、收集日志、定位问题，整套链路更适合 Agent 完成。
6. 推荐的实践路径（给测试开发的工程建议）
- 先把能力模块化：把工具（执行器、日志采集、报警）做好接口化设计。Agent 的核心在于工具能被可靠调用。
- 把 LLM 当作策略/计划生成器：不要把所有逻辑放在 Prompt 里，设计健壮的 Planner 组件。
- 实现可观测性：每一步计划、执行和观测都应记录，便于回滚与审计。
- 输入输出边界要明确：明确哪些动作是自动化可做的，哪些需要人工介入。
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