终于有人把AI大模型三种模式：Agent、copilot、embedding讲清楚了！

引言：今天来和大家讲讲AI大模型的三种模式：agent、copilot、embedding

大模型三种模式解析：agent、copilot、embedding

这三种模式的本质，其实是人类逐渐"解放"自己的进化史。从"人力主导生产"到"AI 全面代劳"，这个过程真的很有意思！我按照这个演进路线来和大家讲讲。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

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01

Embedding 模式：人类主导决策，AI仅作辅助

Embedding 模式作为初级协作形态，其核心特征在于：人类始终掌握主导权并承担主要任务，AI仅扮演辅助角色提供有限支持。

什么是向量化 Embedding？

通俗来讲，向量化就是将文字、图片等内容转化为一组数字编码（向量），帮助机器识别其中的关联性。

好比这样：为每个词语、每段文字生成专属的"数字指纹"，AI凭借这些"指纹"就能分析内容之间的相似性——即使表述形式有差异，只要含义接近，系统就能准确匹配。

Embedding 模式的工作流程

\1. 人类设立任务目标

\2. AI 根据需求提供信息或建议

\3. 人类做出判断，完成主要工作

实际应用案例

智能搜索引擎：搜"学习编程"，系统不但返回带这些关键词的结果，同时能理解"计算机入门"相关概念内容

内容推荐系统：浏览完一个视频后，系统能推荐真正相关的内容，不只是同类型的

智能客服：能识别用户需求的深层含义，不只是简单应答或关键词匹配

Embedding技术是RAG（检索增强生成）的核心，让大模型能精准定位知识片段。但该模式下，最终判断和执行仍由人类主导，AI仅提供决策支持。

02

Copilot 模式：人机协作的黄金搭档

Copilot模式标志着人机关系的新纪元：人类与AI形成动态互补的伙伴关系。这就像拥有一个24小时在线的智能同事！

Copilot 是什么？

简单来说，Copilot 就是副驾驶，你是主飞行员，AI 是你的副手：

你掌握整体方向，AI 协助执行细节

你提供创意和判断，AI 提供素材和建议

双方优势互补，共同完成任务

Copilot 模式的工作流程

\1. 人类定义问题边界

\2. 双方并行处理擅长领域

\3. 人类进行质量把控

\4. 人类最终拍板定案

实际应用案例

GitHub Copilot：程序员编写算法时，AI即时推荐代码片段，但最终是否采纳由程序员把控

Microsoft 365 Copilot：你起草邮件，AI调整语气措辞；你制表格，AI推荐数据可视化方案

设计软件的 AI 助手：你设定风格基调，AI产出配色与排版组合

Copilot模式下，AI的协作深度显著增强，但决策权始终掌握在人类手中。这种模式广受认可，因其完美平衡了AI的效率优势与人类的审美把控权。

03

Agent 模式：AI 唱主角，人类只需发号施令

Agent 模式是 2025 年最火热的 AI 应用形态，也是离 AGI 最近的一步。在这个模式下：

AI 完成绝大部分工作，人类只需要指定目标和监督结果。

Agent 是什么？

Agent 可以理解为"能自主行动的 AI 代理"：

它不只是提供建议，而是能够独立规划和执行完整任务

它能自主选择工具，决定行动顺序

它能根据环境反馈调整策略，直到完成目标

Agent 模式的工作流程

\1. 人类只需设立目标提供资源

\2. AI 自主进行任务分解

\3. AI 自主选择工具和流程

\4. AI 独立完成工作

实际应用案例

Auto-GPT：能根据用户提出的复杂目标，自动拆解为可执行任务链，在无人值守状态下完成全流程决策与执行

Claude Code：专业的智能编程伙伴，可精准解析开发者用自然语言描述的算法逻辑，自动生成可运行的生产级代码并完成单元测试

Manus：作为火爆出圈的通用型 AI Agent，只需给它一个明确指令，就能像专业团队般自动拆解任务、规划流程并精准执行。

无论是商业分析、学术研究还是生活服务类需求，它都能通过智能任务流引擎实现端到端交付。

比如输入"帮我设计一个跨境电商品牌并输出运营方案"，它就会自动完成市场调研、竞品分析、VI设计、营销策略等全流程工作，最终呈现完整可落地的解决方案。

Manus AI 官网案例演示集

04

为什么 Agent 模式让人这么感兴趣？

Agent 模式很像科幻电影里的 AI，真正做到了“让 AI 帮我们做事”。

人可以做更有创意的工作，不用做麻烦的事

工作速度会变得很快

我们正在进入“想到就能做到”的新阶段

三种模式的变化过程

从完全依靠到慢慢放手，这三种模式说明人使用 AI 时想法的改变：

Embedding 模式：人做主要工作，AI 帮忙（我做你看）

Copilot 模式：人和 AI 一起做（我们一起做）

Agent 模式：AI 自己做，人看着（你做我看）

这说明 AI 能力变强了，人也更相信 AI 了。从“不敢让 AI 做”到“敢让 AI 做”，这是技术和心理都在进步的结果。

05

未来会怎样？

虽然 Agent 模式好像是最好的，但以后最强的应该是三种模式一起用：

有些事需要人自己做（Embedding）

有些事适合人和 AI 一起做（Copilot）

有些事可以完全交给 AI（Agent）

比如你想创业，AI 先自己分析市场写计划（Agent 模式），然后和你一起修改（Copilot 模式），最后帮你找数据支持（Embedding 模式）。这才是更快的工作方式！

三种模式的核心差异

06

给普通人的建议

先试 Copilot 模式：最简单安全，适合刚用 AI 的人

别想一次就完美：现在的 Agent 模式也需要人帮忙检查

重点培养自己最厉害的本事：AI 越来越强，要保证自己有 AI 暂时学不会的能力

最后，不管 AI 多厉害，记住：工具是给人用的。

AI 是帮我们做事的工具，不是最终目标。

未来已经到来，只是还没全面普及。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

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