LLM与AGENT的比较与区别

LLM(Large Language Model)与Agent(智能体)，就像“一个大脑” 和 “一个完整生命体” 

• LLM = 智能的“大脑”

• Agent = 有感知和行动能力的“完整智能体”

本篇从以下7个方面做个比较详细的对比

1. 概念定义

2. 结构组成

3. 思维与行为方式

4. 技术架构

5. 功能能力

6. Langchain视角

7. 场景例子

1.概念定义

概念	定义	类比
LLM(Large Language Model)	通过大规模文本训练的生成模型，能理解与生成自然语言	一位“非常聪明但只能说话和思考”的语言专家
Agent(智能体)	基于LLM构建的可感知、推理、执行、记忆的自主系统	一位“可以理解、思考、行动、学习”的智能助手

2.结构组成

层级	LLM	Agent
输入输出	接收纯文本 → 输出文本	接收文本/感知输入 → 调用模型 + 工具 → 生成行动或文本
知识来源	依赖模型训练语料 (静态)	可动态调用外部知识库 (RAG、API、DB)
记忆机制	无持久记忆	具备短期(上下文) + 长期(Data Store)记忆
决策机制	一次性预测 (单轮推理)	推理循环 (Reason → Act → Observe → Reflect)
行为能力	仅生成语言	能执行函数、调用 API、分析文件、发出指令
学习能力	固定模型权重 (静态)	通过Targeted Learning/Feedback动态提升表现
系统组成	仅模型 (Model)	Model + Tools + Orchestration + Memory

3.思维与行为方式

模式	LLM	Agent
思维模式	单步预测 (Next Token Prediction)	多步思考 (Chain-of-Thought, ReAct, ToT)
行动模式	“思考即输出”	“思考 → 决策 → 行动 → 反馈 → 再思考”
目标导向性	被动响应	主动执行 (Goal-Oriented Behavior)
状态管理	无上下文状态 (除非在prompt中)	内置状态管理与反馈回路
可解释性	输出基于隐式统计	可显式展示思考轨迹 (Thought/Action/Observation)

** 在Google Agents白皮书中，这种循环被称为Cognitive Loop，即：
Perceive → Reason → Act → Learn

4.技术架构

维度	LLM 架构	Agent 架构
核心组件	模型本身 (Transformer/Decoder)	Model  + Tools  + Memory  + Orchestration
典型框架	OpenAI API/ Vertex Chat/ HuggingFace	LangChain/ Vertex Agent Builder/ CrewAI/ AutoGen
数据流	Input → Model → Output	Input → Reason → Action(Tool) → Observation → Next Step
部署形态	模型服务 (Prediction Endpoint)	任务编排系统 (Orchestrator + APIs + Memory）
代表系统	GPT-4 Gemini Claude	ChatGPT with Tools Gemini 1.5 Agent Builder LangChain Agents

5.功能能力

能力类别	LLM	Agent
自然语言理解	✅ 强	✅ 强
逻辑推理	⚙️ 有限 (需CoT提示)	✅ 多步推理 (ReAct、ToT)
知识扩展	❌ 静态	✅ 动态调用Data Store/RAG
工具使用	❌ 无	✅ 可调用函数、API、外部系统
任务执行	❌ 仅输出文本	✅ 执行真实操作 (查询、生成、调用)
状态管理	❌ 无记忆	✅ 具备Memory (短期+长期)
学习能力	⚙️ 再训练	✅ In-context/ Example Store/ Fine-tuning
多Agent协作	❌ 不支持	✅ 可分工 (Planner/ Worker/ Evaluator)

6.LangChain视角

组件	LLM实例	Agent实例
LLM调用	ChatOpenAI(model="gpt-5")	✅
Prompt Template	“总结以下内容...”	✅
Chain	LLMChain(llm, prompt)	✅
Memory	❌	✅ ConversationBufferMemory
Tools	❌	✅ Search, Calculator, SQL, CodeInterpreter
Agent Loop	❌	✅ ReAct/Plan-Execute
应用示例	文本摘要	智能搜索助理/数据分析助理

7.场景例子

场景	LLM 行为	Agent 行为
“帮我查一下明天北京的天气并发个提醒”	生成文字说明“明天可能多云”	实际调用天气API → 获取数据 → 创建日历提醒
“分析这份CSV并画个图”	输出伪代码或解释步骤	调用Code Interpreter → 生成可视化图表
“总结这10份PDF的共同点”	提示超出上下文长度	使用RAG → 从向量库检索内容 → 生成总结