大模型与 Agent 作为近几年最热的前沿技术代表，频繁出现在热搜和各大企业的技术蓝图与战略规划之中。然而，许多企业对于它们的本质、价值以及差异，尚未有清晰透彻的理解，这在一定程度上影响了技术的精准应用与业务的高效拓展。
日前，Google公开发布了《谷歌Agents与基础应用白皮书》，白皮书中针对模型和agent的应用做出更全面的释义，结合白皮书中观点，本文将深入探讨模型与 Agent 的核心要点，助力众多处于数智化转型期的企业拨开迷雾，快速找准技术发力点。
Google《谷歌Agents与基础应用白皮书》
AI agent：一个具有自主能力的应用程序
目前业内广义上将agent的概念定义为一个“代理”或者“智能体”，是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。白皮书中对agent做了更为详细的解释。
白皮书中认为，在最基本的形式中，生成式AI agent可以定义为一个应用程序，它试图通过观察世界并使用它所拥有的工具对其采取行动来实现目标。agent是自主的，可以独立于人类干预而行动，尤其是当提供适当的目标或旨在实现的目标时。agent也可以积极主动地实现目标。即使没有来自人类的明确指令集，agent也可以推理下一步应该做什么来实现其最终目标。
agent已经席卷全球，并在社会性测试中实现了不小的轰动。当聚焦于企业层面时，Agent 则展现出诸多更为突出、意义深远的价值。如智能客服领域，AI Agent 已成为许多企业提升客户服务质量与效率的得力助手。通过其自主的行动能力，它实时监测客户咨询渠道，无论是来自官网的在线聊天窗口，还是社交媒体平台上的私信询问，都能迅速捕捉到客户的问题。凭借内置的自然语言处理能力和对企业产品知识图谱的深度理解，AI Agent 可以即时给出准确、清晰的回答，极大地缩短客户等待时间，提升满意度。而且，它并非机械地回应，还能根据客户情绪变化调整沟通策略，在安抚客户情绪的同时，引导客户解决问题。
在智能家居生态系统里，智能家居 Agent 能负责协调家中各类智能设备。它可以感知室内温度、湿度、光线强度等环境参数，当检测到主人回家，自动打开灯光、调节空调温度至适宜状态，还能依据主人日常习惯，智能开启电视、播放喜欢的音乐等，为用户营造便捷、舒适的居家体验。
当然，从充斥着用户行为数据和互动的营销场景讨论，AI Agent 则潜藏着更多极富价值的应用场景：
个性化营销活动策划：在社交媒体营销中，AI Agent 可以实时监测不同平台上的热门话题、流行趋势以及用户兴趣标签的动态变化。例如，当发现某一时期健身话题热度飙升，且品牌的目标客户群体中有大量用户参与相关讨论时，AI Agent 能迅速联动品牌的营销素材库，挑选出适合健身场景的产品图片、文案介绍，结合当下流行的短视频形式，快速生成个性化的健身主题营销活动，并精准推送给对健身感兴趣的潜在客户。同时，它还能根据用户参与活动的反馈，实时调整后续活动环节，如延长互动性强的抽奖环节时间，优化奖品设置，进一步提升用户参与度与品牌曝光度。
精准广告投放优化：在数字广告投放领域，AI Agent 如同一位精准的导航员。它不仅能依据广告投放平台提供的基础数据，如用户年龄、地域、浏览历史等，还能深入分析用户在不同时段、不同场景下的行为偏好。比如，发现某类目标客户群体在工作日晚间通勤时段，更倾向于浏览资讯类 APP 且对休闲食品的广告关注度较高，AI Agent 就会即时调整广告投放策略，将该品牌的休闲食品广告加大在这个时段、这类 APP 上的投放力度。并且，它能实时监测广告点击率、转化率等指标，一旦发现某个广告创意或投放渠道效果不佳，迅速暂停并替换为新的优化方案，确保广告预算的每一分钱都花在刀刃上，最大限度提高广告投放回报率。
客户忠诚度培养：对于拥有会员体系的品牌，AI Agent 可以成为会员的专属管家。它持续跟踪会员的消费行为、积分累积与兑换情况、参与品牌活动的频率等信息。当发现某位会员近期消费频次下降，AI Agent 会主动出击，根据会员过往购买偏好，推送专属的优惠券、限时折扣商品信息，或是邀请其参加品牌举办的高端会员体验活动，如新品试用、私人定制服务等，重新唤起会员的消费热情，增强会员对品牌的粘性与忠诚度。
模型(model)：agent流程中的集中决策者
在agent的范围内，模型是指语言模型（LM），它将被用作agent流程的集中决策者。agent使用的模型可以是一个或多个任意大小（小 / 大）的 LM，它们能够遵循基于指令的推理和逻辑框架，如 ReAct（Reasoning and Acting模式）、思维链（CoT）或思维树（Tree-of-Thoughts）。模型可以是通用的、多态模组的，也可以根据特定agent架构的需求进行微调。需要注意的是，模型通常不会使用agent的特定配置设置（即工具选择、编排 / 推理设置）进行训练。但是，可以通过向agent提供展示agent能力的示例来进一步完善agent任务的模型，包括在各种上下文中使用特定工具或推理步骤的agent实例。
General agent architecture and components
近几年来，模型能力已经在各个行业实现了较为广泛的应用，并取得了明显的业务价值。以企业的营销场景为例，一个精准的客户细分模型，能够依据客户的年龄、性别、消费历史、浏览行为等多维度数据，将庞大而杂乱的客户群体划分成具有相似特征与需求的细分市场。这一过程中，模型发挥的价值不可估量。首先，它为企业提供了深度的数据洞察，让决策者能够清晰地 “看见” 客户群体的内在结构，不再盲目地进行一刀切式营销。其次，模型助力精准决策，基于对不同细分群体购买倾向、品牌偏好等分析，企业能针对性地制定产品策略、定价策略以及促销活动，优化资源配置，避免营销资源的无端浪费。
在供应链管理方面，预测模型同样发挥了巨大的价值。通过吸纳历史销售数据、市场趋势、季节性因素、原材料供应情况等信息，精准预测未来产品需求，帮助企业提前安排生产计划、采购原材料，有效降低库存成本，确保供应链的稳定与高效运行。
Agent 相较于模型的能力进化
（一）自主决策与执行
模型更多的是停留在数据分析与洞察层面，输出的往往是建议、预测结果等知识信息。而 Agent 则更进一步，它能够依据模型提供的知识，结合实时感知的环境状况，自主做出决策并付诸行动。例如在金融交易场景中，风险评估模型可以算出某一投资组合的风险系数，但 Agent 不仅能理解这个风险值，还能根据预设的投资目标、市场动态以及风险偏好，自主决定是否调整投资组合，即时执行买入或卖出操作，无需人工干预。
（二）动态适应与交互
模型一旦构建完成，在一段时间内其结构与参数相对固定，面对动态变化的环境，适应性较弱。Agent 却具备与生俱来的动态适应能力，它持续与外界交互，实时收集新信息，不断调整自身行为策略。如在电商推荐系统中，传统推荐模型基于历史购买数据给出商品推荐列表，而 AI Agent 可以在用户浏览过程中，根据用户实时的点击、停留时间、加入购物车等行为反馈，动态优化推荐内容，甚至主动发起对话询问用户需求，提供更加贴合当下需求的个性化推荐，极大提升用户购物体验与购买转化率。
（三）多任务协同
企业业务流程日益复杂，往往涉及多个环节、多项任务的协同推进。模型通常专注于单一任务，如预测销量、评估客户信用等。Agent 则可统筹多个模型与任务，实现协同作业。以物流配送为例，配送 Agent 可以整合路径规划模型、车辆调度模型、交通路况实时监测数据等，一方面根据订单需求规划最优配送路线，另一方面实时调度车辆资源，灵活应对途中突发状况，如道路拥堵时及时调整路线，确保货物准时送达，全面提升物流配送效率。
模型与agent的区别
业务选择：企业如何看待两者区别
对于企业而言，清晰认知模型与 Agent 的区别是实现技术驱动业务增长的关键。
在业务规划初期，企业应依据具体业务目标合理选择运用模型还是 Agent。若仅需对历史数据进行深度挖掘、总结规律，如分析过往销售数据找出季节性波动规律，构建精准的预测模型即可满足需求，为企业生产计划、库存管理等提供有力依据。
而当企业面临需要实时响应客户需求、动态优化业务流程、提升用户体验等场景时，引入 Agent 技术则是明智之举。比如电商行业的订单管理与物流配送，在促销季，订单量呈爆发式增长。AI Agent 可实时监控订单状态，智能分配库存，依据客户地址、物流时效、成本等因素，快速规划最优配送路线，协调物流公司确保货物准时送达。还有产品的营销推广，面对海量客户咨询，智能客服 Agent 能迅速理解问题意图，精准解答疑问，还可根据客户购买历史、浏览行为，主动推荐个性化商品，推送专属优惠券，实现精准营销。
当然，企业要注重模型与 Agent 的协同融合。以制造业为例，生产质量管控模型负责分析生产线上产品质量数据，找出潜在质量风险点，而智能质检 Agent 则依据模型结果，实时在生产现场对产品进行检测，一旦发现异常，立即采取停机、调整工艺参数等措施，并反馈数据回模型进行优化，形成良性闭环，全方位保障产品质量，提升企业生产效益。
观点
- 未来大模型与 Agent 将不再是孤立发展，而是深度融合；
- 随着技术发展，大模型与 Agent 将突破当前相对局限的应用领域，实现更广泛的跨领域泛化。它们能够在不同行业、不同场景间快速适应并发挥作用；
- 未来将出现大量的 Agent 群体，它们基于大模型构建的通用知识体系，实现分布式协作。这些 Agent 可以在无需人工干预的情况下，自主协商、分工合作，共同完成复杂任务。
部分观点及图片引用自《谷歌Agents与基础应用白皮书》,Google,2024.12
