最近是不是感覺整個世界都在聊AI？從ChatGPT、Sora、到Cursor… 人工智能正以前所未有的速度和廣度滲透進我們的生活和工作。

伴隨而來的是一堆高頻詞匯：大模型（Large Model）、LLM（Large Language Model）、機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning，雖然你沒問，但它太重要了，我們也會提一下）、還有最新的智能體（Agent）……

哎呀，聽得多了，感覺腦袋都成了一鍋粥。

• 這些詞到底是什么意思？
• 它們之間有啥關系？
• 是不是大模型就是AI的全部？
• LLM又是大模型的子集嗎？
• Agent是不是更高級的AI？

如果你也有這些疑問，恭喜你，來對地方了！

本文將用最直白的方式，幫你徹底理清這些核心概念。準備好了嗎？咱們開始！

第一站：最宏大的概念——人工智能 (Artificial Intelligence, AI)

想象一下，我們人類擁有的智能是什么？是會思考、會學習、會理解語言、會識別圖像、會決策、會創造……

人工智能（AI），它的目標就是要讓機器也具備這些類似人類的智能能力。

所以，人工智能（AI）是一個非常、非常廣泛的概念，它是計算機科學的一個分支，致力于創建能夠執行通常需要人類智能的任務的系統。

AI的夢想始于上世紀中葉，早期試圖通過編寫大量規則來模擬智能。然而，面對現實世界的復雜性和例外情況（如識別各種各樣的貓），規則難以窮盡，這種方法很快遭遇瓶頸。

這就像想教一個機器人認識所有的貓：你可能寫規則"貓有四條腿、有尾巴、會喵喵叫"，但總有無腿貓、無尾貓，或者不會叫的貓… 規則會變得異常復雜且不完善。

所以，AI并不僅僅指代某個具體的算法或技術，它更像是一個宏偉的目標和愿景：讓機器擁有智能。而為了實現這個目標，科學家們探索了各種各樣的方法，其中最成功、最主流的一個方法，就是接下來要說的——機器學習。

AI就像一個大大的金字塔，人工智能（AI）就是金字塔的最頂端，代表著最終的目標。

第二站：實現AI的強大工具——機器學習 (Machine Learning, ML)

既然給機器寫規則太難，那能不能讓機器自己去“看”數據，然后自己從數據里找到規律、學會完成任務呢？這就是機器學習的核心思想！

機器學習（ML）是人工智能的一個子集。它研究如何讓計算機系統通過分析數據來自動改進性能，而無需進行顯式的程序設計。

區別于傳統編程的"輸入數據 + 規則 = 輸出"，機器學習的核心是"輸入數據 + 期望輸出 = 輸出規則（模型）"，讓機器通過數據學習規律。

例如，識別貓時，傳統方法需手動編寫規則，而機器學習則通過大量貓和非貓圖片及標簽（期望輸出），自動學習識別模型。

ML主要分為監督學習（有標簽數據）、無監督學習（無標簽數據）和強化學習（通過試錯學習）。

所以，機器學習是實現人工智能目標的重要方法論和技術。 如果AI是金字塔頂端的目標，那機器學習就是實現這個目標過程中，位于金字塔中間、非常重要的一層技術。

第三站：機器學習的顛覆者——深度學習 (Deep Learning, DL)

在說大模型之前，繞不開一個概念：深度學習。

深度學習（Deep Learning, DL）是機器學習的一種，它用的是一種叫“神經網絡”的模型。

你可以把神經網絡想象成人腦神經元的簡化版。它由一層層“節點”組成：數據從輸入層進來，經過中間的隱藏層處理，最后從輸出層得出結果。每一層負責提取不同層次的特征，越往后，提取的特征就越抽象。

比如在識別一張人臉的圖片時：

• 前幾層可能識別邊緣、顏色、角等簡單特征
• 中間層可能識別眼睛、鼻子、嘴巴
• 更深層甚至能判斷出整張臉是誰

在深度學習出現之前，機器學習模型需要人手動“設計”出這些特征，非常依賴經驗。深度學習厲害的地方在于：它能自動從原始數據中學會提取有用特征，大大簡化了流程。

從2010年左右開始，由于GPU變強、數據變多，深度學習迅速發展，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了巨大突破，也由此引發了這波AI熱潮。

所以，深度學習是機器學習中目前最成功、最熱門的一個分支，是實現復雜AI任務的利器。

在我們的AI金字塔里，深度學習是位于機器學習下一層，更靠近技術實現的那一層。

第四站：規模帶來智能的飛躍——大模型 (Large Models)

在深度學習快速發展的過程中，科學家發現一個現象：只要神經網絡足夠大、數據夠多，模型的能力會突然“飛躍”，出現一些小模型根本做不到的新本事，這種現象叫做 “涌現能力”（Emergent Abilities）。

于是，“大力出奇跡”變成了新思路，大家開始訓練規模更大的模型，這就誕生了所謂的 大模型（Large Models）。

什么是大模型？

簡單說，就是：

• 參數特別多（幾十億、上百億，甚至萬億）
• 數據特別大（從全網抓來的海量文本、圖像等）
• 訓練時間特別長（動輒幾百張顯卡跑幾個月）

但“大”不僅是體積大，它帶來了三種能力：

• 泛化強：能處理更多樣、復雜的任務
• 知識多：模型“看過”很多東西，像個百科全書
• 有涌現能力：沒學過的任務也能“試試看”，比如給它幾個例子，它就能模仿著做（few-shot）；甚至沒例子也能做（zero-shot）

大模型的出現，是深度學習發展的重要轉折點。以前，做一個任務（比如翻譯、問答）就要訓練一個專門的模型。現在，只需要一個提前訓練好的大模型，配合簡單的指令（Prompt）或少量微調，就能完成各種任務，大大提升了AI的通用性和效率。

大模型是深度學習發展到一定階段的產物，也是當前實現強大AI能力的主流方式。它是深度學習里，通過“做大做強”實現能力飛躍的代表。

第五站：大模型中的“語言大師”——LLM (Large Language Models)

在大模型這個家族中，有一類特別亮眼的成員，那就是大型語言模型（LLM）。

LLM是專門處理文字的大模型，擅長理解、生成和分析人類語言。

它的核心技術是Transformer架構（就是那個“Attention is all you need”），特別適合處理一段接一段的文字，能理解上下文、抓住語義。

LLM之所以厲害，是因為它在海量文本數據上學過，比如網頁、書籍、對話、代碼等。在這個過程中，它學會了語言的用法、知識、常識，甚至一些邏輯推理。

我們熟悉的ChatGPT、Gemini、Claude、文心一言等，都是典型的LLM，能聊天、寫文章、翻譯、編程、總結信息，甚至還能“創作”。

雖然它們以語言為主，但通過“多模態”技術，有的也能看圖、聽音頻、生成視頻。不過，本質上它們還是以語言為核心。

所以，LLM是大模型中最成功、用得最廣的一類，主攻語言任務，是整個大模型圈子里最閃亮的一顆星。

第六站：讓AI能“手腳并用”去完成任務——Agent (智能體)

前面我們聊了AI的目標、實現方法（ML/DL）、以及強大的工具（大模型/LLM）。但有了強大的“大腦”（大模型），怎么讓它去完成一系列復雜的任務呢？比如幫我訂機票、寫一篇帶圖的文章、管理我的日程？靠一次問答是不行的。

這時候，智能體（Agent） 登場了。

智能體（Agent）是一種能感知環境、思考目標、主動采取行動來完成任務的系統。 它不只是被動地接收輸入然后輸出，而是有主動性和目標性。

傳統的軟件Agent很早就存在了（比如幫你過濾郵件的Agent）。但當前語境下討論的“AI Agent”，特別是“基于大模型的Agent”，則擁有前所未有的強大能力，因為它們的“大腦”是強大的大模型。

基于大模型的Agent通常包含幾個核心組件：

• 感知：理解用戶指令、讀取文件、獲取網頁等信息
• 規劃：用大模型“思考”怎么完成任務，分步驟執行
• 行動：調用搜索引擎、API，寫郵件、生成文本等
• 記憶：記住中間結果或你的偏好，方便后續使用

如果說大模型（LLM）是一個強大的“大腦”，那么Agent就是給這個大腦安上了“眼睛”（感知）、“手腳”（行動）和“思考框架”（規劃/記憶），讓它能夠自主地與外部世界互動，一步步地解決復雜問題，而不僅僅是回答一個問題。

所以，Agent是一種將大模型（或其他AI能力）落地、使其能夠自主執行任務的應用范式或系統架構。它代表著讓AI更具自主性和實用性的方向。 Agent是構建在前面所有技術之上的，是AI金字塔中更靠近實際應用和自主行為的那一層。

概念大串聯：它們到底是什么關系？

好了，現在我們把這幾個概念串起來：

• AI：目標是讓機器像人一樣聰明
• 機器學習（ML）：實現AI的一種方法，靠數據讓機器學規律
• 深度學習（DL）：ML中最強的技術，用神經網絡自動學習復雜特征
• 大模型：DL發展到一定規模后出現的新范式，模型越大，能力越強
• LLM：大模型中專門處理語言的，是目前應用最廣、最強的一類
• Agent：用LLM等AI能力，構建能感知、思考、行動的系統，完成復雜任務

它們的關系可以簡單理解為一種包含和演進的關系。

一句話：AI是愿景，ML是方法論，DL是技術核心，LLM是大腦，大模型是基座，Agent是落地。