大模型與 Agent 作為近幾年最熱的前沿技術代表，頻繁出現(xiàn)在熱搜和各大企業(yè)的技術藍圖與戰(zhàn)略規(guī)劃之中。然而，許多企業(yè)對于它們的本質、價值以及差異，尚未有清晰透徹的理解，這在一定程度上影響了技術的精準應用與業(yè)務的高效拓展。

日前，Google 公開發(fā)布了《谷歌Agents與基礎應用白皮書》，白皮書中針對模型和 Agent 的應用做出更全面的釋義，結合白皮書中觀點，本文將深入探討模型與 Agent 的核心要點，助力眾多處于數(shù)智化轉型期的企業(yè)撥開迷霧，快速找準技術發(fā)力點。

AI agent：一個具有自主能力的應用程序

目前業(yè)內廣義上將 Agent 的概念定義為一個“代理”或者“智能體”，是一種能夠感知環(huán)境、進行決策和執(zhí)行動作的智能實體。白皮書中對 Agent 做了更為詳細的解釋。

白皮書中認為，在最基本的形式中，生成式 AI agent 可以定義為一個應用程序，它試圖通過觀察世界并使用它所擁有的工具對其采取行動來實現(xiàn)目標。agent 是自主的，可以獨立于人類干預而行動，尤其是當提供適當?shù)哪繕嘶蛑荚趯崿F(xiàn)的目標時。Agent 也可以積極主動地實現(xiàn)目標。即使沒有來自人類的明確指令集，Agent 也可以推理下一步應該做什么來實現(xiàn)其最終目標。

Agent 已經(jīng)席卷全球，并在社會性測試中實現(xiàn)了不小的轟動。當聚焦于企業(yè)層面時，Agent 則展現(xiàn)出諸多更為突出、意義深遠的價值。如智能客服領域，AI agent 已成為許多企業(yè)提升客戶服務質量與效率的得力助手。通過其自主的行動能力，它實時監(jiān)測客戶咨詢渠道，無論是來自官網(wǎng)的在線聊天窗口，還是社交媒體平臺上的私信詢問，都能迅速捕捉到客戶的問題。憑借內置的自然語言處理能力和對企業(yè)產(chǎn)品知識圖譜的深度理解，AI agent 可以即時給出準確、清晰的回答，極大地縮短客戶等待時間，提升滿意度。而且，它并非機械地回應，還能根據(jù)客戶情緒變化調整溝通策略，在安撫客戶情緒的同時，引導客戶解決問題。

在智能家居生態(tài)系統(tǒng)里，智能家居 Agent 能負責協(xié)調家中各類智能設備。它可以感知室內溫度、濕度、光線強度等環(huán)境參數(shù)，當檢測到主人回家，自動打開燈光、調節(jié)空調溫度至適宜狀態(tài)，還能依據(jù)主人日常習慣，智能開啟電視、播放喜歡的音樂等，為用戶營造便捷、舒適的居家體驗。

當然，從充斥著用戶行為數(shù)據(jù)和互動的營銷場景討論，AI agent 則潛藏著更多極富價值的應用場景：

個性化營銷活動策劃：在社交媒體營銷中，AI agent 可以實時監(jiān)測不同平臺上的熱門話題、流行趨勢以及用戶興趣標簽的動態(tài)變化。例如，當發(fā)現(xiàn)某一時期健身話題熱度飆升，且品牌的目標客戶群體中有大量用戶參與相關討論時，AI agent 能迅速聯(lián)動品牌的營銷素材庫，挑選出適合健身場景的產(chǎn)品圖片、文案介紹，結合當下流行的短視頻形式，快速生成個性化的健身主題營銷活動，并精準推送給對健身感興趣的潛在客戶。同時，它還能根據(jù)用戶參與活動的反饋，實時調整后續(xù)活動環(huán)節(jié)，如延長互動性強的抽獎環(huán)節(jié)時間，優(yōu)化獎品設置，進一步提升用戶參與度與品牌曝光度。

精準廣告投放優(yōu)化：在數(shù)字廣告投放領域，AI agent 如同一位精準的導航員。它不僅能依據(jù)廣告投放平臺提供的基礎數(shù)據(jù)，如用戶年齡、地域、瀏覽歷史等，還能深入分析用戶在不同時段、不同場景下的行為偏好。比如，發(fā)現(xiàn)某類目標客戶群體在工作日晚間通勤時段，更傾向于瀏覽資訊類 APP 且對休閑食品的廣告關注度較高，AI agent 就會即時調整廣告投放策略，將該品牌的休閑食品廣告加大在這個時段、這類 APP 上的投放力度。并且，它能實時監(jiān)測廣告點擊率、轉化率等指標，一旦發(fā)現(xiàn)某個廣告創(chuàng)意或投放渠道效果不佳，迅速暫停并替換為新的優(yōu)化方案，確保廣告預算的每一分錢都花在刀刃上，最大限度提高廣告投放回報率。

客戶忠誠度培養(yǎng)：對于擁有會員體系的品牌，AI agent 可以成為會員的專屬管家。它持續(xù)跟蹤會員的消費行為、積分累積與兌換情況、參與品牌活動的頻率等信息。當發(fā)現(xiàn)某位會員近期消費頻次下降，AI agent 會主動出擊，根據(jù)會員過往購買偏好，推送專屬的優(yōu)惠券、限時折扣商品信息，或是邀請其參加品牌舉辦的高端會員體驗活動，如新品試用、私人定制服務等，重新喚起會員的消費熱情，增強會員對品牌的粘性與忠誠度。

模型(Model)：Agent流程中的集中決策者

在 Agent 的范圍內，模型是指語言模型(LM)，它將被用作 Agent 流程的集中決策者。Agent 使用的模型可以是一個或多個任意大小(小 / 大)的 LM，它們能夠遵循基于指令的推理和邏輯框架，如 ReAct(Reasoning and Acting模式)、思維鏈(CoT)或思維樹(Tree-of-Thoughts)。模型可以是通用的、多態(tài)模組的，也可以根據(jù)特定agent架構的需求進行微調。需要注意的是，模型通常不會使用 Agent 的特定配置設置(即工具選擇、編排 / 推理設置)進行訓練。但是，可以通過向 Aagent 提供展示 Agent 能力的示例來進一步完善 Agent 任務的模型，包括在各種上下文中使用特定工具或推理步驟的 Agent 實例。

General agent architecture and components

近幾年來，模型能力已經(jīng)在各個行業(yè)實現(xiàn)了較為廣泛的應用，并取得了明顯的業(yè)務價值。以企業(yè)的營銷場景為例，一個精準的客戶細分模型，能夠依據(jù)客戶的年齡、性別、消費歷史、瀏覽行為等多維度數(shù)據(jù)，將龐大而雜亂的客戶群體劃分成具有相似特征與需求的細分市場。這一過程中，模型發(fā)揮的價值不可估量。首先，它為企業(yè)提供了深度的數(shù)據(jù)洞察，讓決策者能夠清晰地 “看見” 客戶群體的內在結構，不再盲目地進行一刀切式營銷。其次，模型助力精準決策，基于對不同細分群體購買傾向、品牌偏好等分析，企業(yè)能針對性地制定產(chǎn)品策略、定價策略以及促銷活動，優(yōu)化資源配置，避免營銷資源的無端浪費。

在供應鏈管理方面，預測模型同樣發(fā)揮了巨大的價值。通過吸納歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)性因素、原材料供應情況等信息，精準預測未來產(chǎn)品需求，幫助企業(yè)提前安排生產(chǎn)計劃、采購原材料，有效降低庫存成本，確保供應鏈的穩(wěn)定與高效運行。

Agent 相較于模型的能力進化

(一)自主決策與執(zhí)行

模型更多的是停留在數(shù)據(jù)分析與洞察層面，輸出的往往是建議、預測結果等知識信息。而 Agent 則更進一步，它能夠依據(jù)模型提供的知識，結合實時感知的環(huán)境狀況，自主做出決策并付諸行動。例如在金融交易場景中，風險評估模型可以算出某一投資組合的風險系數(shù)，但 Agent 不僅能理解這個風險值，還能根據(jù)預設的投資目標、市場動態(tài)以及風險偏好，自主決定是否調整投資組合，即時執(zhí)行買入或賣出操作，無需人工干預。

(二)動態(tài)適應與交互

模型一旦構建完成，在一段時間內其結構與參數(shù)相對固定，面對動態(tài)變化的環(huán)境，適應性較弱。Agent 卻具備與生俱來的動態(tài)適應能力，它持續(xù)與外界交互，實時收集新信息，不斷調整自身行為策略。如在電商推薦系統(tǒng)中，傳統(tǒng)推薦模型基于歷史購買數(shù)據(jù)給出商品推薦列表，而 AI agent 可以在用戶瀏覽過程中，根據(jù)用戶實時的點擊、停留時間、加入購物車等行為反饋，動態(tài)優(yōu)化推薦內容，甚至主動發(fā)起對話詢問用戶需求，提供更加貼合當下需求的個性化推薦，極大提升用戶購物體驗與購買轉化率。

(三)多任務協(xié)同

企業(yè)業(yè)務流程日益復雜，往往涉及多個環(huán)節(jié)、多項任務的協(xié)同推進。模型通常專注于單一任務，如預測銷量、評估客戶信用等。Agent 則可統(tǒng)籌多個模型與任務，實現(xiàn)協(xié)同作業(yè)。以物流配送為例，配送 Agent 可以整合路徑規(guī)劃模型、車輛調度模型、交通路況實時監(jiān)測數(shù)據(jù)等，一方面根據(jù)訂單需求規(guī)劃最優(yōu)配送路線，另一方面實時調度車輛資源，靈活應對途中突發(fā)狀況，如道路擁堵時及時調整路線，確保貨物準時送達，全面提升物流配送效率。

業(yè)務選擇：企業(yè)如何看待兩者區(qū)別

對于企業(yè)而言，清晰認知模型與 Agent 的區(qū)別是實現(xiàn)技術驅動業(yè)務增長的關鍵。

在業(yè)務規(guī)劃初期，企業(yè)應依據(jù)具體業(yè)務目標合理選擇運用模型還是 Agent。若僅需對歷史數(shù)據(jù)進行深度挖掘、總結規(guī)律，如分析過往銷售數(shù)據(jù)找出季節(jié)性波動規(guī)律，構建精準的預測模型即可滿足需求，為企業(yè)生產(chǎn)計劃、庫存管理等提供有力依據(jù)。

而當企業(yè)面臨需要實時響應客戶需求、動態(tài)優(yōu)化業(yè)務流程、提升用戶體驗等場景時，引入 Agent 技術則是明智之舉。比如電商行業(yè)的訂單管理與物流配送，在促銷季，訂單量呈爆發(fā)式增長。AI agent 可實時監(jiān)控訂單狀態(tài)，智能分配庫存，依據(jù)客戶地址、物流時效、成本等因素，快速規(guī)劃最優(yōu)配送路線，協(xié)調物流公司確保貨物準時送達。還有產(chǎn)品的營銷推廣，面對海量客戶咨詢，智能客服 Agent 能迅速理解問題意圖，精準解答疑問，還可根據(jù)客戶購買歷史、瀏覽行為，主動推薦個性化商品，推送專屬優(yōu)惠券，實現(xiàn)精準營銷。

當然，企業(yè)要注重模型與 Agent 的協(xié)同融合。以制造業(yè)為例，生產(chǎn)質量管控模型負責分析生產(chǎn)線上產(chǎn)品質量數(shù)據(jù)，找出潛在質量風險點，而智能質檢 Agent 則依據(jù)模型結果，實時在生產(chǎn)現(xiàn)場對產(chǎn)品進行檢測，一旦發(fā)現(xiàn)異常，立即采取停機、調整工藝參數(shù)等措施，并反饋數(shù)據(jù)回模型進行優(yōu)化，形成良性閉環(huán)，全方位保障產(chǎn)品質量，提升企業(yè)生產(chǎn)效益。

關于深演智能

深演智能成立于2009年，是一家成熟的AI驅動的營銷技術(Martech)公司，國家級“專精特新”小巨人企業(yè)。深演智能主要為國內外大中型企業(yè)級客戶提供一站式營銷云產(chǎn)品，包含CDP、MA、DMP和智能投放系統(tǒng)等，大大幫助品牌提升用戶整體生命周期價值，提高CRM、電商轉化、數(shù)字廣告等方面的效果，已助力汽車、零售、美妝、奢侈品等眾多500強客戶提升營銷ROI。