大模型與 Agent 作為近幾年最熱的前沿技術代表，頻繁出現在熱搜和各大企業的技術藍圖與戰略規劃之中。然而，許多企業對于它們的本質、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務的高效拓展。

日前，Google 公開發布了《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，助力眾多處于數智化轉型期的企業撥開迷霧，快速找準技術發力點。

AI agent：一個具有自主能力的應用程序

目前業內廣義上將 Agent 的概念定義為一個“代理”或者“智能體”，是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能實體。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，尤其是當提供適當的目標或旨在實現的目標時。Agent 也可以積極主動地實現目標。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其最終目標。

Agent 已經席卷全球，并在社會性測試中實現了不小的轟動。當聚焦于企業層面時，Agent 則展現出諸多更為突出、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，它實時監測客戶咨詢渠道，無論是來自官網的在線聊天窗口，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產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。

在智能家居生態系統里，智能家居 Agent 能負責協調家中各類智能設備。它可以感知室內溫度、濕度、光線強度等環境參數，當檢測到主人回家，自動打開燈光、調節空調溫度至適宜狀態，還能依據主人日常習慣，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據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變化。例如，當發現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 能迅速聯動品牌的營銷素材庫，挑選出適合健身場景的產品圖片、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，它還能根據用戶參與活動的反饋，實時調整后續活動環節，如延長互動性強的抽獎環節時間，優化獎品設置，進一步提升用戶參與度與品牌曝光度。

精準廣告投放優化：在數字廣告投放領域，AI agent 如同一位精準的導航員。它不僅能依據廣告投放平臺提供的基礎數據，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，發現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，它能實時監測廣告點擊率、轉化率等指標，一旦發現某個廣告創意或投放渠道效果不佳，迅速暫停并替換為新的優化方案，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：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。當發現某位會員近期消費頻次下降，AI agent 會主動出擊，根據會員過往購買偏好，推送專屬的優惠券、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、多態模組的，也可以根據特定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，模型能力已經在各個行業實現了較為廣泛的應用，并取得了明顯的業務價值。以企業的營銷場景為例，一個精準的客戶細分模型，能夠依據客戶的年齡、性別、消費歷史、瀏覽行為等多維度數據，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，模型發揮的價值不可估量。首先，它為企業提供了深度的數據洞察，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，企業能針對性地制定產品策略、定價策略以及促銷活動，優化資源配置，避免營銷資源的無端浪費。

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

Agent 相較于模型的能力進化

(一)自主決策與執行

模型更多的是停留在數據分析與洞察層面，輸出的往往是建議、預測結果等知識信息。而 Agent 則更進一步，它能夠依據模型提供的知識，結合實時感知的環境狀況，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，但 Agent 不僅能理解這個風險值，還能根據預設的投資目標、市場動態以及風險偏好，自主決定是否調整投資組合，即時執行買入或賣出操作，無需人工干預。

(二)動態適應與交互

模型一旦構建完成，在一段時間內其結構與參數相對固定，面對動態變化的環境，適應性較弱。Agent 卻具備與生俱來的動態適應能力，它持續與外界交互，實時收集新信息，不斷調整自身行為策略。如在電商推薦系統中，傳統推薦模型基于歷史購買數據給出商品推薦列表，而 AI agent 可以在用戶瀏覽過程中，根據用戶實時的點擊、停留時間、加入購物車等行為反饋，動態優化推薦內容，甚至主動發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)多任務協同

企業業務流程日益復雜，往往涉及多個環節、多項任務的協同推進。模型通常專注于單一任務，如預測銷量、評估客戶信用等。Agent 則可統籌多個模型與任務，實現協同作業。以物流配送為例，配送 Agent 可以整合路徑規劃模型、車輛調度模型、交通路況實時監測數據等，一方面根據訂單需求規劃最優配送路線，另一方面實時調度車輛資源，靈活應對途中突發狀況，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。

業務選擇：企業如何看待兩者區別

對于企業而言，清晰認知模型與 Agent 的區別是實現技術驅動業務增長的關鍵。

在業務規劃初期，企業應依據具體業務目標合理選擇運用模型還是 Agent。若僅需對歷史數據進行深度挖掘、總結規律，如分析過往銷售數據找出季節性波動規律，構建精準的預測模型即可滿足需求，為企業生產計劃、庫存管理等提供有力依據。

而當企業面臨需要實時響應客戶需求、動態優化業務流程、提升用戶體驗等場景時，引入 Agent 技術則是明智之舉。比如電商行業的訂單管理與物流配送，在促銷季，訂單量呈爆發式增長。AI agent 可實時監控訂單狀態，智能分配庫存，依據客戶地址、物流時效、成本等因素，快速規劃最優配送路線，協調物流公司確保貨物準時送達。還有產品的營銷推廣，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，還可根據客戶購買歷史、瀏覽行為，主動推薦個性化商品，推送專屬優惠券，實現精準營銷。

當然，企業要注重模型與 Agent 的協同融合。以制造業為例，生產質量管控模型負責分析生產線上產品質量數據，找出潛在質量風險點，而智能質檢 Agent 則依據模型結果，實時在生產現場對產品進行檢測，一旦發現異常，立即采取停機、調整工藝參數等措施，并反饋數據回模型進行優化，形成良性閉環，全方位保障產品質量，提升企業生產效益。

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。深演智能主要為國內外大中型企業級客戶提供一站式營銷云產品，包含CDP、MA、DMP和智能投放系統等，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。