如何理解 Agentic AI、LLM格局

如何理解Agentic AI、LLM格局：

1、首先解释AI Agent，是基于LLM的智商，配置专门领域的知识和能力和工具，去执行完成某种工作任务，如浏览器，执行订单、规划执行行程、购物等等。

2、Agentic AI是LLM的一个方向，其首要目标不是追求智商，而是执行工作任务，追求执行任务的具体能力水平，如编程作图做视频等等。典型的如Gemini3。可以理解为不急于求成追求高智商，而是横向发展先把智商能力之内的事做扎实，极大部分人类工作事中低智商就可以完成的。 除了本身可以完成各种工作任务，也可以作为AI agent的大脑。

3、基座模型SOTA：LLM除了Agentic AI这个方向之外，刚开始大家都是追求智商的LLM，即基座模型，追求SOTA，达成一个远超人类智商的LLM，这是纵向发展智商高度的方向，追求解决问题的高度和能力，比如科研、奥数等，LLM如chatGPT和Claude。

4、推理型LLM，如deepseek，Qwen，模型小成本小但推理能力强效率高追求实用，日常智商足够。 主要是缺芯片缺大资本追求短期商业利益的中国LLM。

5、混合多元发展：在目前大力出奇迹的scaling law近乎撞墙的背景下，Transformer架构边际效用大幅下滑，每家LLM现在都有推理，也都有注重横向发展Agentic能力，都有发展多模态能力，都在看向世界模型。在追求AGI和商业化实用化之间做平衡。

​最后

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