不是“用了更大模型就更强”,而是“能不能把车造完整”。🚗
把 AI Agent 系统类比成一辆车:
1)需求 = 引擎
没有真实场景牵引,车再好看也只是壳子。
2)资源 = 燃油 / 电源
人力、资金、数据、算力、Token……决定能跑多快、跑多久。
3)解决方案 / 架构 = 车身底盘
把动力“传到路上”的工程系统:接口、流程、稳定性、观测、成本。
模型越强,底盘也要跟着升级,不然动力越大越翻车。
4)Agent = 车机 + 数控系统
知道在哪一步调用什么工具、怎么协同,把事情跑成闭环。
当前多是人机协同;更成熟时,会有更高程度的“接管”。
5)大模型 = 芯片
提供最基础的认知与推理能力;芯片越强,可自动化接管的范围越大。
一句话总结:
模型决定上限,Agent 决定调度,架构决定落地,资源决定续航。
# 一个想法不一定对