<p>现代企业人工智能开发中的核心挑战往往不是能力，而是选择：确定适合特定任务的最佳架构。正如 IBM 的高级数据与人工智能技术专家 Brianne Zavala 在她最近的演讲中所解释的，裸露的大型语言模型（LLM）与完全配置的人工智能代理之间的区别对于高效的工作流程自动化和资源分配至关重要。她认为，这一差异可以简单理解：LLM 优化了速度和简单性，而代理则是为复杂性和自主协调而构建的。</p>
<p>Zavala 通过一个易于理解的类比来框定这一核心概念：点咖啡。LLM 的方法就像告诉咖啡师，“我想要一些温暖的，不太甜的，适合雨天的东西。” LLM（咖啡师）立即建议了一杯 Chai Latte，基于推理和一般知识在一步之内完成任务。然而，代理则是那个咖啡师，他会问一系列详细的多步骤问题——你想要奶制品吗？什么尺寸？什么温度？——然后才能得出一个具体的、定制的解决方案。正如 Zavala 所指出的，“我们有时会构建这些复杂的代理……而一个简单的 LLM 提示就能更快、更干净地完成工作。有时，简单更好。” 这突显了 AI 专业人士的第一个核心见解：不必要的复杂性会引入延迟和额外开销。</p>
<p>LLM，如那些驱动流行生成接口的模型，是强大的单步执行者。它们在快速任务中表现出色，例如总结文档、翻译文本、生成初步代码片段或回答关于数据集的简单问题。这些任务几乎不需要外部交互或顺序决策。LLM 的低复杂性和高速度使其成为在需求是直接响应且对外部验证或复杂规划需求最小的情况下的理想选择。当速度至关重要时，LLM 提供了最快的结果，而无需多步骤推理所需的额外开销。</p>
<p>相比之下，人工智能代理是围绕 LLM 构建的架构框架，将其从强大的语言处理器转变为能够规划、推理和使用工具的自主系统。当任务需要 “多步骤推理”、决策和与外部系统交互时，代理表现出色。这就是代理在企业堆栈中真正赢得其位置的地方。代理集成工具——API、数据库和外部企业系统——使其能够执行独立 LLM 无法完成的一系列操作。正如 Zavala 在她的比较表中所展示的，LLM 在工具使用方面得到了一个 ‘X’，而代理则得到了一个 ‘勾’。</p>
<p>考虑一个常见的财务预测场景。LLM 可以回答关于数据集中表现趋势的简单问题，总结其直接提供的结果。然而，代理可以执行完整的复杂工作流程：从 SQL 数据库中提取数据，运行专有的预测模型，基于模型输出生成特定图表，然后将该图表和解释性叙述通过电子邮件发送给高管或客户。这个协调过程——提取数据、运行模型、生成图表、发送电子邮件给高管——本质上是多步骤的，并且需要与多个不同的企业工具进行接口。</p>
<p>代理的另一个引人注目的用例是自动化事件响应。当系统故障发生时，任务不是单一查询，而是一系列复杂的操作：检测错误、识别根本原因、解决错误、通知运营团队，最后生成事后报告。LLM 可能能够解释特定错误代码的含义，但它无法采取行动。代理作为 “迷你项目经理”，自主执行这些步骤，利用不同的外部工具（监控系统、工单软件、通知平台）来完成整个修复工作流程。这种处理复杂、高自主性工作流程的能力标志着从简单的 AI 辅助到全面的 AI 工作流程自动化的转变。对于那些构建关键任务系统的人来说，理解这一区别对于构建在整个组织中可扩展的弹性和有效的解决方案至关重要。</p>

<p>这篇文章讨论了大型语言模型（LLMs）与企业人工智能开发中的人工智能代理之间的区别。LLMs 优化了速度和简易性，适合简单任务，而人工智能代理则设计用于复杂的多步骤工作流程，需进行决策和工具集成。作者来自 IBM 的 Brianne Zavala 强调，不必要的复杂性可能会妨碍效率。代理在财务预测和自动化事件响应等场景中表现出色，能够自主管理复杂的流程，使其成为构建有效企业人工智能解决方案的关键</p>

<p>The central challenge in modern enterprise AI development is often not capability, but selection: determining the optimal architecture for a given task. As Brianne Zavala, Sr. Data &amp; AI Technical Specialist at IBM, explained in her recent presentation, the distinction between a bare Large Language Model (LLM) and a fully configured AI Agent is critical to efficient workflow automation and resource allocation. The difference, she posits, can be understood simply: an LLM is optimized for speed and simplicity, while an Agent is built for complexity and autonomous orchestration.</p>
<div class="lb-trans"><p>现代企业人工智能开发中的核心挑战往往不是能力，而是选择：确定适合特定任务的最佳架构。正如 IBM 的高级数据与人工智能技术专家 Brianne Zavala 在她最近的演讲中所解释的，裸露的大型语言模型（LLM）与完全配置的人工智能代理之间的区别对于高效的工作流程自动化和资源分配至关重要。她认为，这一差异可以简单理解：LLM 优化了速度和简单性，而代理则是为复杂性和自主协调而构建的。</p>
</div><p>Zavala frames this core concept using a relatable analogy: ordering a coffee. An LLM approach is like telling the barista, “I’d like something warm, not too sweet, and good for a rainy day.” The LLM (the barista) instantly suggests a Chai Latte, completing the task in a single step based on inference and generalized knowledge. An agent, however, is the barista who asks a series of detailed, multi-step questions—Do you want dairy? What size? What temperature?—before arriving at a specific, customized solution. As Zavala noted, “We sometimes build these elaborate agents… when a simple LLM prompt would have done the job faster and cleaner. Sometimes, simple is better.” This highlights the first core insight for AI professionals: unnecessary complexity introduces latency and overhead.</p>
<div class="lb-trans"><p>Zavala 通过一个易于理解的类比来框定这一核心概念：点咖啡。LLM 的方法就像告诉咖啡师，“我想要一些温暖的，不太甜的，适合雨天的东西。” LLM（咖啡师）立即建议了一杯 Chai Latte，基于推理和一般知识在一步之内完成任务。然而，代理则是那个咖啡师，他会问一系列详细的多步骤问题——你想要奶制品吗？什么尺寸？什么温度？——然后才能得出一个具体的、定制的解决方案。正如 Zavala 所指出的，“我们有时会构建这些复杂的代理……而一个简单的 LLM 提示就能更快、更干净地完成工作。有时，简单更好。” 这突显了 AI 专业人士的第一个核心见解：不必要的复杂性会引入延迟和额外开销。</p>
</div><p>LLMs, such as those powering popular generative interfaces, are powerful, single-step performers. They excel at rapid tasks like summarizing documents, translating text, generating preliminary code snippets, or answering simple questions about a dataset. These are tasks requiring little to no external interaction or sequential decision-making. The low complexity and high speed of the LLM make it the ideal choice when the requirement is a direct response with minimal need for external validation or complex planning. When speed matters, the LLM provides the fastest result without the overhead required for multi-step reasoning.</p>
<div class="lb-trans"><p>LLM，如那些驱动流行生成接口的模型，是强大的单步执行者。它们在快速任务中表现出色，例如总结文档、翻译文本、生成初步代码片段或回答关于数据集的简单问题。这些任务几乎不需要外部交互或顺序决策。LLM 的低复杂性和高速度使其成为在需求是直接响应且对外部验证或复杂规划需求最小的情况下的理想选择。当速度至关重要时，LLM 提供了最快的结果，而无需多步骤推理所需的额外开销。</p>
</div><p>The AI Agent, in contrast, is an architectural framework built around an LLM, transforming it from a powerful language processor into an autonomous system capable of planning, reasoning, and tool use. Agents shine when a task requires “multi-step reasoning,” decision-making, and interaction with external systems. This is where the Agent truly earns its place in the enterprise stack. Agents integrate tools—APIs, databases, and external enterprise systems—allowing them to execute a sequence of actions that a standalone LLM cannot. This tool integration is a non-negotiable requirement for complex automation, as Zavala demonstrated in her comparison table, where LLMs received an ‘X’ for tool use while agents received a ‘check.’</p>
<div class="lb-trans"><p>相比之下，人工智能代理是围绕 LLM 构建的架构框架，将其从强大的语言处理器转变为能够规划、推理和使用工具的自主系统。当任务需要 “多步骤推理”、决策和与外部系统交互时，代理表现出色。这就是代理在企业堆栈中真正赢得其位置的地方。代理集成工具——API、数据库和外部企业系统——使其能够执行独立 LLM 无法完成的一系列操作。正如 Zavala 在她的比较表中所展示的，LLM 在工具使用方面得到了一个 ‘X’，而代理则得到了一个 ‘勾’。</p>
</div><p>Consider a common financial forecasting scenario. An LLM could answer a simple question about performance trends in a data set, summarizing results it was fed directly. However, an Agent can perform the full, complex workflow: pulling data from a SQL database, running a proprietary forecasting model, generating a specific chart based on the model output, and then emailing that chart and an explanatory narrative to an executive or client. This orchestration process—pull data, run model, generate chart, email executive—is inherently multi-step and requires interfacing with multiple distinct enterprise tools.</p>
<div class="lb-trans"><p>考虑一个常见的财务预测场景。LLM 可以回答关于数据集中表现趋势的简单问题，总结其直接提供的结果。然而，代理可以执行完整的复杂工作流程：从 SQL 数据库中提取数据，运行专有的预测模型，基于模型输出生成特定图表，然后将该图表和解释性叙述通过电子邮件发送给高管或客户。这个协调过程——提取数据、运行模型、生成图表、发送电子邮件给高管——本质上是多步骤的，并且需要与多个不同的企业工具进行接口。</p>
</div><p>Another compelling use case for agents is automated incident response. When a system failure occurs, the task is not a single query; it is a complex sequence of actions: detect the error, identify the root cause, resolve the error, notify the operations team, and finally, generate a post-mortem report. An LLM could likely explain what a specific error code means, but it cannot take action. An Agent, acting as a “mini project manager,” autonomously executes these steps, leveraging different external tools (monitoring systems, ticketing software, notification platforms) to complete the entire remediation workflow. This ability to handle complex, high-autonomy workflows marks the transition from simple AI assistance to full-scale AI workflow automation. For those building mission-critical systems, understanding this distinction is paramount to building resilient, effective solutions that scale across the organization.</p>
<div class="lb-trans"><p>代理的另一个引人注目的用例是自动化事件响应。当系统故障发生时，任务不是单一查询，而是一系列复杂的操作：检测错误、识别根本原因、解决错误、通知运营团队，最后生成事后报告。LLM 可能能够解释特定错误代码的含义，但它无法采取行动。代理作为 “迷你项目经理”，自主执行这些步骤，利用不同的外部工具（监控系统、工单软件、通知平台）来完成整个修复工作流程。这种处理复杂、高自主性工作流程的能力标志着从简单的 AI 辅助到全面的 AI 工作流程自动化的转变。对于那些构建关键任务系统的人来说，理解这一区别对于构建在整个组织中可扩展的弹性和有效的解决方案至关重要。</p>
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AI 代理与大型语言模型：何时进行构建，何时进行提示