<p>現代企業人工智能開發中的核心挑戰往往不是能力，而是選擇：確定適合特定任務的最佳架構。正如 IBM 的高級數據與人工智能技術專家 Brianne Zavala 在她最近的演講中所解釋的，裸露的大型語言模型（LLM）與完全配置的人工智能代理之間的區別對於高效的工作流程自動化和資源分配至關重要。她認為，這一差異可以簡單理解：LLM 優化了速度和簡單性，而代理則是為複雜性和自主協調而構建的。</p>
<p>Zavala 通過一個易於理解的類比來框定這一核心概念：點咖啡。LLM 的方法就像告訴咖啡師，“我想要一些温暖的，不太甜的，適合雨天的東西。” LLM（咖啡師）立即建議了一杯 Chai Latte，基於推理和一般知識在一步之內完成任務。然而，代理則是那個咖啡師，他會問一系列詳細的多步驟問題——你想要奶製品嗎？什麼尺寸？什麼温度？——然後才能得出一個具體的、定製的解決方案。正如 Zavala 所指出的，“我們有時會構建這些複雜的代理……而一個簡單的 LLM 提示就能更快、更乾淨地完成工作。有時，簡單更好。” 這突顯了 AI 專業人士的第一個核心見解：不必要的複雜性會引入延遲和額外開銷。</p>
<p>LLM，如那些驅動流行生成接口的模型，是強大的單步執行者。它們在快速任務中表現出色，例如總結文檔、翻譯文本、生成初步代碼片段或回答關於數據集的簡單問題。這些任務幾乎不需要外部交互或順序決策。LLM 的低複雜性和高速度使其成為在需求是直接響應且對外部驗證或複雜規劃需求最小的情況下的理想選擇。當速度至關重要時，LLM 提供了最快的結果，而無需多步驟推理所需的額外開銷。</p>
<p>相比之下，人工智能代理是圍繞 LLM 構建的架構框架，將其從強大的語言處理器轉變為能夠規劃、推理和使用工具的自主系統。當任務需要 “多步驟推理”、決策和與外部系統交互時，代理表現出色。這就是代理在企業堆棧中真正贏得其位置的地方。代理集成工具——API、數據庫和外部企業系統——使其能夠執行獨立 LLM 無法完成的一系列操作。正如 Zavala 在她的比較表中所展示的，LLM 在工具使用方面得到了一個 ‘X’，而代理則得到了一個 ‘勾’。</p>
<p>考慮一個常見的財務預測場景。LLM 可以回答關於數據集中表現趨勢的簡單問題，總結其直接提供的結果。然而，代理可以執行完整的複雜工作流程：從 SQL 數據庫中提取數據，運行專有的預測模型，基於模型輸出生成特定圖表，然後將該圖表和解釋性敍述通過電子郵件發送給高管或客户。這個協調過程——提取數據、運行模型、生成圖表、發送電子郵件給高管——本質上是多步驟的，並且需要與多個不同的企業工具進行接口。</p>
<p>代理的另一個引人注目的用例是自動化事件響應。當系統故障發生時，任務不是單一查詢，而是一系列複雜的操作：檢測錯誤、識別根本原因、解決錯誤、通知運營團隊，最後生成事後報告。LLM 可能能夠解釋特定錯誤代碼的含義，但它無法採取行動。代理作為 “迷你項目經理”，自主執行這些步驟，利用不同的外部工具（監控系統、工單軟件、通知平台）來完成整個修復工作流程。這種處理複雜、高自主性工作流程的能力標誌着從簡單的 AI 輔助到全面的 AI 工作流程自動化的轉變。對於那些構建關鍵任務系統的人來説，理解這一區別對於構建在整個組織中可擴展的彈性和有效的解決方案至關重要。</p>

<p>這篇文章討論了大型語言模型（LLMs）與企業人工智能開發中的人工智能代理之間的區別。LLMs 優化了速度和簡易性，適合簡單任務，而人工智能代理則設計用於複雜的多步驟工作流程，需進行決策和工具集成。作者來自 IBM 的 Brianne Zavala 強調，不必要的複雜性可能會妨礙效率。代理在財務預測和自動化事件響應等場景中表現出色，能夠自主管理複雜的流程，使其成為構建有效企業人工智能解決方案的關鍵</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>現代企業人工智能開發中的核心挑戰往往不是能力，而是選擇：確定適合特定任務的最佳架構。正如 IBM 的高級數據與人工智能技術專家 Brianne Zavala 在她最近的演講中所解釋的，裸露的大型語言模型（LLM）與完全配置的人工智能代理之間的區別對於高效的工作流程自動化和資源分配至關重要。她認為，這一差異可以簡單理解：LLM 優化了速度和簡單性，而代理則是為複雜性和自主協調而構建的。</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 通過一個易於理解的類比來框定這一核心概念：點咖啡。LLM 的方法就像告訴咖啡師，“我想要一些温暖的，不太甜的，適合雨天的東西。” LLM（咖啡師）立即建議了一杯 Chai Latte，基於推理和一般知識在一步之內完成任務。然而，代理則是那個咖啡師，他會問一系列詳細的多步驟問題——你想要奶製品嗎？什麼尺寸？什麼温度？——然後才能得出一個具體的、定製的解決方案。正如 Zavala 所指出的，“我們有時會構建這些複雜的代理……而一個簡單的 LLM 提示就能更快、更乾淨地完成工作。有時，簡單更好。” 這突顯了 AI 專業人士的第一個核心見解：不必要的複雜性會引入延遲和額外開銷。</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，如那些驅動流行生成接口的模型，是強大的單步執行者。它們在快速任務中表現出色，例如總結文檔、翻譯文本、生成初步代碼片段或回答關於數據集的簡單問題。這些任務幾乎不需要外部交互或順序決策。LLM 的低複雜性和高速度使其成為在需求是直接響應且對外部驗證或複雜規劃需求最小的情況下的理想選擇。當速度至關重要時，LLM 提供了最快的結果，而無需多步驟推理所需的額外開銷。</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，人工智能代理是圍繞 LLM 構建的架構框架，將其從強大的語言處理器轉變為能夠規劃、推理和使用工具的自主系統。當任務需要 “多步驟推理”、決策和與外部系統交互時，代理表現出色。這就是代理在企業堆棧中真正贏得其位置的地方。代理集成工具——API、數據庫和外部企業系統——使其能夠執行獨立 LLM 無法完成的一系列操作。正如 Zavala 在她的比較表中所展示的，LLM 在工具使用方面得到了一個 ‘X’，而代理則得到了一個 ‘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>考慮一個常見的財務預測場景。LLM 可以回答關於數據集中表現趨勢的簡單問題，總結其直接提供的結果。然而，代理可以執行完整的複雜工作流程：從 SQL 數據庫中提取數據，運行專有的預測模型，基於模型輸出生成特定圖表，然後將該圖表和解釋性敍述通過電子郵件發送給高管或客户。這個協調過程——提取數據、運行模型、生成圖表、發送電子郵件給高管——本質上是多步驟的，並且需要與多個不同的企業工具進行接口。</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>代理的另一個引人注目的用例是自動化事件響應。當系統故障發生時，任務不是單一查詢，而是一系列複雜的操作：檢測錯誤、識別根本原因、解決錯誤、通知運營團隊，最後生成事後報告。LLM 可能能夠解釋特定錯誤代碼的含義，但它無法採取行動。代理作為 “迷你項目經理”，自主執行這些步驟，利用不同的外部工具（監控系統、工單軟件、通知平台）來完成整個修復工作流程。這種處理複雜、高自主性工作流程的能力標誌着從簡單的 AI 輔助到全面的 AI 工作流程自動化的轉變。對於那些構建關鍵任務系統的人來説，理解這一區別對於構建在整個組織中可擴展的彈性和有效的解決方案至關重要。</p>
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AI 代理與大型語言模型：何時進行構建，何時進行提示