它们各有使命、复杂度不同、解决的问题也完全不同！
👇 深度解析四大核心区别：
➡️ LLM（大语言模型）
▸ 基于数据模式预测文本片段
▸ 无记忆｜无意图｜无任务执行
▸ 纯输入→输出流水线
➡️ 生成式AI
▸ 基于LLM生成文本/代码/图像
▸ 理解潜在空间并创造新内容
▸ 但仍需指令触发
➡️ AI智能体
▸ 执行预定义任务
▸ 识别意图｜调用工具/API｜处理响应
▸ 模块化功能体｜但非自主运行
➡️ 自主AI
▸ 带目标/计划/上下文/记忆运行
▸ 自主推理｜调用子代理｜监控进度｜动态决策
▸ 无需人类指令即可行动
💥 这不是简单的功能叠加——而是从「预测」到「协同」、从「命令响应」到「自主行动」的系统设计革命！
如果你正在构建AI系统，明确技术栈定位将决定：架构设计｜工具选型｜风险控制｜价值闭环
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