1.3 Agent的大脑 大模型凭什么能推理和决策

1.3 Agent 的「大脑」：大模型凭什么能推理和决策

本节学习目标

• 理解大语言模型（LLM）如何承担 Agent 的「推理与决策」角色。
• 了解传统 AI 在理解、推理、决策上的局限，以及大模型如何突破。
• 建立「LLM 作为决策中心」的直觉，为后续工具调用、规划、记忆打基础。

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一、Agent 的「大脑」要解决什么问题？

在 1.2 节我们明确了 Agent 需要自主决策：在给定目标与当前感知下，选择「下一步做什么、用哪个工具、传什么参数」。这件事在工程上可以交给规则引擎、传统 ML 模型，也可以交给大语言模型。当前主流做法是：用 LLM 做「大脑」，负责理解、推理和输出决策（如「调用哪个函数、参数是什么」），再由外部逻辑执行动作并把结果反馈给 LLM，形成循环。