清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰在近期的行业分享中，用“理论博士”生动比喻缺乏Agent（智能体）能力的大模型，明确表示“无Agent能力，大模型只是知识的容器，无法产生真正的生产力”，深刻揭示了Agent能力对大模型落地的核心意义，引发行业共鸣。

唐杰表示，过去两年，行业过度迷信Scaling Law（规模法则），一味追求更大的参数、更多的数据，导致很多大模型“考试分数高、实际能力弱”——它们能熟练回答各种问题、完成各种测试，却无法解决现实场景中的复杂任务，就像一个“偏科的学霸”，书读得再多，却不能动手解决实际问题，只能算是“理论博士”。

他强调，Agent能力是大模型从“纸上谈兵”到“下场干活”的关键，是连接知识与生产力的“惊险一跃”。如果说预训练是给大模型“打基础、增智商”，那么Agent就是给大模型“练实操、提能力”，让大模型能够自主分解复杂任务、调用工具、试错迭代，最终完成目标。唐杰指出，未来AI行业的竞争，不再是参数规模的竞争，而是Agent能力的竞争，只有具备强大Agent能力的大模型，才能真正嵌入产业场景，产生实际价值。目前，智谱AI正重点推进Agent技术的研发，推动大模型与各行业场景的深度融合，让大模型从“理论博士”变成“实干家”。