AI Agent 是什么
什么是 AI Agent AI Agent（人工智能代理）是一个能够感知环境、自主决策并采取行动以完成目标的软件系统。 与普通程序不同，AI Agent 的核心特征是自主性：它不只是被动地响应单次输入，而是能够： 制定多步骤计划 调用外部工具（搜索、代码执行、API 调用等） 根据执行结果动态调整策略 持续循环直到目标完成 AI Agent 的定义 从学术角度，Agent 的经典定义来自 Russell & Norvig（《人工智能：一种现代方法》）： Agent 是任何能够通过传感器感知环境、并通过执行器对环境采取行动的事物。 在 LLM 时代，AI Agent 的定义更具体： AI Agent 是以大语言模型为核心推理引擎，能够自主规划任务、调用工具、与外部系统交互，并通过反馈循环完成复杂目标的自治系统。 Agent 的四个核心要素 要素 说明 感知（Perception） 接收输入：用户指令、工具返回结果、环境状态 规划（Planning） 将目标分解为可执行的子任务序列 行动（Action） 调用工具、执行代码、调用 API、操作文件等 记忆（Memory） 短期记忆（上下文窗口）+ 长期记忆（向量数据库等） AI Agent 与 LLM 的关系 LLM 是 Agent 的"大脑" LLM（大语言模型）和 AI Agent 是组件与系统的关系： LLM 是一个语言模型，本质上是"输入文本 → 输出文本"的函数，擅长理解、推理和生成文本 AI Agent 是一个完整系统，以 LLM 作为核心推理引擎，并在外部集成工具、记忆、规划等模块 LLM 不只在规划阶段起作用，而是作为推理引擎贯穿整个"思考-决策"过程： 阶段 LLM 的作用 规划 将目标拆解为子任务，决定执行顺序 决策 判断下一步该调用哪个工具、传什么参数 观察理解 解读工具返回的结果，判断是否达到目标 生成输出 将执行结果整理成自然语言回复用户 实际执行 ❌ 调用 API、写文件等由工具负责，不是 LLM 类比来说：LLM 像人的大脑，工具像人的手。大脑在每一步都在工作（理解、规划、判断），手只在需要具体操作时才动。 ...