智能体被定义为任何能够通过传感器（Sensors）感知其所处环境（Environment），并自主地通过执行器（Actuators）采取行动（Action）以达成特定目标的实体。

• 规划与推理：智能体首先会将这个高层级目标分解为一系列逻辑子任务，例如：[确认出行偏好] -> [查询目的地信息] -> [制定行程草案] -> [预订票务住宿]。这是一个内在的、由模型驱动的规划过程。

• 工具使用：在执行规划时，智能体识别到信息缺口，会主动调用外部工具来补全。例如，它会调用天气查询接口获取实时天气，并基于“预报有雨”这一信息，在后续规划中倾向于推荐室内活动。

• 动态修正：在交互过程中，智能体会将用户的反馈（如“这家酒店超出预算”）视为新的约束，并据此调整后续的行动，重新搜索并推荐符合新要求的选项。整个“查天气 → 调行程 → 订酒店”的流程，展现了其根据上下文动态修正自身行为的能力。

• 系统 1是快速、凭直觉、并行的思维模式，类似于亚符号主义 AI 强大的模式识别能力。

• 系统 2是缓慢、有条理、基于逻辑的审慎思维，恰如符号主义 AI 的推理过程。

人类的智能，正源于这两个系统的协同工作。同样，一个真正鲁棒的 AI，也需要兼具二者之长。大语言模型驱动的智能体是神经符号主义的一个极佳实践范例。其内核是一个巨大的神经网络，使其具备模式识别和语言生成能力。然而，当它工作时，它会生成一系列结构化的中间步骤，如思想、计划或 API 调用，这些都是明确的、可操作的符号。通过这种方式，它实现了感知与认知、直觉与理性的初步融合。

要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS 模型来精确描述一个任务环境，即分析其性能度量(Performance)、环境(Environment)、执行器(Actuators)和传感器(Sensors) 。

智能体运行机制

1. 感知 (Perception)：这是循环的起点。智能体通过其传感器（例如，API 的监听端口、用户输入接口）接收来自环境的输入信息。这些信息，即观察 (Observation)，既可以是用户的初始指令，也可以是上一步行动所导致的环境状态变化反馈。

2. 思考 (Thought)

   ：接收到观察信息后，智能体进入其核心决策阶段。对于 LLM 智能体而言，这通常是由大语言模型驱动的内部推理过程。如图所示，“思考”阶段可进一步细分为两个关键环节：

   • 规划 (Planning)：智能体基于当前的观察和其内部记忆，更新对任务和环境的理解，并制定或调整一个行动计划。这可能涉及将复杂目标分解为一系列更具体的子任务。

   • 工具选择 (Tool Selection)：根据当前计划，智能体从其可用的工具库中，选择最适合执行下一步骤的工具，并确定调用该工具所需的具体参数。

3. 行动 (Action)：决策完成后，智能体通过其执行器（Actuators）执行具体的行动。这通常表现为调用一个选定的工具（如代码解释器、搜索引擎 API），从而对环境施加影响，意图改变环境的状态。

交互协议 (Interaction Protocol) 在许多现代智能体框架中，这一协议体现在对智能体每一次输出的结构化定义上。这个结构通常包含两个核心部分：

• Thought (思考)：这是智能体内部决策的“快照”。它以自然语言形式阐述了智能体如何分析当前情境、回顾上一步的观察结果、进行自我反思与问题分解，并最终规划出下一步的具体行动。

• Action (行动)：这是智能体基于思考后，决定对环境施加的具体操作，通常以函数调用的形式表示。

Workflow 是让 AI 按部就班地执行指令，而 Agent 则是赋予 AI 自由度去自主达成目标。

工作流是一种传统的自动化范式，其核心是对一系列任务或步骤进行预先定义的、结构化的编排。

基于大型语言模型的智能体是一个具备自主性的、以目标为导向的系统。

这种基于实时信息进行动态推理和决策的能力，正是 Agent 的核心价值所在。

• 智能体有哪些主流的应用范式？ 最后，我们将视野投向了更广阔的应用领域。我们探讨了两种主流的智能体交互模式：一是以 GitHub Copilot 和 Cursor 等为代表的、增强人类工作流的“开发者工具”；二是以 CrewAI、MetaGPT 和 AgentScope 等框架为代表的、能够独立完成高层级目标的“自主协作者”。同时讲解了 Workflow 与 Agent 的差异。