智能体（AI Agent）是一个能够自主感知环境、进行规划决策、执行行动以实现特定目标的人工智能系统或实体。它不仅仅是能对话的“大脑”，更是“有手有脚能办事”的智能助手。 如果说LLM（大模型）是一个“博学但瘫痪的教授” （只能说话，动不了手）， 那么 AI Agent（智能体）就是一个“全能的超级实习生”（有脑子，有手脚，会做笔记，还会自我反思）。

一、为什么我们需要 Agent？

现象： 大家都用过腾讯元宝或豆包，但它有两个致命弱点：

• 它不知道即时信息（比如“今天的天气”）。

• 它无法在这个世界里行动（比如“帮我买张票”）。

定义： AI智能体 = 让 AI 拥有“手脚”和“感官”。

价值： 从“内容生成者”转变为“任务执行者”。

二、AI Agent 它由什么组成？

大脑 (LLM)

这是核心指挥官。它不直接干活，而是负责 决策 和 分发任务 。

规划 (Planning) —— “待办事项清单”

面对复杂任务（如“策划一次旅行”），Agent 不会直接瞎干，而是运用 CoT (Chain of Thought) 技术，把大目标拆解成小步骤（1.查机票 2.订酒店 3.查攻略）。

“思考”其实就是让 AI 先自言自语，理清逻辑。

记忆 (Memory) —— “便利贴与档案柜”

短期记忆：

上下文（Context），记住刚才聊了什么。

长期记忆：

向量数据库（Vector DB）和RAG，相当于外挂硬盘，记住几天前甚至几年前的信息。

工具 (Tools) —— “外挂装备”

计算器、谷歌搜索、Python 代码解释器、API 接口。这是 Agent 与现实世界交互的桥梁。

三、Agent 是如何工作的？

场景演示

“帮我查一下微软现在的股价，并计算买100股需要多少人民币。”

内部独白（ReAct 过程）

a.思考 (Thought)：用户想买股票，我不知道现在股价，我需要搜索。

b.行动 (Action)：调用 Google Search 工具，搜索 “Microsoft stock price”。

c.观察 (Observation)：搜索结果显示 “491 USD”。

d.思考 (Thought)：知道了单价，现在需要汇率，但我不知道汇率，继续搜索。

e.行动 (Action)：调用 Google Search 工具，搜索 “USD to CNY exchange rate”。

f.观察 (Observation)：汇率是 “7.1”。

g.思考 (Thought)：数据齐了，调用计算器算出 491**100**7.1 。

h.最终回答 (Final Answer)：需要348610 元人民币。

四、初学者的学习路径

阶段一：理解提示词工程 (Prompt Engineering)

学好怎么对AI下指令，这是指挥 Agent 的基础。

阶段二：上手轻量级框架

不要一上来就硬啃复杂的源码。推荐尝试 Coze (扣子) 或 Dify。

阶段三：理解代码逻辑 (Python)

如果想进阶，必须学习 Python

了解什么是API调用，什么是JSON格式（Agent 之间沟通的语言）。

阶段四：深入框架

学习 LangChain 或 LangGraph 。

理解如何用代码构建“记忆”和“工具链”。

五、如何学习AI大模型？

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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