1.AI Agent 简介

AI Agent 称为智能体，本质是自动执行任务的程序，核心在于让模型不只回答问题，而是按步骤完成动作。

AI Agent（人工智能代理） 是一个能够感知环境、进行决策并执行行动，以达成特定目标的智能软件实体，它不仅仅是回答问题的聊天机器人，更是能够动手做事的智能执行者。

Agent = LLM (大脑) + Planning (规划) + Tool use (执行) + Memory (记忆)。

• LLM (大脑)： 作为核心推理机，负责理解意图、生成文本和进行逻辑判断。
• Planning (规划)： 能够将复杂的目标（如"帮我策划一场技术沙龙"）拆解成可执行的步骤。
• Memory (记忆)： 记录对话历史（短期）和存储专业知识库（长期）。
• Tool Use (工具使用)： 能够根据需求去查谷歌搜索、读数据库、甚至跑 Python 代码。

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学习 Agent 需要思维转变： 从对话框问答进化为目标驱动的任务执行。

传统的软件程序遵循固定的指令流程：输入 → 处理 → 输出，而 AI Agent 则更像一个有自主性的员工，它能够：

• 理解任务目标：明白你想要什么结果
• 制定计划：思考如何达成目标
• 使用工具：调用各种资源和 API
• 自我调整：根据反馈优化策略
• 持续执行：直到完成任务或遇到无法解决的问题

类比理解：

• 传统程序 = 自动售货机：投币 → 按按钮→ 出商品
• AI Agent = 私人助理：告诉需求 → 助理规划 → 完成任务并汇报

2.AI Agent 结构组成

结构由三块组成:

• 目标：明确任务意图
• 逻辑：按规则拆成可执行步骤
• 工具：通过代码或 API 让步骤落地

运行方式:

• 接收输入
• 判断当前任务
• 调用对应工具执行
• 返回结果
• 保留必要上下文
• 支持多轮连续操作
• 遇阻时调整执行步骤

普通大模型的差异点:

• 普通大模型：生成文本
• Agent：生成行动并执行行动，能完成实际工作

举例：

• 给出目标：如 "规划三天北京行程，预算 5000"。
• 自动检索机票、酒店与价格。
• 自动收集景点信息并做对比。
• 自动生成可执行行程表。
• 具备条件时可继续执行预订操作。

3.Agent 与传统 AI 模型的区别

维度	传统 AI 模型	AI Agent
交互方式	单次输入输出	多轮对话、持续交互
决策能力	基于输入直接推理	规划、反思、迭代优化
工具使用	无法主动调用外部工具	可调用搜索、计算器、API 等
记忆机制	仅限当前上下文	短期+长期记忆
目标导向	完成单一预测任务	完成复杂目标
错误处理	输出即结束	可自我纠错、重试

核心模式：从 Prompt 到 Reasoning Loop

普通的 LLM 只是 One-shot（一次性） 的响应，而 Agent 的核心在于 Iterative（迭代）。

ReAct 模式 (Reason + Act) 是目前最主流的 Agent 推理逻辑：

1. Thought (思考)： 模型描述当前要做什么，为什么要这么做。
2. Action (行动)： 模型选择一个工具（如：Google Search）。
3. Observation (观察)： 模型读取工具返回的结果。
4. Repeat (循环)： 重复上述步骤，直到得出最终答案。

4.核心特征

自主性
无需人类实时干预，可独立运行并做出决策。

感知能力
通过传感器、数据接口等获取环境信息（如文本、图像、网络数据）。

决策与推理
基于目标或预设规则，分析信息并制定行动策略（可能依赖机器学习、知识库等）。

行动与交互
通过物理动作（如机器人操控）或数字操作（如调用API、生成回复）影响环境。

目标导向
长期或短期追求特定目标（如完成订单、优化系统效率）。

参考：https://www.runoob.com/ai-agent/ai-agent-tutorial.html