2025年被广泛认为是AI Agent元年。这一年，AI Agent技术取得了突破性进展，应用场景不断拓展。AI Agent以其强大的自主决策能力、高效的信息处理能力和出色的交互能力，开始在众多领域崭露头角，从智能客服到智能家居，从企业自动化流程到个人智能助理，为人们的工作和生活带来了前所未有的便利与变革。

今天就从「显著特征、核心组成、工作流程」三个方面，带大家认识认识AI Agent。

一、初识AI Agent：从“被动响应”到“主动服务”的跃迁

智能体的概念最早可以追溯到1986年，是由美国计算机科学家、人工智能学科创始人之一马文·明斯基在其著作《思维的社会》一书中提出的。马文·明斯基认为某些问题可经由社会中的一些个体经过协商后解决，这些个体就是智能体。他把思维描述为由大量相互作用的智能体构成的复杂系统，每个智能体都执行特定的任务，并通过协作完成复杂的认知活动。这一思想为智能体的研究奠定了理论基础。

本文所讲的AI Agent，中文意思是“人工智能代理”，简称AI智能体，是一种能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。简单的理解，AI Agent是一种基于大语言模型，能够通过独立思考、调用工具来逐步完成给定目标的计算机程序。

如果将传统AI系统比作能够答疑解惑的“智慧之书”，那么AI Agent则更像是能够自主思考与执行的“智能助手”，它不仅能精准理解用户需求，更能主动提出解决办法并付诸行动，实现从“被动响应”到“主动服务”的跃迁。

二、AI Agent的显著特征：突破传统AI的五大关键特质

与传统AI系统相比，AI Agent具备五大显著特征：

自主性

传统AI系统多依赖明确指令触发单一动作，人工操作频繁。AI Agent能在无需人工持续干预的情况下，基于预设目标及环境反馈，独立规划任务并执行。

例如，在智能家居场景，当系统预设“维持室内舒适温度”的目标后，AI Agent会持续监测环境温度变化，自动调节空调温度，无需用户手动操作。

适应性

传统AI系统对环境变化的响应往往受限于固定规则，缺乏动态调整能力。AI Agent能实时感知环境动态，并根据变化灵活地做出反应。

例如，在自动驾驶场景，AI Agent通过传感器实时采集路况信息（如车辆、行人、交通标识、交通信号灯等），并实时动态调整车速、转向或制动，做出相应的驾驶决策。

交互性

传统AI系统的交互大多是被动响应用户请求，协同性不足。AI Agent能与人类、其他Agen或系统协同交互，能通过标准化接口（如MCP、A2A）等方式与外界交互。

例如，在智能办公场景，日程管理Agent可与会议管理Agent实时同步数据，两者协同完成用户日程与会议场地的联动安排。

目标性

传统AI系统仅能被动执行明确指令，无主动目标意识。AI Agent不仅能被动响应外部请求，更能主动识别需求、设定目标并采取行动实现目标。

例如，在智能推荐场景，AI Agent会基于用户的购买记录、浏览历史等，不断学习用户的偏好，并动态调整推荐策略，从而提供更精准的推荐内容。

多模态

传统AI系统多局限于单一模态能力，如纯文本交互的客服系统。AI Agent支持文本、语音、图像、视频等多种模态的输入与输出，能跨模态理解信息并以多样化形式响应。

例如，在智能客服场景，用户可以通过多种方式与AI Agent进行交互，以文本方式咨询商品信息，以语音方式询问物流情况，以视频方式反馈商品缺陷，等等。这种多模态交互能够显著提升用户体验和服务效率。

三、AI Agent的核心组成：揭秘“思考”与“行动”的四大模块

AI Agent = 大语言模型（LLM）+记忆（Memory）+规划（Planning）+工具（Tools）

大语言模型（LLM）：AI Agent的“认知核心”

大语言模型是AI Agent的“大脑中枢”，它负责语言理解，能提供思考、推理和决策生成能力。

例如，当你问“为什么今天杭州比昨天热”，大语言模型会结合记忆模块中存储的“昨天杭州气温32℃”和工具返回的“今天杭州气温35℃”，推理出“今天气温更高，所以今天更热”，并生成自然语言回答。

记忆（Memory）：AI Agent的“经验仓库”

记忆模块类似于人类的“记忆系统”，它负责AI Agent的历史交互、上下文和关键知识的存储，一般分为短期记忆和长期记忆。短期记忆主要存储当前交互的上下文信息；长期记忆主要存储历史交互、关键知识等。

例如，若你之前告诉AI Agent“我不喜欢芒果，因为会过敏”，长期记忆会存储该信息；当你让AI Agent推荐水果时，记忆模块会检索出该记录，提示大语言模型不要推荐芒果。

规划（Planning）：AI Agent的“指挥中心”

规划模块是AI Agent的“任务制定系统”，它负责将用户任务拆解为可执行的子任务或步骤，并能动态调整策略，有序推进任务执行。

例如，你让AI Agent“写一篇关于‘AI Agent发展趋势’的报告”，规划模块会拆解为：步骤1确定报告结构；步骤2调用工具收集行业数据；步骤3提取记忆中的历史研究记录；步骤4由大语言模型整合内容并生成文稿；步骤5检查并反馈报告。

工具（Tools）：AI Agent的“四次元口袋”

工具模块是AI Agent连接外部世界的“手脚”，它负责调用外部系统、外部数据或接口，即各种各样的插件工具，让AI Agent获得复杂任务执行的能力。

例如，你让AI Agent帮你预定餐厅，它会调用地图软件获取你的位置，它会调用订餐软件帮你匹配餐厅，它会调用打车软件帮你叫车，等等。

常见的工具包括日历、计算器、搜索引擎、邮件、地图、数据库接口、第三方API等。

四、AI Agent的工作流程：从感知环境到执行任务的完整闭环

AI Agent的工作流程是一个闭环的执行过程，主要包含以下几个阶段：

感知与输入

感知与输入是AI Agent与外部环境或内部系统交互的“入口”，核心作用是收集信息，如用户的输入数据、传感器采集的数据等，为后续决策提供原始数据。

例如，智能手机Agent通过麦克风“感知”用户的语音指令，再通过语音识别技术将语音转换为文本。

处理与决策

感知到的信息并不能直接指导行动。处理与决策的核心作用是基于感知到的信息，结合自身的目标和规则，做出相应的行动选择。

例如，电商客服Agent接收到你“查询订单物流”的文本后，判断你的需求，基于“订单”“物流”关键词，调用订单数据库接口获取信息。

执行与行动

执行与行动是AI Agent将决策转化为实际响应的“出口”，核心作用是执行具体操作并反馈结果。

例如，智能家居Agent在“感知”到室内温度过低、“决策”需升温后，“执行”打开暖气的操作，并通过温度传感器获取升温后的反馈。

结语

AI Agent是大模型落地的重要方向，它是一种能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。随着技术的不断迭代，AI Agent正从概念走向更广阔的应用场景，将为各行各业的智能化升级注入新的活力。

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