定义与核心概念
AI Agent（人工智能代理） 是一种能够自主感知环境、制定决策并执行行动的智能系统。与传统的「问答式」AI 助手不同，Agent 具备目标导向和工具调用能力，可以在复杂任务中持续迭代，直至达成目标。
核心能力
1. 感知（Perception）
Agent 通过多种方式获取信息：
- 用户输入：自然语言指令、文件上传、上下文对话
- 工具反馈：API 返回、数据库查询结果、代码执行输出
- 环境状态：当前时间、系统资源、外部服务可用性
2. 推理与规划（Reasoning & Planning）
Agent 能够将复杂任务拆解为可执行的子步骤，并根据中间结果动态调整计划。例如，完成「分析销售数据并生成报告」时，会先查询数据、再分析趋势、最后撰写文档。
3. 行动（Action）
Agent 通过工具（Tools）执行具体操作：
工具类型示例：
- 代码执行：运行 Python、执行 SQL
- 网络请求：调用 API、爬取网页
- 文件操作：读写文档、解析 PDF
- 搜索与检索：向量搜索、知识库查询
典型应用场景
- 自动化办公：邮件分类、日程安排、报告生成
- 代码开发：需求分析、代码生成、Bug 修复、代码审查
- 数据分析：数据清洗、可视化、洞察总结
- 客户服务：智能客服、工单处理、知识问答
小结
AI Agent 代表了从「被动响应」到「主动执行」的范式转变。理解其感知-思考-行动循环，有助于我们更好地设计和评估 Agent 系统，并在实际业务中发挥其价值。