AI Agent 的深度讲解

1. Agent 的概念与核心原理

什么是 Agent？ AI Agent 是一个具备自主决策、任务规划和执行能力的智能实体。它不仅能理解用户输入（像传统 LLM 那样生成文本），还能根据任务目标主动推理、规划并调用工具或执行动作。

• 与传统 LLM 的区别：
  • 传统 LLM（如 GPT）主要以对话生成为核心，输出依赖于预训练知识和 Prompt 引导，缺乏主动性。
  • Agent 强调任务执行和自适应规划，能根据上下文动态调整策略，调用外部工具（如 API、数据库）或执行多步推理。
  • 核心能力：感知（Sense） → 推理（Think） → 行动（Act）。

Agent 的核心原理：

• 感知：接收用户输入、环境信息或上下文数据。
• 推理：通过大语言模型（LLM）或规则引擎进行任务拆解、优先级排序和决策。
• 行动：调用工具函数、API 或其他外部资源，执行具体任务。
• 反馈循环：根据行动结果调整后续推理和行为，形成闭环。