🤖 什么是 AI Agent？
AI Agent（人工智能代理/智能体）是指一个能够感知环境、进行自主决策，并采取行动以实现特定目标的软件程序或系统。
可以把它想象成一个拥有独立思考和行动能力的"数字雇员"。它不像传统的程序那样仅仅执行预设的指令，而是能够根据复杂的情况和多变的环境，自主地做出判断和规划，最终完成任务。
为什么需要 AI Agent？
在理解为什么需要 AI Agent 之前，我们先看看传统 AI 模型的局限性：
🔍 传统大语言模型的局限
以 GPT-4 这样的基础大语言模型为例，它的强大在于能够理解和生成文本，但它本身没有行动能力：
- 无法主动与外部工具交互：例如，你让它"帮我订一张明天从北京到上海的火车票"，它无法直接连接到订票网站并完成支付，只能提供订票步骤或相关信息
- 无法自主执行复杂任务：如果一个任务需要多步操作，并且每一步的结果都会影响下一步的决策，大语言模型很难独立完成，需要你不断地输入新的指令来驱动
- 缺乏持续的长期记忆：每次交互就像一次全新的对话，不会主动记住上下文并以此为基础进行长期工作
✨ AI Agent 的解决方案
AI Agent 的出现正是为了解决这些痛点，它为基础大语言模型赋予了"手"和"脚"，使其具备了以下核心能力：
- 🎯 自主行动和规划：能够将复杂的大任务拆解成多个小任务，并为每个小任务制定详细的行动计划
- 🛠️ 工具使用：通过集成外部工具（如浏览器、搜索引擎、API、代码解释器等）来扩展自身能力
- 👁️ 环境感知和反馈：持续监控任务的执行情况，根据反馈信息调整计划，甚至重新规划
总结：AI Agent 将基础大语言模型从一个被动响应的"大脑"，升级成一个主动执行任务的"数字工作者"，使人工智能从单一的问答工具进化为能够真正解决实际问题、完成复杂工作的智能实体。
🔄 AI Agent 的核心工作流程
一个典型的 AI Agent 运作流程可以概括为以下四个核心步骤：
1. 📋 规划 (Planning)
这是 AI Agent 工作的起点。当它接收到一个复杂任务时，会首先进行任务分解，将大目标拆分成一系列更小、更具体的子任务。
举例：如果你给它的任务是"帮我写一篇关于最新 AI 进展的报告"，它会首先将其拆解成：
- 子任务 1: 搜索最新的 AI 技术新闻和论文
- 子任务 2: 筛选并整理关键信息
- 子任务 3: 构建报告的大纲
- 子任务 4: 撰写报告内容
- 子任务 5: 审阅和润色报告
2. ⚡ 行动 (Action)
在完成规划后，AI Agent 会根据计划执行具体的操作，调用各种内部和外部工具来完成每个子任务。
举例：针对上述任务：
- 执行子任务 1：调用搜索引擎查找相关信息
- 执行子任务 2：使用代码解释器或数据分析工具处理和分析收集到的数据
- 执行子任务 4：利用语言模型能力生成报告的初稿
3. 👀 观察 (Observation)
每一次行动之后，AI Agent 都会观察结果或接收反馈。这个观察过程至关重要，因为它决定了下一步的行动。
举例：
- 当它调用搜索引擎后，会观察搜索结果，评估信息是否符合要求
- 当它生成报告初稿后，会自我审查，检查是否存在语法错误或逻辑不连贯的地方
4. 🔁 循环与反思 (Loop & Reflection)
AI Agent 会在一个**“规划-行动-观察"的循环**中持续工作，直到完成所有子任务。
在这个过程中，它还会进行反思。如果发现某个行动没有达到预期效果，或者当前的计划无法顺利完成，它会重新评估并调整其规划。这种反思能力是 AI Agent 能够处理复杂、非线性任务的关键。
举例：如果它在搜索最新 AI 进展时发现信息过于陈旧，它会反思并调整搜索策略，例如更换关键词或查找更权威的学术数据库，然后**重新进入"行动”**这一环节。
核心特点：通过这个循环，AI Agent 能够像一个真正的"问题解决者"一样，自主地、动态地、有目的地完成复杂的任务。
🚀 实践案例
简单 AI Agent 实现
🔗 实践链接：First Agent Template