什么是 AI Agent？
在当今科技浪潮中，人工智能深度融入生活与工作的背后，AI Agent（智能体）是支撑从对话助手到自主任务程序的核心概念——它不是单纯的聊天工具，而是能像数字员工一样接任务、拆步骤、执行动作的自动化实体。
核心公式
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）
能够根据需求去查搜索、读数据库、甚至跑代码。
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 |
| 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：ReAct 循环
ReAct 模式 (Reason + Act)：Thought(思考) → Action(行动) → Observation(观察) → Repeat(循环)
AI Agent 三大模块
1. 规划模块
将高层目标分解成可执行的子任务步骤，包含任务分解和反思与调整能力。
2. 记忆模块
短期记忆记住当前对话上下文；长期记忆将重要信息存储到向量数据库中。
3. 工具调用模块
通过 API 调用外部工具：搜索工具、计算器/代码解释器、软件操作等。
来源：菜鸟教程 | 原文链接