AI Agent（智能体）是一种能够自主为用户完成任务的人工智能系统。与传统软件只能按照程序员预先设定的流程执行步骤不同，AI Agent 可以在较大自主性下替用户完成复杂的工作流。简单来说，如果将大型语言模型（LLM）比作Agent的大脑、各种外部工具比作Agent的手脚、预先设定的指令比作Agent的行为准则，那么AI Agent就是结合了大脑 + 手脚 + 行为准则，可以自主执行一系列操作的智能助手。

AI Agent 的五大核心特征

1.目标导向（Goal-Driven）

围绕明确目标运作（如“订餐厅”“写行业报告”），而非被动响应指令。

例：当你说“帮我规划一次日本旅行”，Agent 会自主分解为订机票、酒店、行程等子任务。

2.自主决策（Autonomous Decision-Making）

核心能力！ 通过推理、规划、评估动态决定下一步行动。

例：检测到航班售罄 → 自动改选邻近城市航班或调整日期。

3.工具使用（Tool Use）

像人一样调用外部工具扩展能力：

✅ 搜索引擎（查信息）

✅ Python（数据分析）

✅ API（订酒店/发邮件）

✅ 专业数据库（法律/医疗）

例：为写报告，自动调用财经API获取数据 → 用代码绘图 → 用LLM生成文案。

4.环境感知与交互（Perception & Interaction）

理解多模态输入（文本/图像/语音）、环境状态变化，并与用户/其他Agent协作。

例：看到用户上传的发票图片 → 自动识别内容 → 录入财务系统。

5.记忆与状态管理（Memory & State）

存储历史交互、知识、任务状态，支持长期任务。

例：连续对话中记住用户偏好：“上次你说喜欢靠窗座位，这次已优先筛选”。

AI Agent 的关键特点

自主性 ：能够在没有人类直接干预的情况下独立运行，主动感知环境变化并做出响应，如智能客服机器人自动回答用户问题。

适应性 ：具备学习和适应能力，通过与环境的交互不断调整自身行为模式，以更好地应对变化和新情况。

目标导向性 ：有明确的目标或任务，所有感知、决策和行动都围绕实现这些目标展开，如导航机器人以将物品送达指定位置为目标。

AI Agent 的常见应用场景

聊天机器人 ：如客户服务中的智能客服，能理解并回应用户咨询，提供信息和解决问题。

推荐系统 ：根据用户兴趣和行为，自动推荐个性化内容，如电商网站推荐商品。

机器人控制 ：包括工业机器人、无人机等的控制系统，可感知环境并自主执行任务。