智能体（AI Agent）不只是下一代AI发展的关键词，更是推动未来人机协作、自动决策和智能应用演进的核心概念。本文从定义切入，讲清楚AI Agent的结构特征与技术基础，再深入分析其与传统系统的区别与优势；并结合应用场景，拆解Agent在产品落地中的潜力与挑战。

一、为什么要学AI Agent（智能体）

如果你错过了2012年的微信公众号，也错过了2015年的短视频，那么一定不要错过2025年的AI Agent（智能体）。

若2012年开始写公众号，2015年拍短视频，只要用心认真，持续优化，并坚持下来，结果一定不会差。在我看来，实现财务自由问题并不大。

而今天，如果你不研究和学习AI，未来可能会面临失业的风险，至少会让你在未来的竞争中处于不利的位置。而AI Agent是AI的升级版，使用门槛更低，甚至技术小白用户也能上手使用，并且功能更强大。

你只需要给AI Agent设定一个明确的任务目标，它就会对目标进行思考，并将其拆解为多个步骤，并且自己生成提示词（prompt），然后做出行动，最终完成任务目标。

举一个具体的案例。

以前，开发一款APP，需要由产品经理、设计师、研发、测试、运维等多人组成的团队，通过产品方案设计、页面设计、开发、测试等多个环节，费了九牛二虎之力，最终才能完成上线，这个过程时间长、协作难、成本高。

未来，即使没有专业的开发、测试，甚至不需要懂产品，只需通过AI Agent，就能开发出一款APP。

在这个过程中，也许用户根本不懂编程，看不懂代码，甚至不懂开发一款APP需要什么流程，不知道要给大模型什么精确的提示词，都不影响这款APP的顺利开发并上线。

这只是其中的一个案例。

未来客服、翻译、作家、编辑、标准化内容创作者、市场调研分析师、初级数据分析师等诸多岗位，都会因为AI Agent的发展受到影响、冲击，甚至被取代。

据麦肯锡预测，到2030年，全球将有3.5亿个工作岗位通过AI Agent实现价值重构。

当今这个时代，AI Agent发展速度之快，未来发展空间之大，会超出大多数人的想象。当下，学习AI Agent是一件非常重要，并且很有必要的事情。

二、什么是AI Agent（智能体）

AI Agent是一种智能软件系统，具备感知环境、进行分析、做出决策和执行动作的能力。AI Agent能独立思考，可以通过大模型理解用户需求，主动规划并拆分子任务，并且调用各种工具来完成任务。

AI Agent本质是一个控制各类工具来解决问题的代理系统。

关于AI Agent的定义，大家比较认同的是OpenAI的应用研究主管Lilian Weng给出的定义：Agent = 大模型（LLM）+ 规划（Planning）+ 记忆（Memory）+ 工具（Tool）。

其中大模型相对于Agent的大脑，在整个系统中起主导作用，并且提供推理能力。

规划是通过自我反思和思维链，对实现目标的步骤进行拆解，将大目标任务拆分为一个个更小的子任务。

记忆负责存储信息，对Agent来讲，通过有效的记忆机制，能够保障系统在面对各种复杂的、新的问题时，能够调用以往的知识和经验进行处理。

记忆包括短期记忆和长期记忆，短期记忆是指上下文，会受到上下文窗口长度的限制；长期记忆则需要查询外部向量数据库，可通过快速检索来进行访问。目前Agent 主要通过长期记忆完成各种复杂任务。

AI Agent和大模型不同的地方，在于Agent能够使用外部工具扩展模型能力，在获取到每一步的子任务后，Agent 会自主判断是否需要通过调用外部的工具来完成该子任务，并且将该外部工具返回的信息提供给大模型，然后再进行下一步子任务的工作。

Agent跟AI机器人聊天工具最大的区别，就在于它能像人类一样去解决问题。长期来看，真正成为能“理解一切，处理一切，生成一切”的超级智能体。

来看一个具体的例子。

比如让DeepSeek给你点外卖，它会让你提供位置、想吃什么和预算范围等，当你提供这些信息后，它会给你推荐适合的外卖平台、餐厅、菜品和点餐小贴士，但不会给你下单。

而Agent则能帮你下单点外卖。

它会先分析点外卖这个目标，然后拆解如何才能完成这个目标，共有哪些具体的步骤，规划出具体的待执行子任务。

接着就按照步骤执行，先调用APP选择外卖平台，然后选择菜品，确定地址，并调用支付功能完成支付。

一些关键步骤，比如支付环节，也可以授权让Agent完成，无需人工介入。

Agent的强大之处，就在于其能调用各种外部工具帮助用户完成目标。

虽然AI Agent有诸多优点，并且未来发展潜力巨大，但是目前仍然面临一些挑战，存在不足。

数据获取难度大：数据质量对模型训练至关重要，但由于数据安全与隐私等问题，AIAgent获取高质量的数据难度较大。
多工具协同问题：目前大部分AIAgent协同多工具工作的能力比较有限，大部分只能调用特定的有限应用工具，仍然无法实现广泛、灵活的多应用工具协作，在一定程度上，限制了其功能的使用和实际落地。
信任问题：大模型通常是黑盒模式，内部工作机制和决策过程，对用户来讲并不透明，用户难以理解模型从输入到输出的详细过程，容易出现信任问题，影响了AIAgent的广泛应用与推广。
责任归属问题：AIAgent具有一定自主性，其执行任务的方式和行为可能无法完全符合人类的真实意图，若出现不当行为或造成损失，难以判定责任是归属于开发者、使用者还是AIAgent本身。