简介

本文深入解析了AI Agent与传统聊天机器人的本质区别：Agent具备自主思考、决策和行动能力，通过"思考-行动-观察"循环工作，由提示词、工具和框架组成。相比聊天机器人的简单文字接龙，Agent能自主使用工具解决复杂问题。文章还探讨了Agent的未来发展方向，包括智能涌现、可解释性以及与人类文明的关系，为读者提供了全面理解AI Agent的视角。

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快2026年了，到处都在讲AI Agent，这玩意到底是什么？和ChatGPT、豆包、DeepSeek这些聊天机器人有什么区别？

一句话总结，Agent相比于聊天机器人（chatbot），最本质的区别是「生成回答的过程」，Agent具备更强自主性、更多控制权——自己思考怎么解决问题、决定做出什么行动、判断问题是否已经解决等。

举个简单的例子，向AI提问“帮我整理关于AI的知识”。

• 聊天机器人：理解问题 ⇒ 从网络上搜索AI ⇒ 整理前n条搜索结果 ⇒ 输出回答
• Agent

• 理解问题、制定目标：嗯，用户的问题是整理AI知识，一份好的知识资料需要有结构和逻辑，比如：1. 发展历史，2. 核心定义，3. 关键技术，4. 应用案例，5. 未来挑战。我现在需要为这5个部分收集资料；
• 行动、观察结果（多次）：搜索5个部分的资料，结果里频繁提到一个叫Transformer的项目，它似乎是一个关键点，现有的资料对它的解释不够深入。我决定进行一次补充搜索，深研究Transformer的技术架构。一些关键的对比数据是以图片形式存在的，我需要调用Python的图表分析工具来提取这些数据，让资料更有说服力。
• 判断、输出最终回答：判断现在所有部分的素材都已准备好，我将按照逻辑结构重新组织和整理，输出最终的AI知识资料

接下来，我们详细捋一捋AI是怎么从聊天机器人发展成Agent的，以及它们的本质是什么。

聊天机器人与大语言模型

我们首先来回顾一下ChatGPT、豆包、DeepSeek这些聊天机器人，本质是什么东西。

感官上，这些聊天机器人做的事情就是回答问题，不管你问什么它都会答，并且很「智能」——对问题的理解强、回答的质量高，接近人类水平。

在这背后，是大语言模型（Large Language Model，LLM。下文统称大模型）在做「文字接龙」——接收提问（输入）、生成回答（输出），即使是问了半句话，大模型也会补全。

那么大模型的本质是什么呢？为什么它能做到不管问什么都能接上？

它首先是一个算法模型，然后它内部的机制是模拟人类大脑神经元（神经网络），对输入的词句进行层层加工和传递，得到下一个词句。

首先的一个问题是，为什么要设计成文字接龙这样的机制？因为简单、直观、通用——人类的大部分活动，都可以抽象成「信息的输入和输出」，而文字又是应用最广泛的一类信息。能做文字接龙，其实就可以解决现实中的很多问题。

大模型做文字接龙时，是怎么确定下一个词的呢？

一种方式是结合前面的词，统计人类社会所有文字中，所有下一个可能出现的词及其概率，选概率最高的那个词。但是计算量爆炸（4万个常用英文单词，要计算连续20个字母的概率，可能出现的组合已经超过了全宇宙的粒子数量），行不通。

另一种方式是数学建模——用数学的方式来拟合复杂的现实。

例如线性回归，对2个相关的维度/变量进行分析，例如时间和销售额。建模后一般会得到一个函数，例如 f(x)= a + b x + c x^2，我们就可以代入未来的时间，得到销售额的预测结果。

但是对于文字接龙来说，我们要怎么建模？很难找出要用什么维度来拟合它，追根溯源，文字是人类生产出来的——严格来说文字源于人类大脑，那么我们是否能模拟人类大脑的机制来做文字接龙呢？

这就是神经网络的由来。

人类大脑的神经元互相连接，呈网状结构，实际上可以简化为一个超复杂、多层的数学函数。所有的大脑活动也可以简化为「输入A、输出B」这样的抽象过程，文字接龙这个任务也可以简化为「输入一些词、输出概率最高的下一个词」。像 GPT3 的神经网络，就有96层、1750亿个参数、数十亿个函数项。

现在，我们解决了文字接龙的建模用什么方法的问题。紧接着的问题是，神经网络是一个数学函数，只能输入和输出数字，那么文字怎么转换成数字呢？

先不说文字，如果是一个杯子，可以怎么用数字来表示？简单的方式是通过几个维度对应的数字来表示——例如直径、高、材质，对应3个数字，4（cm）、10（cm）、1（我们可以定义不同的数字代表不同材质，例如1为陶瓷）。我们增加越多维度及对应数字，对杯子的描述就越准确，例如增加功能、易碎性、是否有把手等。并且，当我们用同样的方式来表示不同的物体时，例如马克杯、保温杯、猫，前两者的数字一定更相似。

文字转换为数字同理。只不过因为文字的含义非常复杂，需要用非常多维度及数字来表示它们（目前市面上的大模型通常会用几千个维度），这种方法叫做「Embedding」，中文翻译为向量化。

接下来的问题是，神经网络怎么知道自己计算出来的下一个词，是否“正确”，或者起码是语句通顺的？似乎很难想出一个清晰的规则。

很简单，还是回归人类大脑，人写字、说话的时候，是怎么知道是否正确/通顺/符合语境的？

是靠从小到大在现实世界中学习和训练掌握的——识字、语法、逻辑、结构、语境、模式，并且受成长环境的影响，每个人会有不同的风格。

神经网络也一样，通过学习大量人类社会的高质量文本（技术上叫训练语料，包括网页、书籍、维基百科数据），掌握了接近人类的文字能力，并且被塑造为“人类好帮手”风格。这个学习过程也和人类接受教育类似，分为以下阶段：

1. 通识教育阶段：博览群书、自己领悟，产出一个基础模型，学会“接话”。技术上叫做无监督学习（Unsupervised Learning）、预训练（Pre-training）阶段

2. 专业培养阶段：技术上称为后训练（Post-Training）阶段

a.学习人类专家写的高质量对话集，学会“对话”，技术上叫做监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT），产出一个SFT模型

b.学习人类偏好，掌握“情商”和“价值观”，产出最终的模型，例如GPT。技术上叫人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）

在大模型的神经网络中，还有一个重要的、大名鼎鼎的机制：Attention（来自2017年谷歌发表的《Attention Is All You Need》）。简单理解，这个机制使神经网络能够理解每个词的上下文关联性（内部重要性）、语法/语义/逻辑/文化等（外部重要性）。最终能使文字接龙是连贯通顺的、符合人类认知的。

现在，我们搞清楚了最开始的问题——聊天机器人的本质：神经网络在经过大量文本的学习和训练后，接收输入的词、转换为数字做复杂的计算、得到下一个词的数字结果、再转换为文字。

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了解了大模型的奇妙后，我们再来看一下它的缺点。

1. 幻觉：因为大模型的首要目标就是文字接龙，把句子补全，所以有时会睁眼说瞎话，我们称之为幻觉（hallucination）。在有了联网搜索能力，以及大模型的优化后（不确定时诚实回答），这个问题已经改善了很多
2. 遗忘性：当上下文太长时，大模型可能会“忘记”前面的一些约束条件、关键事实等内容
3. 可解释性和可控性：我们虽然了解大模型大概的机制，但其实并不清楚具体原理。在大模型训练的过程中，任务始终是文字接龙，虽然没有明确训练它编程、翻译、数据分析等能力，但当模型的参数量、训练数据量达到某个临界点后，它“涌现”了这些技能。可以说是大力出奇迹，这也就导致大模型的回答在一定程度上是不可控的。在实际使用中，想要得到指定回答，有时候得像“丢骰子”一样试很多次
4. 成本：钱、时间。各大厂商都在降价、提速，有所改善
5. 安全：数据隐私、内容安全问题

针对这些缺点，发展出了很多对策。

• 提示词工程（Prompt Engineering）：大家最耳熟能详的方法。一句话总结，提示词工程就是更有技巧性地提问，以得到大模型更好的回答。技巧包括提供明确的信息（背景和目标等）、结构化（使用#、’、<>、{}等符号）、给示例、要求逐步推理等，这部分比较简单
• 上下文工程（Context Engineering）：提示词工程是「更好地提问」，偏用户角度；上下文工程是「更好地组织、提供信息」，偏开发角度。在提示词工程的基础上，还包括为大模型提供数据、文档、对话历史等，这背后的技术包含RAG（Retrieval-Augmented Generation）、工具调用、状态及对话历史控制等。这里重点说一下前两者：

• RAG：简单来说，就是先搜文档再回答。客服机器人是典型的应用场景，目前的技术也比较成熟，主要包括文件处理（标准化、分块、向量化、索引与存储、更新等）、检索与生成（问题分类/重写、向量检索、多模态检索、排序等）和效果评估

• 工具调用：顾名思义，给大模型提供各种工具，包括网络搜索、代码解释器、图表生成、数据查询等。这里涉及一个近期比较火的概念MCP（Model Context Protocol），这其实就是个规范，把五花八门的工具的服务解析、定义、请求和响应格式等统一起来，方便大模型调用

  

• 工作流（Workflow）：面对比较复杂但目标明确的场景，人为定义流程，编排分支、工具、大模型等，增强对最终回答的控制，例如客服这种场景。

接下来，我们详细理一理工作流。

工作流

工作流其实就像画流程图，我们可以灵活地把大模型放在指定的位置干指定的事情。

经过实践，可以总结出一些套路，例如Anthropic官方总结的几类工作流类型：

• 任务明显可以分类。例如客服场景，先对问题进行分类，简单问题用便宜模型，复杂问题用贵模型

  

• 任务可分解为明确的步骤。例如写作，写大纲 ⇒ 检查大纲是否符合标准 ⇒ 根据大纲写内容

  

  

• 任务比较复杂。例如给数据打标签、代码质量审查等场景，按不同角度对任务同时进行处理，最后投票，以提升速度、提高输出质量

  

• 更复杂的任务。例如代码（库）生成、深度研究生成报告场景，先对任务进行拆分和组织 ，调用大模型处理多个任务，最后再整合结果

  

举个更具体的例子：做一个社交媒体数据分析师bot。

我们可以把数据文件直接丢给大模型，它也能读内容、根据已有知识给一些分析结果，但是有比较明显的瓶颈：数据量大时丢失信息、缺乏行业知识。

这时工作流就派上用场了。数据的统计和分析用一个专门的Python脚本来处理、行业知识通过联网搜索来补充。那么这个bot的工作流程可以定义为：

1. 接收用户问题和数据文件
2. 结合问题，对数据进行初步分析，包括情感分析、观点总结等（使用代码解释器分析数据、调大模型）
3. 根据初步分析结果，结合用户的问题，从网上搜索补充信息（调大模型、网络搜索）
4. 整合所有信息，生成最终的分析结果（调大模型）

我们可以用类似Dify这样的低代码工具，或者是LlamaIndex、Langchain这种代码框架，来简单实现这个流程，就像画流程图，核心的元素就是分支、循环、大模型调用、工具。可以看到，这个bot最终按我们预设的路线一步步运行，得到还不错的数据分析结果。

通过工作流，我们可以解决大模型在较复杂场景的应用问题，但上面这个demo的缺点也很多，例如：

• 只能处理社交媒体类的数据
• 只进行了一轮网络搜索，行业知识补充得不够
• 最后的分析结果比较简陋，只有文字，没有图表

针对这些问题，我们可以在现有流程上继续加步骤来解决，本质上还是将人的经验固定在bot的背后，但是步骤越多，维护成本也就越高。并且对于更复杂的场景，例如代码生成、深度研究，要穷尽所有流程是不可能的。

类似前面讲的神经网络，当要解决的问题特别复杂时，我们能不能只关注最终的结果，尽量让大模型自己处理中间的过程呢？

这，就是Agent。

Agent

目前的Agent，本质上是大模型基于策略，自主行动。

• 策略：循环地进行思考、行动、观察。其实就是模仿人类，边思考边行动（ReAct，Reasoning and Acting），是解决问题的通用方法
• 自主行动：自行决定要做什么、用什么工具、什么时候算做完，例如网络搜索、写代码分析数据，甚至是用使用浏览器打开网页订票

我们可以先看几个例子，ChatGPT、Gemini、MiniMax、Cursor，感官上理解一下Agent干活的过程：

这里多提一下MiniMax的Agent，体验非常惊艳。我上传了一份消费者反馈数据，要求分析、搭个BI，它生成了质量很高的报告和BI，更牛逼的是，BI上的数据筛选、搜索功能都是真实可用的。

看过Agent怎么干活后，现在的问题是，这背后是怎么实现的？怎么感觉大模型自己变“聪明”了？

一句话总结，这背后是一段Prompt、一些工具、一套框架。

一段Prompt：

下面这段Prompt是用LangChain这类技术框架实现Agent时，官方的一个模版。其实就是前面说到的策略，循环地进行思考、行动、观察：

Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools:

一些工具：

即前面提到的网络搜索、数据分析这些工具，在代码里长这样（以自己实现工具为例），核心就是说明有哪些工具、每个工具怎么用。

# 导入我们自己写的工具

一套框架：

框架是技术概念，可以理解为它是一个导演，负责管理和调度。 Agent的工作过程是这样的：

• 框架把上面的那段Prompt、工具说明、用户提问组合起来，给到大模型
• 大模型进行思考，决定用某个工具完成这次任务，给框架提需求
• 框架调用工具，把结果记录下来，再次给到大模型
• 一般上面的步骤经过几轮循环后，大模型判断任务已经完成，给出最终回答，通知框架
• 框架把最终回答打印出来

我们来看一下实际案例，可以看到执行了多次循环（Running step），每个循环内Agent都在思考（Thought）、行动（Action）、观察（Observation）：

You: 总结消费者的主要负面反馈，附上统计数据，并给出改进建议

现在，我们搞懂Agent到底是什么东西、具体是怎么做到的了。

接下来的问题是，所有人都说要做Agent，它是万能的吗？

是，也不是。相比于过去那种简单的聊天机器人，Agent的回答质量肯定会更高。但是理性地看，Agent的成本也更高，并且如果出错会是比较复杂的错误，需要要平衡收益（效果提升）和成本（复杂性）。不过话说回来，有时候Agent这个概念能给人比较大的情绪价值，哈哈。

此外，也不是说有了Agent就不用工作流了，针对内容质量、成本、安全等问题，我们还是可以用工作流来控制。

Agent的未来

搞懂了现在的Agent，我们来畅想一下未来。

可以想到，Agent接下来的发展肯定是朝着更「智能」的方向去——大模型自身推理能力更强、工具更加丰富、权限更高，例如各大厂商陆续开始做AI浏览器，软件层面，我比较期待PC上系统级Agent的出现。

也有好玩的，香港科技大学做了一个游戏《Aivilization》，是一个AI Agent版星露谷物语。每个玩家可以在里面创建一个Agent，选择人格、设定目标，然后就可以放养了。即使你关掉游戏，里面的Agent也在照常「生活」。有的玩家让Agent拼命赚钱，争取排行榜第一，有的玩家告诉Agent吃饱穿暖，开心第一。

回到未来，对于Agent，我们看看比较学术的定义是什么：

An intelligent agent is an entity that perceives its environment, takes actions autonomously to achieve goals, and may improve its performance through machine learning or by acquiring knowledge.

能够感知环境、自主采取行动以实现目标，并可通过机器学习或知识获取来提升自身性能的实体。也就是下面这张图：

前面讲的Agent中，「环境」就是运行环境、工具、指令、数据文件、互联网等，是数字世界。这个环境可以是网页、app、浏览器、操作系统、整个计算机，更可以扩展到现实的物理世界，目前视频、3d模型生成、汽车自动驾驶、机器人领域的模型就是在理解和计算我们这个物理世界。

那么十年后，我们的物理世界会是什么样子？

智能、现实和文明

最后，我们来聊点更有意思的。

• 涌现的智能与可解释性（Interpretability）

在大模型训练的过程中，任务始终是文字接龙，虽然没有明确训练它编程、翻译、数据分析等能力，但当模型的参数量、训练数据量达到某个临界点后，它突然“涌现”了这些技能，可以说是大力出奇迹/量变引起质变的结果。 这非常有意思，联想一下人类，最开始是一些原始人，组成部落，采集、打猎、繁衍。人越来越多，逐渐形成了复杂的国家、社会、文化、文明。那么未来大模型会“涌现”出什么新的能力？会比人类社会本身进化得更快吗？ 另外，我们虽然了解大模型大概的机制，但并不清楚具体原理。有很多问题随之而来，例如：

• 大模型能说人类大部分语言，那么在它的“脑子”里，实际用的是什么“语言”？是否存在一种人类社会的“通用语言”？
• 大模型被塑造成人类好帮手，但它说的和实际“想的”东西一样吗？它真正的目标是什么？（参考人类，基因的首要目标是生存、繁衍，但是人类能自我发展出不生孩子）

这些都是目最前沿的研究课题，例如Anthropic（Claude背后的公司）就有专门研究大模型可解释性的部门，其中有很多脑科学、生物领域的专家。他们今年3月份有一篇研究《Tracing the thoughts of a large language model》，并且做了个可视化的页面（neuronpedia.org），可以体验一下。

• 确定性 vs. 不确定性

在过去，我们打造一个工具时，很多时候管理的是确定性，只要把逻辑想清楚、定好规则，那么大概率能做好。但是做大模型这样的工具时，我们更需要管理的是不确定性，甚至是数据分布（语料、微调数据等）。这和统计学非常类似，更难，但也更接近真实、复杂的现实世界。

• 人类文明的压缩与计算

除了文本模型，近两年也出现了生成图片、视频、3d模型、语音的模型。

从更大的角度看，文字、图片、视频这些东西，本身其实可以看作人类文明的浓缩。就像通过古籍、书信、档案等，我们可以对历史进行研究，还原过去某个时间点人类社会的风貌。大模型在计算时，目前可以看作在计算简化后的现实世界。那么随着发展，未来的现实世界，是否一切都能被计算？是否可以预知未来？

另外，我们不断研究神经网络——大模型的“大脑”，同时也是在研究人类自己的大脑。未来有怎样的研究成果？人类是否会借助AI实现一次文明的飞跃？

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