这几年，AI 热词层出不穷，尤其是 AI Agent（AI智能体）。很多人一听就懵：

• 有人说它是未来最重要的 AI 形态；
• 有人说它就是自动化工作流的升级版；
• 看了几篇文章介绍，大多数关于 AI Agent 的解释，要么过于技术化，要么过于浅显。看完还是一脸问号。

今天这篇文章，是为那些没有技术背景但经常使用 AI 工具的人准备的，帮助你理解 AI Agent 到底是什么，以及它对你有什么影响。从 0 开始，用3个层次，把 LLM、AI 工作流、AI Agent 讲清楚。只要你平时用过 ChatGPT、Deepseek、Claude之类的工具，就能秒懂。

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第一层：大语言模型（LLMs）

像 ChatGPT、Google Gemini、Claude 这些聊天 AI，都是基于 LLM 构建的应用。它们擅长生成和编辑文本。

它的工作方式非常简单：

• 你输入一个问题（Prompt）
• 它基于训练数据生成输出答案

比如我问 ChatGPT：

👉“帮我写一封咖啡聊天的邀约邮件。”

几秒钟，它就能写出一封比我更礼貌、更周全的邮件。

但是——如果我换个问题：

👉“我下周二的咖啡聊天是几点？”

它一定会答不上来。因为 ChatGPT 并不知道我的日历内容。

这说明了 LLM 的两个关键特点：

1. 不知道你的私有信息（日历、公司内部资料）
2. 是被动的 ——必须等你提问，它才会回答。

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第二层：AI 工作流（AI Workflows）

那如果我想让它“聪明”一点呢？

我可以设定一条规则：

👉“每次我问到日程相关的问题，先去我的 Google Calendar 查一下，再回答。”

这样，当我问：

👉“我和 Elon Husky 的咖啡聊天是什么时候？”

它就能查到日历，正确回答。

但是如果我接着问：

👉“那天天气怎么样？”

它又会失败。因为我的规则里，只写了“查日历”，没有写“查天气”。

这就是 AI 工作流的本质：
它只是人类提前设定好的“流程图”，AI 严格按照路径执行，没法自己改变逻辑。

专业名词“RAG”（检索增强生成），其实也是一种工作流。它的意思很简单：在回答之前，先去“查资料”，比如你的文档库、数据库。

现实例子：
我可以用 Make.com 设定一个自动化流程：

1. 把新闻链接收集到 Google Sheets
2. 用 Perplexity 自动总结
3. 用 Claude 写 LinkedIn 帖子
4. 每天早上 8 点自动执行

很酷对吧？但有一个问题：

👉 如果最后生成的帖子不好笑，我得手动回去改 prompt。

说明真正的“决策者”，依然是人类。

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第三层：AI Agents（智能体）

终于来到主角：AI Agent。 那么，工作流和 Agent 的区别是什么？

答案很简单： 👉 在工作流里，决策者是人类
👉 在 Agent 里，决策者是 AI 本身

也就是说，AI 不仅能“执行”，还能“思考、选择、改进”。

一个合格的 AI Agent，必须具备三种能力：

1. Reasoning（推理）：思考实现目标的最佳方法
2. Acting（行动）：通过工具、API 去执行操作
3. Iterating（迭代）：观察结果，如果不满意就自己调整，直到达标

举个例子：

在工作流里，如果 Claude 写的 LinkedIn 帖子不好笑，你得手动改。

但在 Agent 里，它会自己加一步“自我审查”：

👉 用另一个模型检查帖子是否符合 LinkedIn 最佳实践

👉 如果不行，就自己重写，直到结果满意为止

常见的 Agent 框架叫 ReAct，就是 Reason（推理）+ Act（行动）。

现实中的例子：
Andrew Ng（吴恩达）做过一个视觉 Agent 演示： 当你输入关键词“滑雪者”，它会：

• 先推理：滑雪者的特征（滑雪板、雪地、运动姿势）
• 再自动在视频库里搜索、标记
• 然后返回结果

整个过程，完全不需要人类提前打标签。

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三个层次的对比

最后我们再来对比一下：

• LLM（第一层）：你问 → 它答。被动。
• 工作流（第二层）：你问 → 按设定路径执行 → 输出。逻辑由人类预先设计。
• Agent（第三层）：你给一个目标 → AI 自己思考 → 自己调用工具 → 自己检查结果 → 输出。AI 取代人类成为“决策者”。

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初学者应该如何开始学习AI Agent？

这个领域有太多的炒作、风险投资（VC）和Snake oil…我建议尝试专注于基础知识，即LLM实际上是如何工作的。

An “agent” is just a while loop with tools and state.

这是对 AI Agent 本质最精炼的概括。它直白地告诉你，一个 AI Agent 并没有什么神秘的魔法，它的工作流程可以被简化为一个简单的计算机程序结构：

• while loop (循环)：意味着这个程序会持续运行，不断地感知、思考、行动，直到达成目标或被停止。它不是一次性的问答，而是持续的、有目的的交互。
• tools (工具)：指的是 Agent 能够调用的外部功能，比如搜索引擎、代码解释器、API 接口、数据库等。这些工具赋予了 Agent 实际操作和获取新信息的能力。
• state (状态)：指的是 Agent 在执行任务过程中需要记住的信息，比如当前的任务进度、已经获取的中间结果、之前犯的错误等等。state 确保了 Agent 能连贯地完成复杂任务。

All these agent “frameworks” are just wrappers around that.

“agent”只是一个带有工具和状态的 while 循环。所有这些代理“框架”都只是围绕它的包装器。

“框架” (Frameworks)：指的是像 LangChain、AutoGPT 这样的开发工具包。

“包装器” (Wrappers)：指的是这些框架并没有创造新的底层技术，它们只是把“while 循环 + 工具 + 状态”这个基本逻辑打包成易于使用的模块，让开发者能更方便地构建 Agent。作者认为，如果你不理解基础，直接使用框架就像是在用一个你不懂原理的黑箱。

我不会建议从抽象的框架开始。使用 LLM API 构建内容，了解它们的工作原理以及针对任务如何构建提示词。当你真正掌握了 LLM 的工作原理、提示词工程和工具调用这些核心概念后，你对 AI Agent 的理解就已经非常透彻了。剩下的 5% 只是如何把这些基本组件用框架更高效地组织起来。

推荐的学习路径是：

1. 直接与大型语言模型（LLM）的 API 交互：例如使用 OpenAI 的 API。
2. 掌握提示词工程（Prompt Engineering）：学会如何编写有效的提示词来指导 LLM 完成任务。这是 Agent 的“大脑”如何思考和决策的关键。
3. 理解“工具使用”：这是 Agent 核心能力之一。你需要明白如何让 LLM 理解何时、如何调用外部工具，以及如何处理工具返回的结果。

踏实地从最基础的 LLM 原理、提示词工程和工具调用开始学习，这才是通往真正掌握 AI Agent 技术的捷径。

总结

AI Agent 并不是一个高不可攀的黑科技，而是 AI 从“被动回答”走向“自主决策”的跨越。

• 如果你只用 ChatGPT 问答，那你在用 LLM
• 如果你用 Make.com、Zapier 、n8n搭流程，那你在用 AI 工作流
• 如果你让 AI 自己去思考目标、选择工具、改进结果，那就是 AI Agent

未来，随着工具生态越来越成熟，AI Agent 会逐渐成为我们日常生活和工作里的“数字助手”。

所以，当你下次再听到“AI Agent”，不妨问自己：

👉 这里的决策者，到底是我，还是 AI？

好啦，今天的分享就到这里，感谢您的观看。

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