这篇文章简明扼要地解释了AI Agent（智能体）的核心概念及其与ChatGPT的区别。文章指出，AI Agent由大模型、工具调用能力和循环三个关键要素组成，其中循环机制（ReAct模式）使其能够自主执行多步骤任务。与ChatGPT的被动应答不同，Agent能主动调用工具、分析结果并持续迭代，直到完成任务。循环次数由任务复杂度动态决定，每次循环都会积累上下文信息以支持后续决策。文章最后预告将探讨

这篇文章简明扼要地解释了AI Agent（智能体）的核心概念及其与ChatGPT的区别。文章指出，AI Agent由大模型、工具调用能力和循环三个关键要素组成，其中循环机制（ReAct模式）使其能够自主执行多步骤任务。与ChatGPT的被动应答不同，Agent能主动调用工具、分析结果并持续迭代，直到完成任务。循环次数由任务复杂度动态决定，每次循环都会积累上下文信息以支持后续决策。文章最后预告将探讨

这篇文章简明扼要地解释了AI Agent（智能体）的核心概念及其与ChatGPT的区别。文章指出，AI Agent由大模型、工具调用能力和循环三个关键要素组成，其中循环机制（ReAct模式）使其能够自主执行多步骤任务。与ChatGPT的被动应答不同，Agent能主动调用工具、分析结果并持续迭代，直到完成任务。循环次数由任务复杂度动态决定，每次循环都会积累上下文信息以支持后续决策。文章最后预告将探讨

这篇文章简明扼要地解释了AI Agent（智能体）的核心概念及其与ChatGPT的区别。文章指出，AI Agent由大模型、工具调用能力和循环三个关键要素组成，其中循环机制（ReAct模式）使其能够自主执行多步骤任务。与ChatGPT的被动应答不同，Agent能主动调用工具、分析结果并持续迭代，直到完成任务。循环次数由任务复杂度动态决定，每次循环都会积累上下文信息以支持后续决策。文章最后预告将探讨

这篇文章简明扼要地解释了AI Agent（智能体）的核心概念及其与ChatGPT的区别。文章指出，AI Agent由大模型、工具调用能力和循环三个关键要素组成，其中循环机制（ReAct模式）使其能够自主执行多步骤任务。与ChatGPT的被动应答不同，Agent能主动调用工具、分析结果并持续迭代，直到完成任务。循环次数由任务复杂度动态决定，每次循环都会积累上下文信息以支持后续决策。文章最后预告将探讨

这篇文章简明扼要地解释了AI Agent（智能体）的核心概念及其与ChatGPT的区别。文章指出，AI Agent由大模型、工具调用能力和循环三个关键要素组成，其中循环机制（ReAct模式）使其能够自主执行多步骤任务。与ChatGPT的被动应答不同，Agent能主动调用工具、分析结果并持续迭代，直到完成任务。循环次数由任务复杂度动态决定，每次循环都会积累上下文信息以支持后续决策。文章最后预告将探讨