干货｜5 分钟搞懂：今年爆火的 Agent 智能体，到底是什么？

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647人浏览 · 2025-09-11 11:20:45

m0_48891301 · 2025-09-11 11:20:45 发布

自年初 DeepSeek 与 Manus 先后在国内科技圈掀起热潮，“Agent（智能体）” 这个词便迅速走进大众视野。但翻看市面上的相关内容，要么满是专业术语、晦涩难懂，要么表述不够严谨、容易误导，导致不少非技术背景或非相关领域的从业者，至今对 Agent 的概念一知半解，甚至有人误以为 “DeepSeek 就是 Agent”。

今天，我们就用专业且通俗的方式，一次性把 Agent 的核心逻辑讲明白，帮你轻松理清这个热门技术概念。

一、Agent是什么

如果用一句话概括，Agent 本质上是一种具备环境感知、自主决策、自主执行与持续学习能力的软件实体。

这句话看似简单，却藏着 Agent 区别于传统软件的关键逻辑。我们可以用 “人类行为” 来类比理解：我们用眼睛观察、耳朵倾听、鼻子感知气味，这是 “环境感知”；遇到问题时大脑思考解决方案，这是 “自主决策”；用手脚落实想法、完成动作，这是 “自主执行”；在一次次实践中积累经验、提升能力，这是 “持续学习”。

在数字世界里，Agent 就像是一个拥有独立行为逻辑的 “数字生命”，能像人一样主动与环境互动、完成任务。接下来，我们拆解它的四大核心能力，看看 Agent 是如何一步步工作的。

1、环境感知：Agent的眼耳口鼻舌

环境感知是 Agent 启动任务的第一步，也是所有后续行动的基础 —— 就像人要先看清周围环境，才能判断该做什么。

Agent 无法像人类一样用器官直接感知世界，它依靠的是传感器、数据接口和网络连接来获取信息。这些信息既可以是物理世界的：比如温度、湿度、设备运行参数、道路路况；也可以是虚拟世界的：比如用户输入的文字、系统后台数据、网络流量变化、APP 内的操作记录。

举个常见的例子：新能源汽车的智能驾驶功能，就是 Agent 环境感知能力的典型应用。汽车通过摄像头捕捉路况、毫米波雷达探测障碍物、激光雷达定位自身位置，实时收集 “前方是否有行人”“旁边车辆是否变道”“红绿灯状态” 等信息，这些数据会直接传递给系统，为后续决策提供依据。

简单来说，环境感知就是 Agent 的 “信息入口”，只有精准获取环境数据，后续的决策和执行才有可能准确。

2、自主决策：Agent的大脑

当 Agent 通过 “感官” 收集到足够信息后，就会进入第二步 —— 自主决策。这是 Agent 最核心的能力，也是它和传统软件的 “分水岭”。

传统软件的行为都是提前写好的 “固定脚本”，比如你用办公软件做表格，只能按照软件预设的功能操作；但 Agent 不一样，它能根据实时环境变化和任务目标，灵活调整决策逻辑。这个过程通常基于预设的规则、算法模型（比如 AI 大模型）或历史数据来完成。

九科信息智能知识助手

比如智能客服系统中的 Agent：当用户提问 “如何查询账单” 时，它会先分析用户问题的关键词和上下文 —— 如果用户是新用户，会先引导绑定账号；如果是老用户，会直接推送账单查询入口；如果问题更复杂（比如 “账单金额不对”），它还会自动调用后台的账单数据库，核对信息后再给出回复。

这种 “灵活应变” 的能力，让 Agent 能在复杂多变的场景中适配不同需求，而不是像传统软件一样 “一条路走到黑”。

3、自主执行：Agent的手脚

做出决策后，Agent 需要把 “想法” 变成 “行动”，这就是自主执行能力 —— 相当于人类用手脚完成具体动作的过程。

不同场景下，Agent 的 “执行方式” 各不相同，核心逻辑可以总结为：“给它装什么样的‘手脚’，它就能做什么样的事”。这里的 “手脚”，可能是物理设备（比如机械臂、智能机床），也可能是虚拟工具（比如 RPA 机器人、API 接口、软件插件）。

九科信息bit-Agent演示视频：提交OA申请

比如在物流仓库中，给 Agent 接入机械臂，它就能根据订单信息自动分拣、搬运货物，替代人工完成重复劳动；在企业办公场景中，给 Agent 接入 RPA 工具，它能自动处理财务报销单审核、考勤数据统计、OA 流程提交等工作 —— 从 “读取表单数据” 到 “核对规则”，再到 “提交系统”，全程无需人工干预。

自主执行是 Agent “落地干活” 的关键，只有能把决策转化为实际动作，它才能真正解决问题、创造价值。

自主执行能力使得Agent能够在现实世界中或者虚拟世界中真正地发挥作用，完成各种复杂的任务。

4、持续学习：Agent的成长

和人类一样，Agent 不是 “一成不变” 的。随着环境变化（比如用户需求升级、业务逻辑调整）、任务复杂度提高（比如处理更海量的数据、应对更复杂的场景），它需要不断学习、优化能力，这就是持续学习的价值。

Agent 的学习主要有两种方式：

监督学习：通过 “标注好的数据” 学习规律。比如图像识别 Agent，会先学习成千上万张 “标注了类别” 的图片（比如 “这是猫”“这是狗”），掌握特征后，就能准确识别新的图片；
强化学习：通过 “与环境互动” 积累经验。比如智能游戏 Agent，会在一次次游戏中根据 “得分”“失败” 等反馈调整策略 —— 如果某个操作能赢，就多用；如果某个操作会输，就避免，慢慢摸索出最优玩法。

正是因为持续学习，Agent 才能摆脱 “一次性开发” 的局限，越用越智能，适应不断变化的需求。比如电商平台的推荐 Agent，会根据用户每次点击、购买记录调整推荐逻辑，让推荐越来越精准。

九科信息bit-Agent演示视频：提交采购申请

二、为什么Agent跟随DeepSeek走红

搞懂了 Agent 的核心能力，我们再回到最初的问题：为什么 DeepSeek 问世后，Agent 才真正被大众关注？

其实，打造一个完整的 Agent，就像组装一台 “智能机器”：需要 “感官”（环境感知模块）、“大脑”（决策核心）和 “手脚”（执行工具）。此前，行业里不缺成熟的 “感官”（比如各类传感器、数据接口）和 “手脚”（比如 RPA、机械臂），但 “大脑” 一直是个难题 —— 要么是高性能的决策模型成本极高，中小企业根本用不起；要么是只能依赖第三方提供的 “大脑”，数据隐私和安全性难以保障，企业不敢用。

而DeepSeek的出现，就是为我们提供了一颗造价较低、而且完全属于我们自己的大脑。我们只需要装上对应的感官和手脚，即可拥有专属于我们自己的智能体。

随着越来越多的中国企业部署DeepSeek，包括国央企集团、民营上市公司、互联网平台以及政务系统，为智能体的开发打下了良好的地基。

在此基础上结合其他其他技术，企业就能以较低的成本，获得智能体带来的超额的回报。 这就是Agent之所以随着DeepSeek迅速走红的原因。

但同时，对于部署了DeepSeek的企业而言，新的问题出现了——AI要如何转化为真正的生产力？

由于找不到能够落地的场景或者缺乏相关技术支持，这让DeepSeek对企业的赋能还停留在基础对话的层面。于是，落地场景+技术支持成为了这些企业目前亟待解决的问题。

正是看到了市场的这一需求，九科信息在本月推出了 “专为中国企业打造的企业级智能体 ——bit-Agent”。这款产品的演示视频发布后，很快引发了企业客户的关注，不少企业主动寻求合作，希望借助九科信息从 RPA 到智能体的技术积累，共同探索 Agent 在实际业务中的前沿应用，让 AI 真正落地干活。

三、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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