AI智能体入门到精通:程序员和小白都能懂的智能系统指南!
前段时间团队的实习生跑来问我,能不能给他讲一讲什么是智能体?
她说她看了很多资料,但是还是有些模糊。
也有一些粉丝会在群里问过类似的问题。
还有我接触到的一些大学老师,甚至有一些搞 AI 应用的人也讲不太清楚。

那我借着这篇文章,用相对通俗易懂的语言帮助大家更好地理解这个概念。
大家不用担心,不管你是程序员、老师还是销售,这篇文章你都能看懂,看完之后都能对智能体有进一步的了解。
通俗讲解

台湾大学李宏毅教授的《生成式 AI 时代的机器学习(2025)》第二讲中就提到:
AI Agent 没有标准的定义。
以前我们使用大模型的主要方式就是打开对话框,提出问题,它给出回答。
AI Agent (AI 智能体)则是我们提出目标,AI 自己去思考规划、调用各种工具,最终帮我们达成这个目标。

比如说你让 AI 智能体去帮你在购物网站上挑选某个商品,那么 AI 智能体会打开浏览器,执行各种搜索,然后挑选出符合你要求的商品。
能力层面
从能力层面来讲,他并不关心智能体内部实现,更关心“AI 完成任务的占比”。

如果是从能力层面来讲的话:
ChatGPT 就相当于我们直接在对话框里问问题,然后它给一些建议,我们需要自己再回去处理工作。
那么像 Cursor、Claude Code 这种就是人类和 AI 一起协作,工作量基本相当。
而 Agent 的话,其实需要 AI 完成更多工作,人类主要负责设定目标、提供资源、监督结果。Agent 需要自主完成任务拆解、工具选择、进度控制,实现后自主结束工作。
结构层面

在复旦大学 NLP团队的一篇智能体综述《The Rise and Potential of Large Language Model
Based Agents: A Survey》中,主要提到大语言模型驱动的智能体的概念。
其中提到基于大语言模型的智能体,主要包括三个组件:一个是大脑,一个是感知,一个是行动。
它可以感知环境,获取输入可能是文本、图片、视频、音频等。它有“大脑”可以进行规划、存储,也能执行各种行动,包括输出文本、调用工具、操作机械臂等。

在 Google 的智能体白皮书中提到智能体,主要包括编排、模型和工具。
在编排中主要包括配置指令、目标,以及 memory(记忆),以及推理和规划。
模型的话通常指现在的大语言模型。
工具的话可能是浏览器,可能是搜索引擎,可能是计算器等。

比如说用户说想让智能体帮订一个机票:
大脑(规划): 智能体接到目标,开始拆解:a. 检查日期 b. 搜索航班 c. 筛选符合时间/价格的航班 d. 询问用户 e. 执行订票。
行动(工具): 它调用“搜索引擎”工具查航班,调用“计算器”工具比价。
感知(记忆): 它“感知”到搜索结果,并“记忆”住最便宜的三个选项,然后回头向你(用户)报告。”

在 《LLM Powered Autonomous Agents》这篇文章中提到,大语言模型驱动的自主智能体中,大语言模型充当大脑,然后还有几个关键组件。
「规划」主要负责任务拆解、反思和优化;「记忆」包括短期记忆和长期记忆;「工具」负责调用各种工具获取信息或执行操作。

高瓴人工智能学院发布的基于大模型模型的自主智能体综述中,认为智能体主要包括角色设定、记忆模块、规划模块和行动模块。
首先,决策设定会给智能体一个身份、性格、社会关系等等。
记忆模块主要负责存储管理信息,模拟人的短期和长期记忆。
规划模块主要解决复杂任务的拆解和策略的生成。
行动模块将推理和规划落实到具体的操作上。
在结构层面,虽然各家(如复旦、Google等)的叫法不同,但核心组件万变不离其宗,基本都包括三个部分:
- 大脑(规划与模型): 这就是智能体“思考”的地方,通常由大语言模型(LLM)充当。它负责理解目标、拆解任务、反思和规划。
- 感知与记忆(感知与记忆): 智能体需要能“看懂”环境,并“记住”发生了什么。它接收文本、图像等输入,并拥有短期和长期记忆。
- 行动与工具(行动与工具): 智能体不能光想不做。它需要有“手脚”去执行任务,比如调用浏览器、搜索引擎、计算器,甚至操作机械臂。
理论照进实践
传送门:https://www.doubao.com/chat/bot/discover

你认为豆包这里创建的这个是不是智能体?
传送门:https://www.coze.cn/

你认为字节的扣子创建的这个,是不是智能体?
传送门:https://www.cherry-ai.com/

你认为 Cherry Studio 创建的这个,是不是智能体?
传送门:https://manus.im/

你认为 Manus 是不是智能体?
像 豆包 、Cherry Studio、 扣子(Coze),它们更像是“智能体的创建平台”。从结构上看,它们提供了完整的“大脑”(模型)、“记忆”和“工具(如插件)”组件,让普通人也能搭建智能体。
像 Manus,它更接近“能力层面”定义的、具有高度自主性的 Agent,人类定目标,它自己去执行。
写在最后
其实 AI 智能体和聊天机器人有区别,它更多强调的是 AI 的自主性。
人类提供任务,AI 自主拆解调用工具去执行。
从结构层面来讲,现在其实有一大堆智能体。
但从能力层面来讲,其实很多所谓的智能体还没有真正达到比较理想的状态。

我觉得重要的不是纠结这个概念,重要的是能够根据自己的场景,根据自己的一些缺点,创建各种智能体,打造属于自己的智能体军团,让 AI 真正的为自己的工作生活学习带来实实在在的帮助。
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