AI Agent（人工智能智能体）是一种能够感知环境、进行决策并执行动作的自主软件系统。它以大语言模型（LLM）为大脑，代表用户自动化完成复杂任务，例如自动化处理电子邮件、生成报告、执行多步查询或控制智能设备。
不同于单纯的聊天机器人，AI Agent 强调自主性和交互性，能够在动态环境中持续迭代，直到任务完成。
核心公式：Agent = LLM + Planning（规划）+ Memory（记忆）+ Tools（工具）

 

AI Agent 核心架构

四点：
- 推理与规划（Reasoning / Planning）：依赖 LLM 分析当前任务状态，拆解目标，生成思考路径，并决定下一步行动。例如，使用 Chain-of-Thought (CoT) 提示技术，让模型逐步推理复杂问题，避免直接给出错误答案。在规划中，可能涉及树状搜索（如 Monte Carlo Tree Search）或多代理协作，以优化多步决策。
- 记忆（Memory）：包含短期记忆（上下文历史，用于保持对话连续性）和长期记忆（外部知识库检索，如向量数据库或知识图谱），用于辅助决策。这能防止模型遗忘历史信息，并从过去经验中学习。例如，在处理重复任务时，Agent 可以检索存储的类似案例，提高效率。
- 执行与工具（Acting / Tools）：执行具体操作，如查询信息、调用外部工具（Function Call、MCP、Shell 命令、代码执行等）。工具扩展了 LLM 的能力，例如集成搜索引擎、数据库 API 或第三方服务，让 Agent 能处理超出预训练知识的实时数据。在工程实践中，多个原子工具还可以被进一步封装为技能（Skills）——即可复用的组合工具模块。
- 观察（Observation）：接收工具执行的反馈，将其纳入上下文用于下一轮推理，直至任务完成。这形成了一个闭环反馈机制，确保 Agent 能适应不确定性并纠错。