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Agent
智能体 · AI Agent
能自己决定下一步行动、选择工具，并根据结果继续调整，直到完成目标或请求人类介入的 AI 系统。
最后核验 2026-09-04 · 已核验
用一个类比理解
像一位拿到目标和工具箱的同事：你说明结果，它自己决定先查资料、再操作，还是回来问你。建议先看：LLM
它解决什么
- 开放式任务中无法预先写死每一步的问题
- 需要根据中间结果动态调整行动的问题
它不是什么
- Agent 不是有聊天界面的模型
- 能调用一次工具也不等于具备持续决策能力
适合使用
- 任务路径会随环境变化
- 工具返回结果决定下一步
- 可以接受更高延迟与成本
暂时别用
- 流程固定且可枚举
- 错误代价高又缺少审批与回滚
- 普通代码可以稳定解决
常见失败方式
- 给了过宽权限却没有确认点
- 没有终止条件导致循环
- 只看演示成功而没有评测长尾失败
工作方式
典型 Agent 运行在“观察 → 判断 → 行动 → 再观察”的循环里。模型不是只生成一次答案，而是会读取工具结果、检查进展并决定下一步。
最小判断
如果你能在编码前画出稳定完整的流程图，优先做 Workflow；只有关键步骤确实需要模型临场选择时，再引入 Agent。
失败从哪里来
Agent 会把模型的不确定性放大到真实操作中。可靠性依赖权限边界、可观测性、预算、重试、审批和回滚，不只依赖模型能力。
可信来源