AI Agent是能够自主思考、制定计划、使用工具并执行任务的智能代理。它代表了AI应用的下一个阶段：从被动响应到主动执行。
什么是AI Agent
传统AI是"问答模式"，你问一句，它答一句。而AI Agent能够：
- 理解复杂目标 - 将高层目标分解为可执行步骤
- 自主决策 - 根据环境反馈调整策略
- 使用工具 - 调用API、搜索、计算、执行代码
- 保持记忆 - 记住历史对话和执行结果
核心组件
1. LLM大脑 - 推理和决策引擎
2. 记忆系统 - 短期记忆（对话历史）+ 长期记忆（向量数据库）
3. 工具集 - 搜索、计算器、数据库、API调用等
4. 规划器 - 制定执行计划，处理复杂任务
开发框架
LangChain - 最流行的Agent框架，提供丰富的工具和模板
AutoGPT - 自主Agent的先驱，完全自动化执行
BabyAGI - 任务驱动的自主Agent
Claude Code - Anthropic的Agent实现
实战：构建简单Agent
一个能够搜索信息、分析数据、生成报告的Agent包含：
- 定义工具函数（搜索、计算等）
- 设计提示词模板
- 实现思维链推理
- 处理工具调用结果
- 迭代执行直到完成目标
应用场景
客户服务Agent - 自动回答问题、查询订单、处理退款
数据分析Agent - 自动生成图表、发现数据洞察
代码助手Agent - 理解需求、编写代码、debug、测试
研究助手Agent - 搜索论文、总结要点、生成综述
挑战与解决方案
幻觉问题 - 使用RAG检索真实数据，减少编造
成本控制 - 优化提示词，使用更小的模型
安全性 - 限制Agent权限，人类监督关键决策
未来展望
Multi-Agent系统将成为主流，多个专业Agent协作完成复杂任务。AI Agent将从虚拟助手演化为真正的数字员工。