Agent

Agent是一种基于大型语言模型的智能体，能够通过自主感知、规划、决策和执行完成复杂任务。它具备环境交互能力，可调用工具、记录历史信息，并根据目标拆解问题步骤，最终输出解决方案。

Agent就像一个全能助手，不仅可以回答问题，还能主动帮你完成任务，会做事。

Agent原理

Agent的核心架构包括大语言模型（理解意图）、记忆模块（记录长期经验与短期上下文）、规划模块（拆解目标为子任务）和工具调用模块（执行如搜索API、写代码等操作）。
通过模仿人类“目标-反思-行动”的思维链，实现任务闭环。

Agent实践案例

会议助手：自动预定会议、发送通知、总结纪要，还能跨平台搜索并整理资料。
个人助手：如“扣子”平台，用户可通过拖拽工具模块（日历、支付等）自定义Agent，实现自动记账、会议提醒等功能。
智能客服：用户提问时，Agent先检索知识库，再调用订单查询接口，最终用自然语言生成回复，并记录问题到“长期记忆”以优化后续服务。

总结

大模型Agent是能独立完成复杂任务的智能体，技术核心在于模拟人类思维链，结合记忆、规划和工具调用。当前已应用于客服、办公等场景，未来可能成为AI领域的“超级员工”，但也面临幻觉纠正、多任务协调等挑战。