Agent 是围绕目标规划步骤、调用工具、观察结果并持续推进任务的 AI 系统形态。

Agent

Agent，通常译为智能体，是围绕目标规划步骤、调用工具、观察结果并继续推进任务的 AI 系统形态。

Agent loop

图片说明：原创循环图，展示智能体围绕目标进行计划、行动、观察和更新。

一句话先记住

普通聊天机器人偏“问一句答一句”；Agent 更像“带工具和循环的执行系统”。能力越强，越需要权限边界和人工确认。

先记住这 3 点

它不是只回答问题，而是围绕目标拆解和推进任务。

搜索、代码、浏览器、数据库、表格、日历、邮件都可能成为工具。

越能执行动作，越需要权限、日志、回滚和人工确认。

如果 LLM 是“大脑的一部分”，Agent 更像“带流程的助手”。它收到目标后，会计划下一步、调用工具、观察结果，再决定是否继续。

这能带来更高自动化能力，也会带来更高风险。一个普通回答错了，你最多忽略它；一个 Agent 如果错误地发邮件、删文件、下单或改数据库，后果会更具体。所以 Agent 设计不能只看聪不聪明，还要看能不能被约束和追踪。

看它能调用哪些工具，权限是否最小化。

看关键动作前是否要求用户确认。

看执行日志是否清楚，失败后能否回滚。

看它是否能在不确定时暂停，而不是强行完成。

Chatbot 更偏对话入口，可以很简单，也可以接入复杂系统。

Agent 强调目标、循环、工具调用和状态更新。

Workflow 是预先设计好的流程。Agent 可以参与流程，但不应该替代所有确定性规则。