Agent 到底是什么？这次我从概念讲到实战
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Agent 到底是什么？这次我从概念讲到实战
Agent 到底是什么？这次我从概念讲到实战
用户4242用户42427月6日修改
原创 熊猫Jay 熊猫Jay 熊猫Jay字节之旅2026年7月6日 21:30 江苏
要给 Agent 下个准确的定义，比想象中难。
这词你可能天天都能碰到，但真要追问一句“Agent 到底是什么”，能讲清楚的人并不多。
要么抛给你一串学术定义：感知、规划、记忆、行动，听起来都对，但落到工程里，还是不知道第一步该怎么做。
要么又把它讲得太玄，好像只要接上大模型、能回上两句话的系统，都能称作 Agent。
我猜不少朋友也有类似感受： 概念听了很多，但还没真正从 0 到 1 搭过一个智能体，哪怕只是个 demo。
所以这篇文章不先追求一个完美定义。我们先把 Agent 和工作流的边界讲清楚，再用一个案例实际跑一遍。
一、什么是 Agent
这里不再重复展开，只保留一个最简单的区分方式：
下一步做什么，如果是代码提前写死的，那更像工作流；如果需要模型根据当前情况自己判断，那才更接近 Agent。
Agent 是能围绕一个目标，自主判断下一步、调用工具，并持续推进任务完成的系统。
工作流 vs Agent
所以，判断一个系统是不是 Agent，关键不在于它有没有接大模型、有没有调用 API，而在于：
任务推进过程中，那些无法提前写死的关键决策，是不是交给了模型。
当然，这不代表什么都让模型决定。
真实的 Agent 往往是： 确定的交给代码，不确定的交给模型；模型负责判断，工程负责兜底。
理解了这点，后面再看模型、工具、提示词和 ReAct 循环，就不会把它们当成孤立概念了。
二、Agent 设计基础概念
既然 Agent 的关键，是让模型在一定边界内参与任务推进和关键决策，那真正落地时，最先要看明白的是三个基础部分。
模型，决定它怎么想。
工具，决定它能做什么。
提示词，决定它按什么边界去想、去做。
Agent 的三大基础
这三个东西单独看都不复杂，但一组合起来，问题就开始变多。
原因也很简单：Agent 不是传统代码。