深入了解AI Agent的定义、核心组件和演进历程
AI Agent被定义为一种复杂的自动化推理和决策引擎，能够接收用户输入或查询，并自主地做出内部决策以执行任务并返回结果。它们超越了传统聊天机器人的范畴，从被动响应模式转变为主动、目标导向的任务执行者。
主要厂商提供的Agent产品通常包括：
Agent能够根据预设目标或触发器独立行动，无需持续的人工干预。
结合推理、工具使用、记忆和规划等多种认知功能，以完成复杂任务。
与外部系统（如API、CRM平台和数据库）的无缝集成对于Agent在实际应用中的有效性至关重要。
Agent可以根据不同行业、用户角色或工作流程的特定需求进行高度定制。
底层的大型语言模型（LLM）是Agent的中央认知引擎，负责理解、推理和生成响应。
这些机制使Agent能够与外部环境互动，执行具体操作，并从各种来源检索必要信息。
清晰而精确的指令定义了Agent的角色、具体任务以及沟通风格，构成了其行为的基础编程。
存储和回顾先前完成的任务和积累的信息对于Agent维持上下文和随时间学习至关重要。
后ChatGPT时代，AI领域发生了迅速转型，从独立的LLM转向更自主、面向任务的框架，这反映了系统能力的重大转变。
被动响应式系统，完全由输入驱动，缺乏内部状态、持久记忆或目标跟踪机制。
通过增强LLM的外部工具使用、函数调用和顺序推理能力，使其能够自主获取实时信息并执行多步骤工作流。通常被设计为执行目标导向任务的单一实体系统。
代表更深层次的范式转变，特点是多Agent协作、动态任务分解、持久记忆和编排自主性。标志着从孤立任务到复杂协调系统的概念性飞跃。
AI Agent从简单聊天机器人向复杂系统的演进，是由被动、无状态系统在处理复杂、多步骤问题方面的局限性所驱动的。这种演进通过将LLM与外部工具、记忆和高级规划能力相结合而实现，使Agent能够超越简单的响应，进行主动的任务执行。
包括Anthropic、OpenAI和Google在内的主要LLM厂商，都在积极推动AI发展，使其Agent日益自主化，这凸显了该领域的战略重要性。