欢迎来到智能体的世界！智能体，尤其是 AI Agent 是2025年最热门的AI话题，我们今天就从这篇文章开始，来构建自己的 AI Agent。本文我们就先来认识一下什么是 Agent。
一、Agent 定义
一个 agent 是任何可以被视为通过传感器感知环境，并通过执行器作用于该环境的实体。 —— Russell & Norvig，《人工智能：一种现代方法》(2016)
看到这概念这个概念是不是感到非常地抽象，关于 Agent 的定义，我看了一些资料给出的定义也不太一样。下面做一个罗列。
huggingface 的 Agent Course 给出的定义
智能体（Agent）是一个利用人工智能模型与环境交互以实现用户定义目标的系统。它结合了推理、规划和行动执行（通常通过外部工具）来完成任务。
OpenAI 的 AGI 五级分类：
- Level 1: Conversational AI，仅限于语言对话，能力有限
- Level 2: Reasoners，在专业领域能够独立推理，不需外部工具
- Level 3: Agents，能长时间自主行动执行任务
- Level 4: Innovators，产生新思路，推动科技突破
- Level 5: Organizers，能管理协调整个组织
前 OpenAI 研究副总裁 翁荔 （Lilian Weng） 的定义
Agent = 大模型 + 记忆 + 主动规划 + 工具使用
LangChain 作者 Horrison 的定义
Agent是一个使用 LLM 决定应用程序控制流的系统。
吴恩达在他的公开课中提到 Agentic
提出不必拘泥于“是否属于 Agent” 而是应关注其具备 “Agentic（智能属性的程度）” 。
Agent 总结
通过上述对 Agent 的讨论发现，通过讨论什么是 Agent，好像业界没有一个通识的定义，这可能和 Agent 目前是一个蓬勃发展的新事物有关系。与其讨论哪些算 Agent，不如承认系统具备 “agentic（渐进的智能属性）”的程度可以不同。
类似自动驾驶汽车的 L1-L4 分级， 一个 agentic system 的智能程度是可以有不同等级的，取决于LLM对系统行为的决策权重。
通过上述讨论我们发现，虽然对于智能体的定义好像还是很模糊，但是我可以清晰的感觉到渐进的智能属性，它好像就是一个人，它能感知到环境，使用工具，做出决策，采取行动，来实现特定的目标。
类比人遇到一个问题，解决的过程，Agent 可以对任务进行拆解，把一个大的问题转化成一系列小的问题，然后更具不同的问题的特征，如需要使用搜索引擎查找互联网上的知识，又或者自己来做（通过使用大模型）在解决了一个一个的子问题之后，生成最后的解决结果。
由此来看，Agent 可以自主的运行，无须人工的干预，在执行的过程中对环境的变化能够做出实时的响应，具有规划能力，还具有记忆能力能够记住之前处理的字问题的结果。
通过上面的描述，可以发现，将 Agent 定义为：大模型 + 记忆 + 主动规划 + 工具使用。更符合我对智能体的了解，同时这个定义也说明了该系统具有智能的属性。
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