文章摘要
Agent 系统的核心概念可以简单理解为一个接受用户输入，并交替执行两种调用的系统：大语言模型（LLM）和工具。LLM 会根据用户输入、上下文信息以及对话内容，决定下一步要采取的行动，并输出文本解释和结构化信息。工具则是实际执行各种行动的组件，它们根据推理模型的指令执行任务，并将结果反馈给推理模型，形成 Agent 循环。Agent 系统的关键在于将 LLM 作为“工具选择的推理组件”使用，而不是单纯的内容生成器。这种设计使得 Agent 能够根据复杂任务的需求，动态调用不同的工具，逐步拆解问题并生成结果。
与非 Agent 系统相比，Agent 系统的优势在于其能够处理更复杂、多层次的任务。例如，在获取健康食材的那不勒斯风格披萨菜谱的例子中，Agent 系统会先推理出需要调用工具描述那不勒斯披萨的做法，再搜索健康食材，最后检索菜谱。这种任务拆解的方式模拟了人类解决问题的自然过程，降低了生成结果的随机性，并提高了准确性。此外，Agent 系统可以通过集成各种工具来弥补 LLM 的不足，例如计算器、系统时间工具或构建工具，从而扩展其功能范围。
Agent 系统的发展经历了从完全自主到协作式的转变。早期的自主 Agent 系统（如 AutoGPT）虽然能够独立执行复杂任务，但由于技术限制和用户信任问题，未能广泛普及。协作式 Agent 系统则通过引入人类参与，降低了稳健性门槛，成为当前主流的应用方式。例如，Windsurf 的 Cascade 和 GitHub Copilot Workspaces 等系统，允许用户在流程执行过程中观察和纠正 Agent 的行为，确保任务顺利完成。
理解 Agent 系统的运作方式需要关注几个关键问题：系统是否真正使用了 LLM 作为工具调用推理模型？它是自主式还是协作式？Agent 拥有哪些工具和推理模型？如何处理现有数据？这些问题有助于区分真正的 Agent 系统与那些仅仅贴上“Agent”标签的非 Agent 系统。此外，用户体验也是构建成功 Agent 系统的关键因素，包括响应延迟、用户引导方式以及与非 Agent 体验的平衡。
最后，Agent 系统的设计与“The Bitter Lesson”这一理念密切相关。该理念强调，更强的算力和更大的数据规模最终会带来比依赖人类规则的系统更强的表现。Agent 系统的发展也体现了这一趋势，通过不断扩展工具和推理模型的能力，逐步超越传统的自动化流程，成为未来 AI 应用的重要方向。
原文和模型
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【原文作者】 AI产品阿颖
【摘要模型】 deepseek-v3
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