Agent 是一種思想，不是技術！
最近很多人在提Agent，有人說它是大模型的下一步，有人說它是通往AGI的路徑。但實際上，對于大多數做技術落地的人來說，Agent到底能干什么、適合解決哪些問題、怎么用才合適，反而是更值得關注的。
我的觀點“先規劃，再執行，還能自查”的過程，其實就是Agent的基本思想。Agent 是一種思想，不是技術！
一、先說最本質的一點：為什么會需要Agent？
我們先從現實出發。
大模型出來之后，最開始大家用它寫點文案、改代碼、問點問題，都挺方便，但問題也很明顯：你每次都得手動喂信息，問一次答一次，像個高級搜索引擎。
這就帶來幾個局限：
- 做復雜任務時，每一步都要人盯著操作，很累；
- 一些工作流程，其實大模型是能處理的，但光靠Prompt不夠；
- 你希望大模型“動起來”，自己一步步干事兒。
Agent就是為了解決這個問題的。它的核心，就是讓大模型不只是“會答題”，而是“會做事”。
二、Agent到底是什么？用一句大白話說
Agent就是一套機制，讓大模型具備“規劃 → 執行”的能力。
舉個很貼切的例子：
- 你上學寫作文時，如果直接動筆，一口氣寫完，大概率寫得亂七八糟；
- 如果你先列個提綱，想好開頭、中間、結尾，再一點點寫，中間還能修改檢查，那寫出來的質量就不一樣。
這個“先規劃，再執行，還能自查”的過程，其實就是Agent的基本思想。
大模型以前像是上來就寫的那種，現在通過Agent，可以先規劃，再一步步執行、優化。
三、Agent 的設計原理：不是更聰明，而是更能干活
很多人以為 Agent 就是“高級一點的大模型機器人”，其實不太對。
我們來看下面這張圖：
它展示的是一個 Agent 系統背后的核心設計理念。
說人話就是：怎么讓大模型不僅會答題，還能主動思考、執行任務，自己干活。
Agent 的核心目標只有一個：讓大模型少依賴你，多替你做事
大模型其實有“腦子”，但沒“手腳”。
你問一句它答一句沒問題，但要它自己去：
- 查資料；
- 調 API；
- 記住上下文；
- 規劃步驟；
- 自我反思糾錯……
它就歇菜了。
Agent 的設計，就是在大模型“大腦”之外，給它配上“記憶”“工具”“規劃器”和“行動執行器”，讓它像一個自己能跑流程的小工人。
這張圖到底講了什么？用一句話解釋：
它是在模擬人做事時的思維閉環：記憶 → 計劃 → 工具 → 行動 → 復盤。
每一塊都干件正事：
模塊 | 作用 |
Memory | 記住它之前干過什么，避免重復、忘事 |
Planning | 遇事先想步驟，再動手，不亂來 |
Tools | 干不了的活，就找“外援”——天氣接口、數據庫、搜索工具都能接 |
Action | 真正去跑代碼、發請求 |
Reflection / Critic | 做完了自己檢查，錯了就再來 |
大模型 | 提供邏輯推理，連接所有模塊的“腦子” |
具體例子：查“張三醫生 2023 年發了幾篇文章”
傳統大模型的流程：
用戶一句 Prompt → 模型胡亂猜 → 回一個大概率是錯的數字。
Agent 的流程：
規劃步驟：先確定人，再查文章，再統計；
調用工具：調醫院查人、調數據庫查文章、用代碼統計；
記住過程：下次問他哪篇引用多，就不用重查；
復盤優化：發現查的是重名，主動過濾、重新查。
這就是真正的閉環。Agent 和大模型的區別就在于它能跑一整套流程，而不是單點應答。
四、Agent真的能落地嗎？目前主流的做法是什么？
現在Agent這個方向確實很熱，但也分不同層級的使用方式：
方案 | 適合人群 | 特點 |
COZE / Dify | 產品團隊做原型 | 快速集成，不需要開發能力 |
MetaGPT/AutoGen | 有開發能力的團隊 | 可定制、可擴展，可二次開發 |
LangChain/LangGraph | 專職大模型開發者 | 靈活強大，工程能力要求高 |
自研 | 技術團隊能力強 | 成本高，但自由度最大 |
簡單講：你可以用現成工具拼，也可以從底層框架寫，但關鍵是要根據業務來選，別一上來就上LangChain。
五、O1模型的出現，為什么對Agent影響很大？
Agent本質是靠“大模型去思考并完成多步任務”，那模型本身的推理能力就特別關鍵。
O1模型之所以被討論，是因為它的“解題能力”和“推理深度”在多個評測中都非常突出，比如能解奧數題、博士級物理問題等等。
這意味著，如果把O1接入Agent系統，Agent能做的事可能不只是“問答”或“流程執行”，而是能處理復雜、真實的“決策級任務”。
所以說，推理能力強的大模型，是Agent真正有價值的前提。
最后總結一句話：
Agent不是大模型的附屬品，而是讓大模型真正“動起來”的關鍵機制。
本文轉載自????大圣數據星球????，作者：大圣
