定义
一个 AI 智能体（Agent），通常具备这几个要素：
一、能感知环境。 不只有用户输入的文字，还包括工具返回的结果、文件内容、网页状态等。
二、能规划。 把一个目标拆成多个步骤。
三、能行动。 调用工具——搜索引擎、代码执行器、数据库、API、文件系统。
四、有记忆。 记住之前的交互和中间结果。
五、能迭代。 根据行动结果调整计划，失败时换策略。
普通聊天机器人只有"输入 → 输出"；智能体是"目标 → 规划 → 行动 → 观察 → 再规划"的循环。
一个典型循环
Thought（思考）：我需要先查一下这个数据。
Action（行动）：调用搜索工具，查询"XX 公司 2026 年营收"。
Observation（观察）：工具返回结果。
Thought：数据找到了，但缺少对比基准，还需要查行业平均值。
Action：再次搜索。
Observation：得到结果。
Thought：信息够了，可以回答了。
Final Answer：给出最终答案。
这个"思考—行动—观察"的循环，是智能体的核心工作模式。
工具调用怎么实现
主流做法是 Function Calling / Tool Use：
- 开发者向模型描述可用的工具（名称、功能、参数格式）；
- 模型判断当前需要调用哪个工具，并生成符合格式的参数；
- 系统执行工具，把结果返回给模型；
- 模型基于结果继续。
关键是模型要能输出结构化的调用请求（通常是 JSON），而不是自然语言描述。现代大模型都经过了这方面的专门训练。
为什么这是 2026 年的竞争焦点
前文提到，2026 年部署最广的模型发布都把"自主的、会使用工具的行为"放在首位。这反映了行业重心的转移：
从"模型知道的更多" → "模型能做的更多"。
这个转变背后是实用性的考量：用户真正需要的往往不是"告诉我怎么做"，而是"帮我把这事办了"。
现实挑战
一、错误累积。 一个十步的任务，如果每步成功率 90%，整体成功率只有 35%。长任务的可靠性是核心难题。
二、循环与卡死。 智能体可能在两个步骤之间反复打转，或者陷入无法达成的目标而不停止。需要设置最大步数和超时保护。
三、错误恢复。 当工具调用失败或返回意外结果时，智能体能否识别并调整，而不是沿着错误路径继续？
四、成本。 每个循环都要向模型发送完整的上下文（包括所有历史步骤），token 消耗随步骤数增长。
五、可控性与安全。 让 AI 自主调用工具意味着它可能执行 destructive 操作（删除文件、发送邮件、下单）。必须设置权限边界和人工确认环节——尤其是不可逆操作。
一个务实的建议
对于高风险或不可逆的操作（付款、发送、删除），保留人工确认。
智能体的价值在于自动化执行繁琐的中间步骤，而非在所有环节都取消人类监督。
说明：本文为 AI 智能体技术的知识整理。