什么是Agent？——人工智能领域的自主任务执行者

Agent（智能体）是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统，其核心特征在于自主性、推理能力和工具调用能力。与传统AI模型的被动响应不同，Agent能够独立规划任务流程，通过多步骤交互实现复杂目标，被视为迈向通用人工智能（AGI）的关键路径。以下从定义、核心能力、技术架构及典型应用展开解析：

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一、定义与核心能力

1. 定义
   Agent是具备目标导向的智能实体，能够通过感知环境（如用户指令、数据库信息）动态规划行动路径，调用工具完成任务，并基于反馈优化策略。例如，用户只需提出“订一张去北京的机票”，Agent可自动完成搜索、比价、支付全流程。

2. 核心能力

   • 自主规划：将复杂任务分解为子目标（如网页6中的“生成产品对比报告”需分步搜索、分析、生成）；
   • 工具调用：集成API、数据库、代码解释器等外部工具，突破大模型的静态知识局限（如调用天气API优化旅行建议）；
   • 记忆与学习：通过短期记忆（当前任务上下文）和长期记忆（历史交互数据）优化决策（如Manus根据用户偏好自动调整推荐策略）。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的人工智能技术，通过动态整合外部知识库增强大模型的生成能力，解决传统生成模型的局限性。以下是其核心要点：

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一、核心思想

1. "开卷考试"机制
   RAG赋予大模型动态检索外部知识的能力，使其在回答问题时不再是依赖静态训练数据的“闭卷考试”，而是通过实时检索相关知识片段实现“开卷考试”，显著提升生成内容的准确性和可解释性。

2. 双模块协同工作
   通过检索模块从海量文档中筛选相关上下文（如向量化搜索），再由生成模块结合检索结果生成最终响应，形成“检索-增强-生成”的闭环流程。