12.1 什么是智能体？

12.1.1 定义：有手有脚的 AI

在大语言模型（LLM）被发明之前，我们也有“智能体”的概念（如扫地机器人）。但在 LLM 时代，智能体特指 以大语言模型为大脑，具备感知、规划和行动能力的系统。

公式：智能体（Agent） = LLM（大脑）+ Planning（规划）+ Memory（记忆）+ Tools（工具）

• 大脑（LLM）：负责思考、理解意图、决策。详见第六章。

• 规划（Planning）：把大目标拆解成小步骤。详见本章第二节的 ReAct 模式。

• 记忆（Memory）：记住之前的对话、经验和知识。

• 工具（Tools）：也叫手脚。比如浏览器（查信息）、代码解释器（算数）、API（订票）。

在工程实践里，工具接入越来越强调 标准协议（例如 MCP 这类上下文与工具连接协议）。 好处是：一个智能体框架接好的工具，更容易迁移到另一个框架，降低重复开发成本。

12.1.2 为什么智能体是未来？

目前的 Chatbot 有两个大问题：

1. 幻觉：不知道的瞎编。

2. 行动力缺失：只能输出文字，无法改变现实世界。

近年的智能体不再只是单打独斗，而更像是 “团队作业”。通过多智能体协作（Multi-Agent Collaboration），它们能处理更复杂的任务。

不少行业领袖都提出过类似判断：AI 智能体（AI Agent）可能会显著改变软件形态，未来用户更像是在“交代任务”，而不是逐个操作 App。

12.1.3 生活中的例子

举例：旅行代理智能体（Agent）

你对它说：“帮我订下周去三亚的机票和酒店，预算 5000。”

一个普通的 Chatbot 会说： “你可以去携程或去哪儿网看看...”

一个智能体（Agent）会做：

1. 思考：先查下周具体日期，再查三亚天气，然后搜索机票价格。

2. 行动：调用日历 API 确认日期 -> 调用天气 API -> 调用机票搜索 API。

3. 反馈：发现直飞太贵，转机便宜。

4. 决策：根据预算选择转机方案。

5. 最终回复：“已为你找到方案：周三上午吉祥航空，酒店是亚龙湾某某，总价 4800。需要我下单吗？”

这就是差异。

12.1.4 思考题

在你最常见的一个工作场景里，如果引入“能调用工具的智能体”，它最先应该替你完成哪一步？