什么是 AI Agent？
AI Agent（人工智能代理）是由大语言模型驱动的自主软件系统，通过感知-推理-行动循环（Perception-Reasoning-Action Loop）实现目标导向的任务执行，能够调用工具、管理记忆并与外部系统交互。
工作原理
AI Agent 代表了从「对话式 AI」到「行动式 AI」的范式转变。其核心架构包含四个关键组件：大脑（LLM 负责推理和决策）、感知（接收用户输入和环境信息）、记忆（短期工作记忆和长期知识存储）、行动（通过工具调用执行任务）。现代 Agent 框架如 LangChain、AutoGPT、CrewAI 采用 ReAct（Reasoning + Acting）模式，让 Agent 在推理和行动之间交替进行。Agent 的能力扩展依赖两个关键标准：MCP（Model Context Protocol）定义 Agent「能连接什么工具」，Skill 定义 Agent「如何使用工具」。这种分层架构使 Agent 能够处理从简单问答到复杂多步骤工作流的各种任务。2024-2025 年，Agent 技术从实验阶段进入生产部署，Claude Code、GitHub Copilot Workspace、Devin 等产品展示了 Agent 在软件开发领域的强大能力。
主要特点
- ReAct 模式：推理（Reasoning）与行动（Acting）交替进行，实现可解释的决策过程
- 工具调用能力：通过 MCP 协议连接数据库、API、文件系统等外部资源
- Skill 扩展机制：通过加载 Skill 文档获得特定领域的工作流程和最佳实践
- 记忆系统：短期记忆（对话上下文）+ 长期记忆（向量数据库存储的知识）
- 自我反思：能够评估行动结果并调整策略，实现错误恢复
- 多 Agent 协作：支持多个专业化 Agent 协同完成复杂任务
常见用途
- 软件开发：代码生成、调试、重构、代码审查、自动化测试
- 数据分析：自然语言转 SQL、报表生成、数据可视化、异常检测
- 知识工作：文档处理、研究调研、内容创作、翻译校对
- 运维自动化：监控告警、故障诊断、自动修复、部署管理
- 客户服务：智能客服、工单处理、问题升级、满意度分析
示例
Loading code...常见问题
AI Agent 和聊天机器人有什么区别？
聊天机器人主要设计用于对话交互，以被动方式响应用户查询。而 AI Agent 是自主的、目标导向的——它能够规划、推理、使用工具并采取行动来完成复杂任务，无需持续的人工指导。聊天机器人遵循预定义的脚本或简单的响应模式，而 AI Agent 利用大语言模型根据情况动态决定采取什么行动。
AI Agent 架构的关键组件有哪些？
AI Agent 通常由四个关键组件组成：1) 大脑（LLM）- 负责推理、规划和决策；2) 感知 - 接收和处理用户输入及环境信息；3) 记忆 - 包括短期记忆（对话上下文）和长期记忆（存储在向量数据库中的知识）；4) 行动 - 通过工具调用和 API 调用执行任务。
ReAct 模式在 AI Agent 中是如何工作的？
ReAct（Reasoning + Acting，推理 + 行动）是一种让 AI Agent 在思考和行动之间交替进行的模式。Agent 首先对当前情况进行推理（Thought），然后决定要采取的行动（Action），观察结果（Observation），并继续这个循环直到任务完成。这种方法使决策过程透明化，并允许进行错误恢复和策略调整。
什么是 MCP，它与 AI Agent 有什么关系？
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个标准化协议，定义了 AI Agent 如何连接外部工具和资源。它规定了「Agent 能连接什么工具」——包括数据库、API、文件系统和其他服务。MCP 通过提供一致的工具集成接口，使 Agent 能够将其能力扩展到文本生成之外。
AI Agent 在软件开发中有哪些常见应用场景？
AI Agent 正在通过多种应用改变软件开发：1) 代码生成和补全；2) 自动调试和错误修复；3) 代码重构和优化；4) 自动代码审查和安全分析；5) 测试用例生成和执行；6) 文档生成；7) DevOps 自动化，包括部署和监控。Claude Code、GitHub Copilot Workspace 和 Devin 等产品展示了这些能力。