Agent 是一种思想，不是技术！

最近很多人在提Agent，有人说它是大模型的下一步，有人说它是通往AGI的路径。但实际上，对于大多数做技术落地的人来说，Agent到底能干什么、适合解决哪些问题、怎么用才合适，反而是更值得关注的。

我的观点“先规划，再执行，还能自查”的过程，其实就是Agent的基本思想。Agent 是一种思想，不是技术！

一、先说最本质的一点：为什么会需要Agent？

我们先从现实出发。

大模型出来之后，最开始大家用它写点文案、改代码、问点问题，都挺方便，但问题也很明显：你每次都得手动喂信息，问一次答一次，像个高级搜索引擎。

这就带来几个局限：

• 做复杂任务时，每一步都要人盯着操作，很累；
• 一些工作流程，其实大模型是能处理的，但光靠Prompt不够；
• 你希望大模型“动起来”，自己一步步干事儿。

Agent就是为了解决这个问题的。它的核心，就是让大模型不只是“会答题”，而是“会做事”。

二、Agent到底是什么？用一句大白话说

Agent就是一套机制，让大模型具备“规划 → 执行”的能力。

举个很贴切的例子：

• 你上学写作文时，如果直接动笔，一口气写完，大概率写得乱七八糟；
• 如果你先列个提纲，想好开头、中间、结尾，再一点点写，中间还能修改检查，那写出来的质量就不一样。

这个“先规划，再执行，还能自查”的过程，其实就是Agent的基本思想。

大模型以前像是上来就写的那种，现在通过Agent，可以先规划，再一步步执行、优化。

三、Agent 的设计原理：不是更聪明，而是更能干活

很多人以为 Agent 就是“高级一点的大模型机器人”，其实不太对。

我们来看下面这张图：

它展示的是一个 Agent 系统背后的核心设计理念。

说人话就是：怎么让大模型不仅会答题，还能主动思考、执行任务，自己干活。

Agent 的核心目标只有一个：让大模型少依赖你，多替你做事

大模型其实有“脑子”，但没“手脚”。

你问一句它答一句没问题，但要它自己去：

• 查资料；
• 调 API；
• 记住上下文；
• 规划步骤；
• 自我反思纠错……

它就歇菜了。

Agent 的设计，就是在大模型“大脑”之外，给它配上“记忆”“工具”“规划器”和“行动执行器”，让它像一个自己能跑流程的小工人。

这张图到底讲了什么？用一句话解释：

它是在模拟人做事时的思维闭环：记忆 → 计划 → 工具 → 行动 → 复盘。

每一块都干件正事：

具体例子：查“张三医生 2023 年发了几篇文章”

传统大模型的流程：

用户一句 Prompt → 模型胡乱猜 → 回一个大概率是错的数字。

Agent 的流程：

规划步骤：先确定人，再查文章，再统计；

调用工具：调医院查人、调数据库查文章、用代码统计；

记住过程：下次问他哪篇引用多，就不用重查；

复盘优化：发现查的是重名，主动过滤、重新查。

这就是真正的闭环。Agent 和大模型的区别就在于它能跑一整套流程，而不是单点应答。

四、Agent真的能落地吗？目前主流的做法是什么？

现在Agent这个方向确实很热，但也分不同层级的使用方式：

简单讲：你可以用现成工具拼，也可以从底层框架写，但关键是要根据业务来选，别一上来就上LangChain。

五、O1模型的出现，为什么对Agent影响很大？

Agent本质是靠“大模型去思考并完成多步任务”，那模型本身的推理能力就特别关键。

O1模型之所以被讨论，是因为它的“解题能力”和“推理深度”在多个评测中都非常突出，比如能解奥数题、博士级物理问题等等。

这意味着，如果把O1接入Agent系统，Agent能做的事可能不只是“问答”或“流程执行”，而是能处理复杂、真实的“决策级任务”。

所以说，推理能力强的大模型，是Agent真正有价值的前提。

最后总结一句话：

Agent不是大模型的附属品，而是让大模型真正“动起来”的关键机制。

本文转载自​​​​大圣数据星球​​​​，作者：大圣