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AI Agent (AI智能体)

摘要：AI Agent 是具备自主决策、规划和执行能力的智能体，超越传统聊天机器人，代表 AI 从对话走向行动的发展方向。
来源：raw/【收集箱】/AI Agent 的标配.md、raw/【收集箱】/chatbot 与 AI Agent 对比.md
最后更新：2026-06-26

定义

AI Agent（AI智能体）是指能够自主感知环境、制定计划并使用工具执行任务的智能系统。与基础的 LLM 对话机器人不同，Agent 具备目标导向的行动能力。

核心要点

• 与聊天机器人的区别：聊天机器人被动响应，AI Agent 主动行动
• 能力要素：感知（Perception）、规划（Planning）、执行（Execution）、记忆（Memory）、工具使用（Tool Use）
• 当前发展：以 LLM 为核心"大脑"，组合各类工具和 API

相关页面

• 大语言模型（LLM）——作为 Agent 的认知核心
• 人工智能（AI）——Agent 是 AI 的重要应用形态
• 提示工程——设计 Agent 交互指令的基础
• Agent Skills (AI 技能)——Agent 的能力扩展与技能体系
• 能动性/自主性 (Agency)——AI Agent 时代的哲学反思：人的能动性何去何从

技能体系：Agent Skills

Agent 的能力可以通过 Agent Skills 进行结构化扩展。Skills 是一种轻量、开放的规范，将领域知识和工作流封装为可复用的模块。核心设计理念是渐进性披露——知识按需加载，而非一次性全量注入。(source: 摘录/Harness 工程之道：Skill 原理与最佳实践.md)

Skill 体系与 Agent 的协作方式：
- 会话启动时仅加载技能目录（name + description），不消耗额外上下文
- 当用户任务匹配某个 Skill 描述时，加载其完整指令
- 执行过程中按需加载子模块和参考文档

这种机制让 Agent 在不膨胀上下文的前提下拥有大规模的领域知识覆盖。Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等主流产品均采用此标准。