本文深入浅出地解析了智能Agent的核心定义与LLM结合后的实践要点。从经典Agent理论出发，对比模型调用、RAG、Tool Calling等易混淆概念，提出用自治程度和PEAS框架评估系统需求。强调Agent并非简单堆砌工具，而是需明确目标、环境、动作、反馈与边界，避免为Agent而Agent。最后给出Agent化改造的决策树测试，帮助开发者科学评估任务是否适合Agent化，适合对AI工程实践感兴趣的小白和程序员学习参考。

团队第一次做Agent项目时，常会发生一段这样的对话。

有人给聊天机器人接上搜索接口，说“我们的 Agent 已经能联网了”；有人又接了一个向量数据库，说“现在它还有记忆”；再加一个能够执行 Python 的工具，产品名称里便出现了“自主智能体”。这些功能当然有用，但它们并没有回答最重要的问题：这个系统能否根据环境反馈，持续决定下一步行动，直到任务结束？

如果不能，它可能是一次带工具的模型调用，也可能是一个固定工作流，未必是Agent。

这一区分倒也不是术语洁癖。其决定了系统要不要维护状态、如何处理失败、是否可能无限循环，以及出了问题该如何接管。

一、从经典定义开始

在人工智能教材中，Agent是处在环境里的实体。它通过传感器获得信息，通过执行器采取行动。在已有观察、知识和行动能力的条件下，选择预期效果更好的动作。[1]

这个定义出现时还没有大语言模型。机器人通过摄像头观察房间，游戏程序读取棋盘，调度系统接收订单和库存，它们都可以是 Agent。输入、动作和环境不同，闭环结构却相同。

Wooldridge 与 Jennings 后来用自治、社会性、反应性和主动性概括智能 Agent 的共同特征[2] 。这组词换到今天仍然很有解释力，但工程上还要继续追问：它如何感知环境、能执行什么动作、怎样停止。

现在把LLM放进闭环，形式变成了：

观察环境 → 更新状态 → 选择动作 → 调用工具 → 获得新反馈

反馈又进入下一轮，直到任务完成、失败、超出预算，或者需要人来决定。

图 1. 自主 Agent 在 LLM 调用与环境之间形成“行动—反馈”循环，同时保留人工交互与停止出口。来源：Anthropic, Building Effective Agents（2024）原图。[3]

图中容易被忽略的是“环境”。LLM只能生成下一步的候选动作，真正查询数据库、修改代码、提交订单的是外部工具。工具返回的结果必须改变系统状态，并影响后面的选择。

因此，Agent至少要有五个要素：

目标：系统追求什么结果，而不只是生成一段看起来合理的文字；环境：任务事实存在于网页、文件、数据库、代码仓库或现实设备中；动作：系统能够读取或改变环境；反馈：动作结果会进入下一轮决策；边界：系统知道什么时候完成，什么时候停止，什么时候必须找人。

LLM 是其中的策略模块。它让系统能够用自然语言理解目标、处理长尾情况、组合工具，但它并不提供状态、权限、重试和停止条件。

图 2. Anthropic 所说的 augmented LLM：检索、工具和记忆围绕模型提供外部能力。来源：Anthropic, Building Effective Agents（2024）原图。[3]

二、容易混在一起的概念

1. 模型调用

用户提问，模型回答，流程结束。这是一次生成，不存在持续的环境交互。

即使模型输出了一段详细计划，只要系统没有执行动作、读取结果并继续判断，仍然只是模型调用。计划写得长，不会变成Agent。

2. RAG

检索增强生成（retrieval-augmented generation, RAG）通常先检索资料，再让模型依据资料回答。检索路径如果事先固定，它就是一个很好用的工作流。

Agentic RAG则把部分检索决策交给模型：先搜哪个库、要不要改写查询、证据是否足够、是否需要交叉验证。两者的差异不在有没有向量数据库，而在检索过程是否根据反馈动态变化。

3. Tool Calling

Tool Calling是模型表达“我要调用哪个工具、参数是什么”的接口。它解决动作如何结构化，却没有规定系统是否继续运行。

模型请求查询天气，程序执行后把结果返回给用户，这可能只是一轮工具调用。模型看到天气结果后，又决定查看航班、比较机场、调整行程，才形成了多步闭环。

4. Workflow

工作流把控制权主要留在代码里。步骤和分支由开发者预先定义，模型只完成其中某些节点。

例如报销流程始终是“读取票据—识别字段—校验规则—人工审批—写入财务系统”。这类任务不需要模型自由规划。固定流程更容易测试、审计和恢复。

Agent则把一部分路径选择交给模型。其适合步骤无法事先完全写死、中间结果会改变后续行动的任务，例如调查一个开放问题、修复陌生代码库里的缺陷，或在多个数据源之间追查异常。

二者不是对立关系。可靠的生产系统往往是混合结构：工作流负责付款、发布、审批等边界，Agent处理搜索、分析和长尾判断。[3]

三、用自治程度来描述系统

“是不是 Agent”常被讨论成一道真假题。工程上更有用的问法是：系统把多少决定权交给了模型？这也是吴恩达agent系列课程中，提出的Agentic。

从左到右，大致可以排成这样：

单次生成 → Prompt Chain → 固定 Workflow → 动态 Router → 有界 Agent Loop → 长程 Agent → Multi-Agent

越往右，系统能够处理的开放性越高，代价也越明显：运行时间更长，成本更高，路径更难预测，权限和恢复机制更复杂。

有些任务只需要分类后走固定流程，使用Router足够；有些任务需要在几十个工具之间反复探索，但每一步都能验证，适合有界Agent；有些任务能拆成多个独立研究问题，才可能从Multi-Agent获益（所有有些时候就不用动不动就上muilt-agent。）。

四、用PEAS把模糊需求变成系统问题

经典Agent设计里有一个仍然好用的工具：PEAS。[1]

Performance：怎样判断表现好；Environment：它在哪个环境里行动；Actuators：它可以采取哪些动作；Sensors：它能看到哪些信息。

以“自动处理客户退款”为例：

Performance：处理正确率、平均时长、重复退款率、人工接管率Environment：订单系统、支付系统、物流记录、客服政策Actuators：查询订单、计算金额、提交退款、通知用户Sensors：用户请求、订单状态、支付回执、风控结果

写到这里，风险已经出现了：提交退款是有副作用的动作，不能只靠一句系统提示保护；支付接口超时后，系统也不能盲目重试，否则可能重复退款。这些问题都发生在模型之外。

PEAS的价值正在这里。它迫使我们从“选哪个模型”转向“系统面对什么环境、能做什么、怎样知道自己做对了”。

五、一个任务是否值得 Agent 化

任务开始前，可以连续问五个问题：

任务是否天然需要多步，而且步骤无法在运行前完全确定？

中间结果是否会改变后面的计划？

是否需要调用多个外部工具，或者真的改变环境？

是否存在可以检查的成功、失败和预算条件？

这份灵活性是否值得额外的延迟、成本和风险？

前两项都是否定时，优先使用单次调用或固定工作流。第三项为否时，系统可能只是复杂生成任务。第四项说不清，就不应急着提高自治程度，因为没有完成标准的Agent很容易把“继续行动”当作默认选择。

这里还有一个很实用的测试：如果把LLM换成一个普通函数，流程仍能完整描述并可靠执行，那它多半是工作流；如果下一步必须依赖对开放语义和新观察的判断，Agent 才开始显示价值。现在很多Agent，都是为了Agent而Agent，本质上一个工作流可以解决的事情，一定要用上Agent

六、小结

Agent的历史比LLM长得多。今天的变化，是通用语言模型开始承担过去需要大量规则和领域代码才能实现的策略能力。（LLM爆火，现在也带动了agent的火热。现在可以回过头想想，还有没有什么其他的概念可以通AI/LLM结合结合。）

理解Agent，可以先记住以下：

• LLM是负责决策的，Agent则是包含环境交互的完整系统；
• Tool Calling是动作接口；
• RAG是获取知识的方法，是否Agent化取决于检索路径是否动态；
• Workflow与Agent可以组合，确定性边界越重要，越应该由代码掌控。

Shakey机器人、STRIPS规划、反应式架构、BDI、多智能体系统与强化学习，并没有被LLM淘汰；今天很多Agent“新架构”（炒冷饭），仍能在这些旧问题里找到来路。

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