Agent智能體是指能夠感知環境、自主決策并采取行動以實現特定目標的智能系統。其核心定義包含以下要素：

感知：通過傳感器(如攝像頭、雷達)或數據輸入獲取環境信息。

決策：基于內置算法或學習模型分析信息，制定行動方案。

行動：將決策轉化為實際動作，與環境交互并影響環境狀態。

自主性：無需人類持續干預，獨立完成目標。

Agent智能體的特點

1、自主性

智能體能夠獨立運行，根據環境變化自主調整策略。

示例：自動駕駛汽車通過實時路況判斷加速或變道;金融投資顧問自主分析市場數據并交易。

2、交互性

與環境及其他智能體協同工作，形成多智能體系統。

示例：智能家居設備通過聯網協同調節燈光、溫度等;多智能體框架(如CrewAI)支持角色分配與任務協作。

3、反應性與適應性

實時響應環境變化，并通過學習優化策略。

示例：機器人通過強化學習訓練避障策略;醫療診斷智能體根據患者數據動態調整建議。

4、記憶與規劃能力

具備短期記憶(上下文學習)和長期記憶(經驗積累)，支持復雜任務拆解。

示例：智能客服通過歷史對話優化回答邏輯;AutoGen框架通過多智能體對話解決數學或編程問題。

5、工具使用與擴展性

調用外部工具(如API、數據庫)擴展功能，彌補自身局限性。

示例：電商智能體連接知識庫快速查詢商品信息;大模型通過工具模塊訪問實時數據。

綜上所述，Agent智能體以其自主性、交互性及適應性，成為人工智能技術落地的核心載體，并在多個領域展現出顛覆性潛力。