AI Agent
AI 智能体不是单独一项模型魔法，而是“模型 + 工具 + 执行循环”的组合。
拖动“任务步骤数”，看单轮聊天和 Agent 在多步任务里的差别。步骤越多，人工切换和记忆负担越明显。
点卡片翻面，把“会自己做事”拆成几个真正关键的部件。
Agent 最典型的模式不是“一问一答”，而是围着目标不断循环，直到完成或需要人接管。
用户给它的是目标，而不一定是每一步指令，比如“帮我比对 3 家供应商并整理成表”。
它会先想：需要先搜什么、查什么、用什么工具、什么顺序更合适。
它不只是回答，而是会真正读文件、搜网页、调 API、写代码或调用别的系统。
如果结果不够、报错了、发现新线索，它会根据返回结果决定下一步，而不是死按原计划。
完成后给你总结、产物或建议；遇到高风险操作，也可能停下来等你拍板。
两者都可能很聪明，但“会不会自己推进任务”是最关键的分界线。
更像一个答题很快的顾问。你问一句，它答一句；你不继续催、不手动喂结果，它通常不会自己把多步任务一路跑完。
更像一个带工具箱的助理。你给它目标，它会自己拆步骤、调用工具、回看结果并继续推进，直到任务有阶段性结果。
Agent 这个词最近很热，也因此特别容易被说得过宽。
把 Agent 类比成“助理”很好懂，但别顺手想歪了。
把这些概念一起看，Agent 在 AI 地图里的位置会更清楚。
答完这 3 题，基本就能把 Agent 和普通聊天模型分开了。