1、什么是 AI Agent？
Agent，中文翻译为代理，顾名思义，代替用户在代理权限内去处理相关事宜。例如我聘请你作为代理律师，那么你将以我的名义进行民事法律行为；再例如我今天休假了，设置同事作为我的代理，去处理审批流等任务。
而 AI Agent 是指在普通代理的基础上，具备对任务的理解、环境的感知、信息的获取能力，并通过推理能力，自主进行决策和执行。AI Agent 就是 LLM + 客户端（Chatbot、AI IDE 等）组成的产品，代替我们去自主的完成下达的任务，这里的客户端具备规划、工具使用，甚至记忆的功能，目的都是为了更准确的执行任务。
2、AI Agent 与传统软件、传统自动化软件，有何区别？
传统软件往往依赖用户的明确指令和操作要求，并按照后端系统预设的规则和流程运行，用户须深度参与其中。而 AI Agent 借助 LLM 的感知、理解和推理能力，依据任务要求，提取外部知识库（RAG）、联网搜索、借助各种工具和网页、其他软件等进行交互，从而完成代理目标。
例如，在客服场景，Agent 能像经验丰富的客服人员一样，准确理解客户的问题，迅速从起呀专有知识库中检索相关信息，组织语言，给出恰当且专业的回复，从而独立处理客户咨询、投诉等各类问题。
例如，在办公场景中，只需告知报告的主题和详细要求，Agent 便能自主收集资料，提取有效信息，梳理文章结构，根据用户偏好或行业规范（例如正式、技术范儿、诙谐、科普等）完成报告的撰写，并绘制表图，进行排版。
传统自动化软件虽然也具备依据任务要求，自动对任务进行拆解，并完成目标。例如一些自动化的处理程序，像每天定点发送代金券，定点汇总当日的账单。但 LLM 驱动的 Agent 可以处理那些传统自动化方法难以应对的复杂任务。例如：
- 需要决策：根据代码上下文灵活理解意图、自主定位错误、自主规划修复步骤，如代码场景。传统自动化软件只能按规则跑流程，遇到异常或不确定性时无法自主推理和修正。
- 需要连续推理与多步计划： 自动完成有逻辑连贯性的复杂任务，例如撰写长篇技术报告场景。传统自动化软件最多能模板化填充内容，无法根据目标动态规划章节结构、铺设推理链条、前后自洽。
- 需要跨系统自主整合数据：在多个 ERP、CRM、财务系统之间自动生成综合运营报告。传统 RPA（机器人流程自动化）只能定向拉取数据，无法理解数据之间的隐含关联或异常。
- 需要处理模糊、不完整输入： 用户只给出一句含糊需求（如 "帮我优化一下销售流程"），系统理解后完成多步落地执行，传统自动化软件需要结构化清晰指令，无法理解模糊自然语言并自主澄清、细化、规划。
- 需要自主学习和演化：持续优化任务，进行自我纠错。传统自动化工具需要人为设定优化规则，无法根据实际结果自我改进。
简单来讲，AI Agent 是自动化 + 智能，这就解释了 AI Agent 出现前，已经通过自动化能做的事，AI Agent 能带来哪些变化。
