什么是Agent
目前业界没有一个简单易懂，并且达成共识的定义。我的理解是：Agent就是一个人。
Agent初级阶段：可以代替你去完成一项任务，达到某种目标。比如帮你点外卖并支付等，打车，购物，总结一周的工作写周报并邮件周知给别，登录考试系帮你完成考试等。
Agent终极阶段：既能帮你点外卖，又能替你考试，还能替你谈恋爱，反正就是能替代你。
Agent由哪些部分组成
即人由哪些部分组成：
- 思考能力：主要由大脑来完成，包含：智商，记忆（学历、专业、生活常识等）
- 执行能力：主要由身体来完成：获取信息，执行任务等，比如手，脚，眼睛，耳朵
- 沟通能力：嘴
- 协作能力：身体受大脑控制
思考能力
大模型的能力好坏可以理解为大脑智商的高低，比如DeepSeek R1，GPT 4，千问等。有了聪明的头脑，还要有Context/Memory，比如你清华计算机专业，毕业进入一家互联网公司当程序员，你除了具备基本的编程能力（在模型训练阶段已经具备），你还要公司内部一些技术栈的背景知识（比如Antd）和业务知识（要开发社交应用），这些就需要长期记忆（Memory），此时你接到一个需求，要在微信开发一个炸屎的表情包，那么所有和这个需求相关的信息就是你本次任务的上下文（Context）。Context偏短期记忆，比如一次会话。Memory偏长期记忆，比如业务的背景知识。
执行能力
有了这些还要有身体帮助我们执行任务，即Tools：
- 网络搜索
- 打开网页
- 执行命令
- 填充表单
- 打电话
- 查询数据库
等
沟通能力
即Agent之间可以进行通信，像人一样Agent之间可以互相交流，形成一个组织，统一对外提供服务/产品，根据提供能力的大小，还可以有不同的组织划分，比如公司内部的一个前端团队、整个技术团队、整个公司。目前Goole已经制定了Agent直接通信的协议-A2A。
说完Agent，聊一聊我们和大模型沟通的重要方式Prompt。
Prompt如何编写
Prompt的边界是无论模型怎么变都不会变的东西，无论模型升级还是切换模型，比如某个上班的周一你IQ90的大脑突然开了窍，增长到IQ120，此时此刻仍然不要忘记需要上班，只不过你拉磨的速度会快一些，但是磨出了的那一坨东西的本质还是不变的（可能会变多）。还有一个判断标准：假如这件事你让别人去做，需要告诉给他的信息，就是需要通过Prompt传递给大模型的。
如果你开了一家奶茶店，你是老板，你如何培训你的员工，你应该告诉他什么？
你是奶茶店的员工，可以卖各种饮品，根据顾客需要提供相应的产品。 柠檬水需要柠檬加水，￥4一杯。
大模型和普通代码的边界？
由于大模型生成结果存在一定的随机性（当然可以通过参数控制输出结果的随机概率）和执行效率低（耗能多，时间长），不是所有的场景都适合使用大模型来处理。所以需要考虑什么时候使用大模型，什么时候使用代码？判断标准就是目前人和代码的边界，哪些事情，目前需要人做的，哪些事情目前需要代码去做的。大模型的价值就是去做原来代码做不了，必须要人来做的事情，比如：
- 总结会议纪要。
- 客服。
- 代码CodeReview。
- 闲聊
和人的关系
大模型/Agent会进一步拉开人与人之间的差距，能力强的人相当于一个团队或者一个公司，同时也会变得更累，因为要思考的事情变得更多了；能力弱的人可能连最基础的工作岗位都被抢走，比如客服。旱的旱死，涝的涝死。
什么样的事情应该Agent去做，或者说什么样的事情Agent做更有价值？
除了技术考量，还要有社会因素的考量，考虑必须人做，而且人又不愿意做的事情:
- 打骚人电话（广告推销电话）
- 接骚扰电话 （手动狗头）
(照例：提供大模型处理之后的版本)
什么是 Agent？
目前业界对“Agent”（智能体）并没有一个简单易懂且达成共识的定义。我的核心观点是：Agent 本质上就是一个“数字人”。
- Agent 的初级阶段： 它能代替你完成特定任务，达成具体目标。例如：帮你点外卖并支付、打车、购物、总结一周工作撰写周报并邮件发送、甚至登录考试系统替你完成考试等。
- Agent 的终极阶段： 它能成为你的“全能替身”——既能帮你点外卖、替你考试，甚至（理论上）能替你处理更复杂的人际互动（比如“谈恋爱”）。总之，目标是能全面替代你在特定领域的活动。
Agent 由哪些部分组成？（“数字人”的构成）
既然 Agent 是“人”，它的组成也对应人的能力：
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思考能力（“大脑”）：
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核心： 由大语言模型（LLM）提供，如 DeepSeek-R1、GPT-4、通义千问等。模型能力的高低可类比为“智商”差异。
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记忆（“学历、经验”）：
- 长期记忆 (Memory)： 存储持久的背景知识。例如，一个负责开发的 Agent，除了基础编程能力（模型训练获得），还需要公司内部的技术栈（如 Antd）和业务知识（如社交应用开发）。这就像人的长期经验积累。
- 上下文 (Context)： 处理当前任务所需的即时信息。例如，接到“开发微信炸屎表情包”的需求，所有与该任务直接相关的信息就构成了这次对话或任务的上下文。Context 更偏向短期工作记忆。
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执行能力（“身体”）：
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由 工具 (Tools) 实现，使 Agent 能“动手动脚”去交互和操作：
- 网络搜索、打开网页、执行命令、填充表单
- 打电话、查询数据库等。
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沟通能力（“嘴”）：
- 指 Agent 之间或与用户交互的能力。目前 Google 已提出 Agent 间通信协议 A2A，目标是让 Agent 能像人一样协作，甚至组成“组织”（如技术团队、虚拟公司）共同提供服务。
聊完 Agent，再看我们与模型沟通的关键：Prompt（提示词）
如何编写有效的 Prompt？关键在于抓住其“不变”的核心：
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Prompt 的边界是无论模型如何升级都不会改变的部分。就像你（智商90）突然开窍（智商120），周一依然要上班——虽然“拉磨”速度更快了，但“磨出来的东西”（任务本质）并未改变（顶多量更多）。
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一个实用判断标准： 想象你作为老板要培训奶茶店员工，你会告诉他什么？
- 例如：“你是奶茶店员工，负责销售饮品。柠檬水的配方是柠檬加水，售价4元一杯。” 这些必须传达给员工的信息，就是你需要通过 Prompt 传递给大模型的指令。
大模型 vs. 传统代码的边界？
大模型生成结果存在随机性（可通过参数调节）和执行效率相对较低（耗能高、时延长）的特点。因此，并非所有场景都适合用大模型。关键在于区分：
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传统代码擅长： 规则明确、需要高确定性、高效率的任务。
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大模型/AI Agent 的价值所在： 解决传统代码做不了、必须由人来完成的事情。例如：
- 总结会议纪要
- 智能客服
- 代码 Code Review
- 自然对话（闲聊）
Agent 与人的关系（社会视角）
大模型和 Agent 可能进一步加剧人与人之间的差距：
- 能力强者： 可能像拥有一个团队甚至一家公司，效率倍增，但需要思考的层面也更深更广（可能“更累”）。
- 能力弱者： 原本依赖的基础岗位（如初级客服）可能被取代（“旱的旱死，涝的涝死”）。
什么样的事情更适合或更应该让 Agent 去做？
除了技术可行性，还需考虑社会需求——那些必须由人做，但人普遍不愿意做的事情：
- 主动拨打推销电话（打骚扰电话）
- 被动接听推销电话（接骚扰电话）（手动狗头）
