这是我在掘金上的第一篇正式技术内容文章，写给所有正在关注 AI 、想从“用 LLM ”走向“构建 Agent”的开发者。
一、为什么人人都在说：2025 是 智能体 （Agent）之年？
从 2022 年 ChatGPT 发布开始，AI 的能力从“能回答”进化到“能执行”，
技术的范式也从 Prompt Engineering → Function Calling → 多智能体协作。
2025 最大的趋势是：
👉 LLM 不再是终点，而只是智能体的“思维中枢（Brain）”
真正能完成任务的，是围绕它构建的：
- 工具调用
- 外部系统接口
- 长时任务机制
- 记忆系统
- 多 Agent 协作
这就是 Agent（ 智能体 ）。
它不是概念，而是“自动完成任务的 AI 系统”，过去 LLM 只是“回答你”，未来 Agent 会“帮你做”。当大多数人还只是停留在AI来进行对话，让AI给你真正干活，这就是趋势的核心。
二、 LLM ≠ 智能体 ，智能体到底是什么？
我用一句开发者能立刻懂的话解释：
LLM 是大脑，Agent 是大脑 + 感官输入 + 策略 + 工具 + 记忆 + 行动。
我们来拆一下 Agent 的基础组成。
大脑（ LLM ） 负责推理、判断、规划。他最大的能力是思考，是规划，但是无法落地，只想不干肯定是不行的。
感知（Observations） 读取外部信息，例如：文件，数据，API，环境状态，类似人类的眼睛，耳朵，鼻子，能从外部感知到信号和消息。
工具（Tools） Agent 最重要的能力：通过工具调用执行外部动作。 Python REPL,Web 搜索,文件系统操作,调用你的内部业务 API,调用各类 Webhook。人区别动物就是会使用工具，智能体区别LLM也一样。
记忆（Memory） 智能体最大的优势就是记忆，只有这些上下文，才能让智能体真正智能化执行，而不是只应对单一的问题。
规划（Planning） 拆解任务，决定执行顺序，判断是否需要工具，是否需要查询数据，是否执行中止/重试，这使得它不像一个机器人，而更像一个“懂事的同事”。不只是被动接受输入，固定执行，而是能不断思考和优化。
行动（Action） 执行 API，写文件，运行脚本，抓取网页，输出最终结果，就像人的手和脚，真正负责执行
所以我任务LLM → Agent 的本质：从输出文本 → 输出行动。
三、为什么智能体会成为程序员必须掌握的技能？
理由非常现实：
1）公司的 AI 需求已从“问答”转向“自动化”
仅靠 ChatGPT 处理业务信息已经不够，
企业更希望做到：自动流程，自动监控，自动报表，自动生成内容，自动处理客户工单，自动编写测试。这些都需要 Agent 才能落地。
2） 智能体 让个人生产力提高 5～10 倍
比如编程，开始都是程序员独立完成，后来出现了Copilet，能帮你补全代码，到现在的Cursor，Gemine，ChatGpt等，能直接帮你写代码，写文档，做测试，甚至是CICD集成发布。真正的全栈全天候工程师。
未来 3 年：
一个人可以完成过去 3～5 人的工作量，这个团队叫“ 一人公司 ”。
3） 智能体 是未来软件的默认形态
未来的 App = 界面 + LLM + Agent 执行动作，就像今天的 App 默认包含登录系统一样。不会 Agent 的开发者，就像不会框架的开发者一样落后。
四、一个最小可运行的 Agent
下面我用伪代码展示一个“最小” Agent：数据清洗，以前的流程是先采集数据，在处理和清洗(主要是需要结构化存储),再利用一些工具进行分析(传统的OLAP),这些分析也是需要了解背景，懂SQL的专业人士才可以，现在不需要懂技术背景。你只需要把你的原始要求告诉Agent，他就可以帮你全流程落地。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY")
def fetch_data():# 模拟外部数据
return "今日数据：访问量 10234 转化率 2.32%"
def save_report(text):with open("report.txt", "w") as f:
f.write(text)
def agent_run():
data = fetch_data()
prompt = f"""
你是一个数据分析 Agent，请基于下面数据生成日报：
{data}
"""
report = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
).choices[0].message.content
save_report(report)
if name == "__main__":
agent_run()
这只是最简单的。但它已经做到：感知（fetch data）+ 思考（LLM）+ 行动（save file）这就是 Agent 的最小单元。
五、未来 12 个月智能体会怎么发展？
结合行业趋势，我判断未来会出现三大方向。
1）企业级：自动化内部流程
- 自动生成法务合同
- 自动写日报周报
- 自动监控系统
- 自动测试
- 自动生成 BI 报告
每家公司都有大量重复工作。自动化的需求多到爆炸
2）个人级：每个人都能拥有“数字助理”
- 你的个人知识库 Agent
- 你的工作自动化 Agent
- 你的学习助手 Agent
- 你的内容创作 Agent
未来你每天起床，Agent 已经替你干了几个小时的活。这是未来最确定的一件事。Agent将接管你的大部分体力活动，你只需要负责创意/
3） AI 应用创业：用 Agent 解决一个垂直行业问题
- 律所 Agent
- 医疗文档 Agent
- 财税 Agent
- 电商运营 Agent
- 游戏内容 Agent
现在正是创业者的黄金期，有了Agent，大家可以快速验证MVP，大大降低了创业的门槛，让跨界创业变的现实，最近出现了不少一人公司就是最好的例证。
六、最后：为什么我开始写 智能体 ？
我写这篇文章，是想做一件事：
让更多开发者真正理解“ LLM → Agent”的转变，并能用它做点实际的东西。
未来我将持续输出：
- 完整智能体教程
- 多框架对比
- 真实项目实战
- 可复现代码
- 自动化系统从 0 到 1
欢迎关注我，我会持续把最有价值的智能体实践分享出来。
如果你在做相关方向，也欢迎私信交流。
