智能体（AI Agent）不是更聪明的模型，而是一种可持续执行任务的系统形态。 它的出现，使 AI 从“工具型能力”升级为“行动型能力”，成为传统行业被重构的技术起点。
传统行业的核心问题并非“不会做”，而是“无法持续协调”。 制造、医疗、金融、政务等场景存在三大特征：
- 任务链条长、跨系统
- 异常频繁、不可预测
- 需要持续决策与调整
单次调用的大模型无法承担这种复杂度，必须是持续运行的系统。
智能体是以大模型为决策核心、具备持续运行能力的闭环系统。 其标准结构包含六个模块：
- 目标设定（Goal Definition）
- 任务规划（Task Planning）
- 工具调用（Tool Augmentation）
- 执行（Action）
- 反馈（Feedback）
- 记忆机制（Memory Mechanism）
这六个模块形成循环，使智能体可以在无人工介入的情况下推进任务完成。
| 维度 | LLM | RPA | AI Agent |
|---|---|---|---|
| 运行方式 | 一次性 | 规则触发 | 持续循环 |
| 决策能力 | 无 | 无 | 有 |
| 异常处理 | 人工 | 失败终止 | 自我修正 |
| 适用场景 | 问答 | 稳定流程 | 不确定任务 |
智能体第一次让 AI 具备“执行责任”。
三项条件在 2025–2026 年同时成熟：
- 模型推理稳定，可承担规划任务
- API、数据、系统可被统一调用
- 业务复杂度超过人工协调上限
当复杂度突破阈值，智能体成为必然解法，而非技术选择。
智能体不是大模型的附属功能，而是新的系统形态。 它解决的不是“智能问题”，而是“行动问题”。
