What is Agent？
当我给一个东西下定义的时候，我会去尽可能的描述ta是一个什么东西，具有哪些特征... 那么在现在这个Agent横行的时候，我们其实几乎只能对Agent有一个大概的概念，“哈！那是一个智能体”
这样的描述甚至对于Agent这个单词来说都是一个不够充分的翻译
我们需要根据他的定义重新认识这一概念，并从他的抽象定义重新的去构思 “What is Agent？”
答：智能体 是一个能够通过 传感器 感知所处 环境 ，并自主地通过 执行器 采取 行动 以达成特定目标的实体
Agent in Past View
反射智能体：决策核心由工程师明确设计的“条件-动作”规则的实体 就像是写死的if-else语句，我们满足相对应的条件则执行相对应的动作，值得我们注意的事实则是，在现实中我们不可能枚举完所有的条件，我们需要一个能够自动执行决策的实体
这其中诞生了响应许多状态这一概念的智能体，基于世界模型的反射智能体、基于目标的智能体、基于效用的智能体等等，直到学习智能体的出现，强化学习这一技术的深度探索
Agent drived by LLM
LLM的出现成为了解决预置条件的一种优选的解决方案
现如今，各式各样的API成为了Agent的传感器，LLM、VLM等大模型成为了Agent的大脑，MCP、RPC+Tool则成为了Agent去行动的重要部分。因此整个流程中间又催生了很多新的概念，新的优化：上下文，RAG，Prompt，Bert，知识库等等
Ending
这是一个简单的，对于Agent的Review，希望能够激活大家对于Agent的更多思考
