Agent智能体是指能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。其核心定义包含以下要素：

感知：通过传感器(如摄像头、雷达)或数据输入获取环境信息。

决策：基于内置算法或学习模型分析信息，制定行动方案。

行动：将决策转化为实际动作，与环境交互并影响环境状态。

自主性：无需人类持续干预，独立完成目标。

Agent智能体的特点

1、自主性

智能体能够独立运行，根据环境变化自主调整策略。

示例：自动驾驶汽车通过实时路况判断加速或变道;金融投资顾问自主分析市场数据并交易。

2、交互性

与环境及其他智能体协同工作，形成多智能体系统。

示例：智能家居设备通过联网协同调节灯光、温度等;多智能体框架(如CrewAI)支持角色分配与任务协作。

3、反应性与适应性

实时响应环境变化，并通过学习优化策略。

示例：机器人通过强化学习训练避障策略;医疗诊断智能体根据患者数据动态调整建议。

4、记忆与规划能力

具备短期记忆(上下文学习)和长期记忆(经验积累)，支持复杂任务拆解。

示例：智能客服通过历史对话优化回答逻辑;AutoGen框架通过多智能体对话解决数学或编程问题。

5、工具使用与扩展性

调用外部工具(如API、数据库)扩展功能，弥补自身局限性。

示例：电商智能体连接知识库快速查询商品信息;大模型通过工具模块访问实时数据。

综上所述，Agent智能体以其自主性、交互性及适应性，成为人工智能技术落地的核心载体，并在多个领域展现出颠覆性潜力。