智能体与自主代理 - AI从工具到伙伴的进化
AI Agent（人工智能代理/智能体）是能够自主感知环境、制定计划、执行任务的智能系统。 与传统AI应用不同，Agent具有自主性、目标导向、持续运行的特点，能够通过调用工具、 访问知识库、与环境交互来完成复杂任务。
Agent是连接大模型能力与实际应用场景的关键桥梁， 代表了AI从"被动响应"向"主动执行"的重要转变。
根据给定目标自主规划步骤，无需人工干预每个细节
能够分析情况、做出判断、选择最优行动方案
调用外部工具、API、数据库等扩展能力边界
通过反馈循环不断优化执行策略直至达成目标
自主AI代理先驱
首个实现完全自主运行的AI Agent，能够自我提示、执行任务、访问互联网和文件系统。
多Agent软件公司
模拟软件开发团队的多Agent协作框架，包含产品经理、架构师、工程师等角色。
协作式Agent框架
专注于多Agent协作的框架，让多个AI Agent像团队一样协同工作完成复杂任务。
任务驱动型Agent
简洁的任务管理型Agent，能够创建、优先排序和执行任务，适合学习Agent原理。
状态图Agent框架
LangChain推出的Agent框架，使用图结构定义Agent的状态和转换逻辑。
微软多Agent框架
微软开源的多Agent对话框架，支持复杂的多Agent交互模式和工具调用。
接收和理解外部输入，包括用户指令、环境状态、反馈信号等。
分解目标、制定计划、选择策略，决定如何完成任务。
调用工具、操作环境、执行具体动作，将计划转化为实际行动。
存储历史信息、经验知识，支持长期运行和持续学习。
评估执行结果、总结经验教训、优化后续行动。
不同Agent按照层级关系协作，上级Agent分配任务，下级Agent执行具体工作。
多个同级Agent平等协作，各自发挥专长，共同完成复杂任务。
Agent之间通过多轮对话和反馈循环，逐步优化结果直至满足要求。
多个Agent分布在不同环境中，通过消息传递协同工作。
结合思维链、思维树等技术，提升Agent的复杂推理和问题解决能力
融合视觉、语音、文本等多种输入，实现更全面的环境感知
Agent作为人类的智能助手，在关键决策点寻求人类指导
Agent与机器人结合，从虚拟世界走向物理世界
建立Agent行为约束机制，确保安全可控地执行任务
针对特定行业和场景定制专业Agent，提供精准服务
通俗易懂地理解 提示词工程、RAG、Agent、微调 四大技术的关系与应用场景
与AI对话的艺术
就像给人下达任务一样，如何"问对问题"让AI给出最好的答案。是最基础、最重要的技能。
给AI装上知识库
就像给学生发参考书，先找到相关资料，再让AI基于资料回答。解决知识过时和幻觉问题。
能自主行动的助手
就像雇佣了一个实习生，给个目标它自己规划、使用工具、执行任务，直到完成。可以长时间运行。
💬 提示词工程 = 下达任务的方式
怎么说话让员工理解你的需求
📚 RAG = 给员工发参考手册
让员工查阅资料再回答，避免瞎猜
🎓 微调 = 专业培训员工
针对性培训，让员工成为某领域专家
🤖 Agent = 自主工作的员工
给个目标就能自己规划、找工具、完成任务
📝 简单问答
→ 只需提示词工程
例：文案生成、翻译、代码解释
📚 企业知识库
→ 用RAG（提示词作为基础）
例：技术文档查询、客服问答
🏥 垂直专业领域
→ 用微调（RAG可辅助）
例：医疗诊断、法律分析、金融风控
🚀 复杂任务执行
→ 用Agent（综合前三者）
例：市场调研、自动化运营、数据分析
RAG + 提示词
最常见组合
用好的提示词优化RAG的检索和生成效果
Agent + RAG
强大组合
Agent自主调用RAG查询知识库
微调 + RAG
专业场景
微调模型理解能力，RAG提供最新知识
从零基础到精通，循序渐进掌握 AI 核心技术。每个主题都有完整的教程、实战案例和最佳实践。
0-2个月，打好基础
先掌握提示词
这是与AI交互的基础，投入产出比最高，立竿见影
然后学习RAG
实用性强，80%的企业AI应用都是RAG，需求量大
最后学Agent和微调
根据实际需求选择，Agent适合复杂任务，微调适合垂直领域