Agent 基础篇

安逸Ai大约 3 分钟

Agent 基础篇：这个合集能让你学到什么？

你有没有想过，为什么 ChatGPT 只能聊天，而 Agent 能帮你订机票、查数据库、写代码、操作文件？

区别在于：ChatGPT 是一个"只会说话"的语言模型，而 Agent 是一个"能动手干活"的智能体。它有记忆、有工具、有规划能力，能在真实环境中执行任务。

但 Agent 不是简单地把大模型和工具拼在一起。记忆怎么设计？工具怎么调用？为什么 Agent 容易陷入死循环？多 Agent 协作到底解决什么问题？这些才是 Agent 的核心设计问题。

这个系列共 10 篇文章，从 Agent 的本质出发，覆盖核心架构、ReAct 框架、Tool Calling、记忆系统和多 Agent 协作。

核心概念篇（前三篇）

先搞清楚 Agent 和 ChatBot 的本质区别。然后理解 Agent 的四大核心组成：模型、记忆、工具和规划。最后深入 ReAct 框架，理解"思考-行动-观察"循环为什么有效。

工具调用篇（中间三篇）

Agent 的核心能力之一是调用外部工具。Tool Calling 是什么？Function Calling 和 MCP 有什么区别？这些决定了 Agent 能"做什么"。

记忆与协作篇（接着两篇）

Agent 的另一个核心能力是记忆。短期记忆、长期记忆、向量记忆分别是什么？为什么 Agent 容易陷入死循环？这些是 Agent 工程化的关键问题。

综合实战篇（最后两篇）

多 Agent 协作到底解决什么问题？如何设计一个可落地的 Agent 系统？这是 Agent 从理论到实践的最后一步。