Agent(AI智能体)

AI 智能体不是一个更会聊天的界面。它需要围绕目标反复读取当前状态、决定下一步、调用允许的工具、检查反馈，并在达到完成或停止条件时结束。若模型只回答一次问题、不能控制执行过程，通常仍是 LLM 功能，而非智能体。

OpenAI 将智能体描述为能高度独立地代用户完成任务的系统：它用 LLM 管理工作流和决策，能识别完成、纠正动作或在失败时把控制权交回用户，并在护栏内动态选择工具。

参考：OpenAI

Anthropic 将固定子任务的预定义编排视为工作流，而智能体会在任务明确后规划并独立运作，也可能返回人类寻求信息或判断。一个成熟系统可同时使用三者：Skill 提供任务做法，工作流安排关口，智能体只处理需要动态判断的部分。

参考：Anthropic

Google 指出，工具、API 与权限共同构成智能体的行动空间；范围过大时，智能体更容易出错。先让智能体在最小权限内完成可核验任务，比一开始授予广泛访问和外发能力更可控。

参考：Google for Developers

先选择有真实样本、清楚完成标准和可回滚动作的场景。检查它是否引用了正确资料、是否在应升级时停下、工具调用是否可追溯，以及人工接手是否顺畅。若这些条件尚未满足，就不应因为演示流畅而扩大到公开内容或客户沟通。

OpenAI 建议以渐进方式设计智能体：先增强单智能体能力，再在确有必要时增加多智能体协作，因为额外角色和工具也会带来评估、维护与协调成本。对 B2B 团队，先把一个闭环做稳，比把多个“专家 Agent”串起来更有价值。

参考：OpenAI

涉及来源不足或事实不确定的内容，应把查证与人工复核放在交付前。智能体可以帮助发现缺口和组织资料，但不能成为对外承诺的责任主体。