2025年，“Agent元年”的呼声正在席卷AI圈。
曾经只是能“对话”的大模型，如今已经演化为能“干活”的智能体。从OpenAI的Memory+Planning框架，到Claude、Gemini等引入多轮规划机制，再到LangGraph、AutoGen等将多Agent协同落地，AI Agent 正在成为AI技术的新范式。
AI Agent不是ChatGPT，更不是简单的问答机器人，它代表着一种范式跃迁：大模型不再只是“答题机器”，而是逐渐具备感知环境、理解目标、拆解任务、调用工具、执行流程、记住状态等一整套能力。
它不再被动等待指令，而是主动规划、执行、反馈并学习。Agent从知识盒子进化为任务执行体，走上了“从说到做”的跃迁之路。
2023年底，OpenAI先后引入“Tool Use”和“Long-Term Memory”机制，模型从语言生成升级为“工具操作+状态保持”的智能体。Claude发布支持15万Token的超长上下文，极大增强了任务理解深度。
Gemini系列推进多模态输入+动作响应闭环，从感知世界到改变世界迈出关键一步。
从技术路径看，AI Agent的出现不是偶然，而是大模型、工具生态、推理链条和记忆机制协同进化的结果。
过去70年，Agent经历了从图灵测试的哲学思辨，到专家系统的符号规则，再到机器学习的数据驱动。
真正的拐点，发生在2020年之后：以GPT为代表的大模型，不再只是语言模仿器，而是认知引擎，加上工具、记忆、规划等系统组件，终于构成了一个具备任务执行力的“智能行动体”。
今天，我们对Agent的理解，早已超越早期“规则+接口”的机器人概念。
根据OpenAI、斯坦福、DeepMind等研究共识，一个真正的AI Agent至少应具备四大核心能力：感知（Perception）、记忆（Memory）、规划（Planning）与行动（Acting）。
如果缺少了这些组件，哪怕模型能对话，那也只是“聪明的搜索框”，称不上Agent。
论文《LLM Powered Autonomous Agents》给出的Agent公式是：Agent = LLM + Planning + Memory + Tool Usage。
这意味着，大语言模型只是Agent的大脑，还需要调度系统（Planning）、记忆系统（Memory）、工具接口（Tools）才能成为一个真正可用的智能体。Agent不是一个模型，而是一个系统。
在实际应用中，我们还需要区分三个易混概念：Agent、AI Agent 和 Agentic AI。
Agent是广义的智能主体，可以是机器人、软件、游戏角色等。
AI Agent 是以大语言模型为核心的人工智能体，强调工具调用与自主规划。
而Agentic AI 是一种智能架构，追求AI本身具备自主设定目标、分解路径并调动资源完成任务的能力，是更高阶的智能演化形态。
判断一个系统是否是Agent，斯坦福HAI给出四条标准：是否具备长期记忆？是否能独立调用工具链？是否能自主规划任务？是否能根据反馈调整行为？只有同时满足这四点，才能称为合格的AI Agent。
推动这一切的，是背后的核心技术栈。AI Agent的系统不再是单一模型，而是由多模块协同构成：
大模型（LLM）是语言理解引擎，负责对输入进行语义建模与生成决策。
感知模块（Perception）接收文本、图像、语音等输入，实现多模态理解。
规划模块（Planning）用于将任务拆解成行动步骤，可接入ReAct、LangGraph、Planner等。
记忆模块（Memory）记录历史上下文，实现信息的跨轮持久。
行动模块（Executor）则是真正把“想法变成动作”的关键，可通过Tool Calling、Web Agent、系统接口等方式完成。
这些模块不是“可选项”，而是Agent真正具备系统能力的基础。感知决定输入能力，记忆决定连续能力，规划决定智能深度，执行决定行动闭环。真正强大的Agent，是这些模块组合成的“任务系统”，而非单一的“会说话的模型”。
AI Agent的爆发，不只是大模型的进步，而是系统工程的胜利。未来我们看到的智能体，将不再是回答问题的“搜索框”，而是解决问题的“任务代理”。它们将像操作系统一样，成为未来数字世界的接口和基座。
Agent，不是一种功能，而是一种范式。一种将认知、行动、感知、记忆统一起来的“智能系统”。
未来已来，Agent当先。
（文：AI技术研习社）