一个能够自主规划并执行多步骤任务的AI系统，使用工具（网络搜索、代码执行、API调用）来实现目标。与只能一次回答一个问题的简单聊天机器人不同，代理会根据迄今为止所学到的内容决定下一步该做什么。
智能代理是“会说话的AI”与“能做事的AI”之间的桥梁。当你的AI能够浏览文档、编写代码并进行测试，而无需你在每一步都手把手地指导——这就是一个智能代理。
本质上，代理只是一个循环。模型接收目标，决定下一步操作（通常是调用工具），观察结果，然后重复直到目标达成或决定无法继续。这种模式有时被称为“ReAct”模式——推理（Reason）、行动（Act）、观察（Observe）。它之所以强大，是因为模型在迭代过程中能保持状态：它会记住已经尝试过的内容、失败的情况以及收集到的信息。这个循环由一个控制模块（harness）协调——一段代码，它向模型发送消息，执行模型请求的工具调用，并将结果反馈回来。LangChain、CrewAI 和 Anthropic 自己的 Agent SDK 等框架提供了这种控制模块，但你也可以用大约五十行代码自己构建一个。模型本身从不“运行”任何东西；它只是输出结构化的 JSON，说明“用这些参数调用这个函数”，剩下的工作由你的代码完成。
一个优秀的代理与令人沮丧的代理之间的实际差异，取决于你如何定义它的工具以及赋予它的自主性。像 Claude Code 或 Cursor 的代理模式这样的编码代理可能拥有读取文件、写入文件、运行 shell 命令和搜索代码库的工具。客户服务代理可能拥有查询订单、发放退款和升级工单的工具。关键的设计决策是粒度：工具太少，代理无法完成任何有用的事情；工具太多，它会混淆该选择哪一个。在生产环境中，大多数团队发现 5–15 个定义明确的工具是最佳选择。每个工具都需要一个清晰的名称、良好的描述（这是模型决定何时使用它的依据），以及良好类型的参数模式。
关于代理的一个最大误解是，它们需要复杂的多代理架构才能发挥作用。行业曾经历过“代理蜂群”和“团队”模式的阶段，你可能会有一个规划代理、研究代理、写作代理和批评代理，它们彼此交流。实际上，一个模型在一个紧密的循环中配合良好的工具，通常比这些复杂设置表现更好。多代理模式会增加延迟、成本和故障模式。它们适用于真正并行的工作负载——比如同时扫描十个仓库——但对于大多数顺序任务，一个带有明确指令的代理就能完成任务。目前推出真实代理产品的公司（Anthropic、OpenAI、Google）都已收敛到这种更简单的架构。
可靠性是难点。一个 90% 时间都能正常工作的代理听起来不错，但当你意识到在 10 步任务中，每步 90% 的成功率意味着整体完成概率只有约 35% 时，情况就不同了。这就是为什么生产环境中的代理需要安全机制：最大迭代次数限制、成本上限、危险操作（如删除数据或花钱）的人工介入检查点，以及优雅的失败模式。最好的代理实现还包括带有回退机制的重试逻辑、结构化的错误处理，将失败反馈给模型以便尝试不同方法，以及日志记录，让你能精确追踪问题发生时的具体情况。
代理的发展速度非常快。2023 年，AutoGPT 爆红，但基本上只是一个演示——它消耗大量 token，很少能完成复杂任务。到 2025 年，Claude Code、Devin 和类似工具已经能可靠地编写生产代码、运行测试并提交拉取请求。这种差异不仅仅是模型变好，还包括更好的工具设计、更好的提示工程，以及通过实践获得的工程经验，即保持循环的紧凑。如果你今天正在构建一个代理，从一个循环、几个工具开始，把时间投资在让这些工具返回干净、有用的结果上。这比任何框架选择都更重要。