​​大模型Agent是指基于大型语言模型（LLM）构建的智能系统，具备自主理解、感知环境、目标规划、工具调用及行动执行能力，可实现复杂任务的自动化闭环操作，其核心在于将大模型从单纯对话工具转化为独立决策的「数字员工」。​​

大模型Agent本质上是通过集成规划、记忆、工具使用三大核心模块，增强传统大模型的实用性。​​规划模块​​负责将复杂目标拆解为可执行的步骤，例如在软件开发场景中，AI Agent CEO可主导项目拆解，将代码编写、测试分配给其他子Agent完成；​​记忆模块​​通过短期上下文记忆与长期知识库存储，支持多轮连续性任务，例如持续跟进用户需求或复盘历史交互数据优化策略；​​工具使用模块​​则赋予Agent调用外部资源的能力，如RAG技术（检索增强生成）连接专业数据库，或接入API完成实时天气查询、订单系统操作等具体指令。

实际应用方面，AI Agent已渗透多领域：商业场景中，北京101中学采用智谱Agent系统重构教学助教体系，企业借助Agent自动处理财务分析、客服响应；科研领域，斯坦福Smallville项目展现25个AI Agent的自主社交能力，验证其在人类行为模拟中的潜力；开发领域，ChatDev平台实现全流程自动化软件开发，从需求分析到产品交付均由Agent团队独立完成。与传统技术相比，Agent的关键突破在于解决大模型「幻觉」与「黑箱」问题，通过结构化任务拆解与工具增强提升可靠性，同时降低人工参与成本，符合企业对效率与精准性的双重需求。

随着技术演进，大模型Agent正从实验阶段迈向规模化落地。其价值不仅体现在替代重复劳动，更在于通过智能协作重构业务流程——未来用户或将拥有专属Agent助手，协同完成创意构思、商业决策甚至情感陪伴。掌握这一技术趋势，意味着在AI驱动的人机协同时代占据先发优势。