​​软件Agent是一种能够自主感知环境、决策并执行任务的智能程序，核心特性包括环境感知、自主决策、行动执行和持续学习​​。它像数字世界的“智能助手”，广泛应用于电商推荐、自动驾驶、智能客服等领域，通过模拟人类行为逻辑提升效率。

软件Agent的核心能力体现在四个方面：一是​​环境感知​​，通过传感器或数据接口获取信息，例如自动驾驶车辆通过雷达实时监测路况；二是​​自主决策​​，基于规则或算法动态调整行为，如智能客服根据用户问题选择最优解答；三是​​行动执行​​，将决策转化为实际操作，比如物流Agent控制机械臂分拣货物；四是​​持续学习​​，通过监督学习或强化学习优化性能，类似游戏AI通过反复训练提升战术水平。

与传统程序相比，软件Agent的​​自治性​​和​​适应性​​更为突出。它无需外部指令即可完成任务，例如个人助手自动安排日程；同时能根据反馈改进策略，如推荐系统分析用户点击行为调整推送内容。这种灵活性使其在复杂场景中表现优异，比如金融风控Agent通过实时数据分析预测风险。

随着AI技术发展，软件Agent正从单一功能向​​多Agent协同​​演进。例如，供应链管理中多个Agent分别负责库存、运输等环节，通过协商实现全局优化。未来，结合大语言模型的Agent将进一步突破能力边界，成为企业数字化转型的关键工具。要充分发挥其价值，需注重场景适配与数据安全。