​​Agent在人工智能和计算机领域通常被称为具备自主性、感知环境并采取行动以实现特定目标的智能实体​​，从哲学思考到现代技术实现，其概念贯穿了人类对智能模拟的探索历程。

Agent的核心是通过感知器收集环境数据，并利用内置的算法或机器学习模型进行处理与决策。区别于传统程序的被动响应机制，现代Agent强调自主性、反应性、主动性及社会性四大特性，例如斯坦福与谷歌联合研发的西部世界小镇模拟了多Agent交互场景，展现了群体协作能力。随着大语言模型的突破，以2025年OpenAI推出的Operator和中国团队发布的Manus为代表，新一代Agent通过整合GPT技术强化了认知与工具调用能力，可实现跨领域复杂任务处理。

在计算机科学领域，Agent常见于虚拟助手、自动化系统及工业机器人等场景，并不断向多模态交互进化。早期Agent以规则引擎驱动，而当前主流系统借助神经网络实现动态适应性，如NASA火星探测车通过内置Agent自主完成路径规划。伴随边缘计算与物联网发展，分布式Agent网络开始支撑智慧城市等超大规模应用场景，进一步凸显其在复杂环境中的决策优势。

Agent作为人工智能的核心载体，持续推动人机协同效率提升，其进化轨迹映射出技术从工具辅助向价值共创的跃迁趋势。