Agent应用是基于人工智能技术构建的智能体系统，通过自主感知、决策和执行实现复杂任务自动化。以下是关键要点：

1. 核心定义

   Agent是具备自主智能的软件实体，能够在环境中自主行动以达成目标。其核心特征包括：

   • 能感知 ：实时读取文本、语音、视觉等环境信息；

   • 能决策 ：基于感知和目标自主规划行动；

   • 能执行 ：主动采取行动，无需人工指令。

2. 与传统应用的区别

   Agent不等同于AI+传统应用。传统应用中，人类仍掌握核心决策权（如人工审核），而Agent通过独立决策和执行实现全流程自动化。例如，智能报销Agent可自动识别发票、匹配策略，但异常情况仍需人工确认。

3. 工作流程与能力

   • 工作流模式 ：适用于固定场景（如客服），通过预设流程响应用户输入，无需复杂分析；

   • 智能体协作 ：通过规划、工具调用（如API、插件）和知识库，处理复杂任务（如数据分析、自动驾驶）。

4. 应用场景

   • 企业服务 ：智能助手、自动化报销系统；

   • 智能交通 ：自动驾驶汽车；

   • 数据处理 ：网络爬虫、文档解析。

5. 技术实现

   基于大型语言模型（LLM）构建，通过ReAct、CoT推理等模式拆解任务，结合容器化技术（如k8s、Dapr）实现分布式部署与协作。

总结 ：Agent应用通过自主智能实现业务流程优化，区别于传统AI+应用的核心在于决策权的转移。其工作流程和能力可扩展至多领域，是AI技术落地的关键方向。