​​Agent人工智能是能够感知环境、自主决策并执行任务的智能实体，它标志着AI从“被动回答”到“主动行动”的进化，正在重塑人机交互模式。​​ 其核心能力包括自主规划、工具调用和持续学习，已广泛应用于个人助理、企业流程自动化等领域，成为2025年十大战略技术趋势之一。

Agent的核心价值在于将大语言模型的“思考能力”转化为“行动能力”。例如，用户只需输入“规划下周行程”，Agent便能自动协调会议、预订场地并提醒日程，而无需逐步指令。这种能力依赖四大技术支柱：大模型作为“大脑”处理复杂推理，任务规划模块拆解目标，工具调用系统连接外部API，记忆机制存储经验以优化策略。相比传统AI，Agent能处理多步骤、跨平台的开放式任务，如竞品分析、市场报告生成等。

提升Agent的实用性需解决三大挑战：意图理解的准确性、任务拆解的合理性以及工具调用的可靠性。目前，头部企业通过混合架构（大模型+小模型+专用工具链）平衡通用性与专业性。例如，电商Agent可结合行业知识库优化选品策略，而医疗Agent需严格遵循临床指南。未来，随着多模态交互和自适应学习的发展，Agent将渗透至更多场景，如教育领域的个性化辅导、制造业的智能巡检等。

​​提示：​​ 企业引入Agent时应优先评估场景适配性，从高频、规则明确的任务切入，逐步积累领域知识库。个人用户可通过试用通用型Agent（如行程规划、信息整理工具）体验其效率优势。