智能体
智能体 (Agent) 是以大语言模型为核心推理引擎，具备自主感知、决策和行动能力的智能系统。相较于固定流程的工作流 (Workflow)，智能体具有更高的自主性，能根据任务目标自行规划和执行。
快速开始¶
从一个只读、参数明确的工具开始，让模型按“判断是否调用 -> 程序校验并执行 -> 返回观察 -> 继续决策”的闭环完成可验证任务。为循环设置最大步数、成本和终止条件；写操作由 Harness 检查权限并在高风险动作前确认。
例如天气 Agent 只需要 get_weather(city)：模型生成结构化参数，程序查询后返回结果，模型再组织回答。只有任务确实需要动态选择多步动作时，才逐步加入规划、记忆或多 Agent。
核心概念¶
- ReAct 范式：将推理与行动交替进行的 Agent 范式。
- 工具使用：Function Calling 等工具调用机制。
- 规划策略：任务分解与执行计划的制定。
- 记忆系统：短期、长期与工作记忆的设计。
进阶主题¶
- 多智能体：多 Agent 协作与通信机制。
- Agent Harness：Agent 的执行循环、权限、状态恢复和观测层。
- 框架与工具：主流 Agent 开发框架。
- MCP 协议：Model Context Protocol 工具交互协议。