AI智能体崛起：从聊天机器人到自主任务执行

与大模型聊天不同，AI智能体的核心在于能够拆解目标、调用外部工具、观察结果并迭代执行，直至完成任务。这种自主性是它与传统对话系统的本质区别。

一个典型的智能体由规划器、工具接口、记忆体与执行循环组成。它先理解意图，再生成步骤，调用搜索引擎、代码解释器或业务API，根据反馈调整策略，最终交付可验证的结果。

当前智能体已在客服、运维、数据分析等高频重复场景中展现出价值。挑战在于可靠性与成本：如何让它在长链路任务中少犯错、可中断、可审计，仍是工程落地的重点。