如果你关注过近期 AI 领域的进展，一定经常听到“Agent”这个词。

为了把这些问题讲清楚，我们请来了一位专门研究 AI Agent 的工程师机器人“小A”，以及一位对技术充满好奇但刚入门的小男孩“小E”。下面的对话，就是他们围绕 Agent 核心概念的逐一拆解。

小A，我经常听到“AI Agent”，但总觉得它就是个能聊天的机器人，和大模型有什么区别？

很好的问题。传统的大模型，比如你直接问它“帮我写一封邮件”，它确实能写。但它主要是被动响应你的指令，生成一段文字就结束了。Agent 则不同。它像一个有执行力的虚拟员工：当你给它一个目标，比如“帮我预订下周去北京的机票和酒店”，它能自己把这个任务拆解成几个步骤，整个过程是循环的：执行一步，观察结果，再决定下一步，直到完成目标。

所以 Agent 比大模型多了一套“动手”和“思考”的能力？

没错。学术上常说的 Agent 三大支柱是：规划、记忆和工具调用。规划让它能分解任务；记忆让它能记住之前做过什么、学到过什么；工具调用让它能连接外部的搜索引擎、数据库、计算器等等。而所有这些的核心大脑，仍然是一个大语言模型。

你刚才提到大模型，我总听人说“

Token 可以理解为大模型处理文字时的最小语义碎片。一段文本会被分词器切分成一个个 token，每个 token 对应一个数字 ID，模型主要靠这些数字进行运算。比如“我喜欢 AI”这句话，可能会被切成“我”、“喜欢”、“AI”三个 token。英文单词有时会被切成更小的子词。控制输入输出长度、计算成本、生成速度，都离不开 Token 这个概念。一个中文汉字通常对应一个 token，一段 1000 字的文章大约对应 1000 多个 token。

每个模型有它的上下文长度，比如 8K、128K 甚至 1M token。这决定了它能“记住”多长的对话或多大的文档。了解 Token 有助于我们设计更高效的 prompt，避免不必要的浪费。

我遇到过模型胡说八道的情况，比如问它一个冷门历史事件，它编得有模有样，但全是错的。这是怎么回事？

这叫幻觉。因为大模型本质上是一个概率生成器，它并不真正知道什么是“真实”，只是根据统计规律预测接下来最可能的词。为了减少幻觉，一种主流技术就是 

，检索增强生成。它的思路很简单：不单纯依赖模型内部存储的知识，而是先去外部知识库搜索相关信息，把搜到的内容作为“参考资料”提供给模型，让模型基于这些资料生成答案。

就像开卷考试，先查资料再回答？

是的。如果只靠预训练的知识，它可能给出过时的或者错误的数字。而 RAG 会先检索公司财报数据库，拿到准确数字后，再生成回复。这样不仅能提高准确率，还能实时更新知识，无需重新训练模型。

那 Agent 怎么去调用外部工具呢？比如让它去查数据库，总不能每次都要写一段新代码吧？

 要解决的问题。可以理解为 AI 领域的一个通用接口标准。它定义了一套标准方式，让任何遵循该协议的 Agent 都能连接上文件系统、数据库、API、本地软件等外部资源。开发者只要按照 MCP 规范实现一个服务端，Agent 就能通过统一的协议去调用它，类似于用同一个 USB 接口可以插鼠标、U盘、键盘。

比如你想让 Agent 读取你电脑上的一个 Excel 文件，并生成图表。如果没有 MCP，你需要写很多

。有了 MCP，Agent 只需说“调用 MCP 的文件读取工具，路径为 /data/report.xlsx”，就可以拿到数据。目前许多开源框架已经内置了 MCP 的支持，使得 Agent 的能力扩展变得比较方便。

那如果我想让 Agent 完成一系列复杂的、针对特定领域的任务，比如财务对账或者代码审查，总不能每次重新教它吧？

这就轮到 Skill 了。Skill 本质上是一个针对特定场景的能力包，里面包含了完成该任务所需的步骤描述、调用哪些工具、遵循什么规则。通常一个 Skill 会写成一个 

 文件，Agent 读到这个文件，就知道如何扮演一个“财务专家”或“代码评审员”。

听起来像是一个岗位的操作手册？

正是这样。例如一个“报销审核 Skill”会告诉 Agent：首先接收报销单图片，然后调用 OCR 工具提取金额和日期，接着对比公司差旅政策，如果超出标准就标记为异常并通知人工审核。用户只需要说“用报销审核 Skill 处理这张图片”，Agent 就会自动按流程执行。Skill 让专业能力可以被复用和共享，有效降低了 Agent 在不同业务场景下的开发成本。

Agent 能记住之前聊过的话题吗？比如我今天和它讨论项目 A，明天再问它，它还记得吗？

这取决于记忆设计。通常 Agent 有两层记忆：短期记忆和长期记忆。短期记忆就是当前会话的上下文，比如你们最近几轮对话。但受 token 长度限制，如果会话太长，就需要做截断或者摘要压缩。长期记忆则是把重要的历史信息向量化后存入向量数据库，以后可以通过语义检索重新召回。

所以长期记忆有点像它的个人笔记本，可以跨越不同会话？

对。比如你告诉 Agent 你的名字是小E，它会把这条信息存入长期记忆。下次你开启一个新对话，它检索到这条记忆，就能直接称呼你“小E”。这种设计让 Agent 具备了持续学习和个性化服务的能力。

我明白了记忆和工具。但 Agent 到底是怎么“思考”的？它会犯错吗？比如它调错了 API 或者推理出 bug？

很好的问题，这触及了 Agent 执行的核心。它采用一种叫 ReAct 的策略，也就是“推理-行动-观察”的循环，而这个循环天生就包含了自我修正。

正是如此。比如你让它写一段代码。它不会一次写完，而是先写一版（行动），然后自己运行测试一下（观察），如果发现报错，它会读取错误信息（反思），再修改代码（修正）。这个“行动-评估-修正”的循环会一直进行，直到任务成功。这让它在处理编程或计算这类复杂任务时非常可靠。

上面的这些组件听起来很不错，但要让 Agent 在真实环境里稳定运行，是不是还需要一套基础设施？

你抓住了关键点。Harness 工程就是为 Agent 提供的运行环境和管控框架，包括：上下文管理、安全沙箱、多轮测试、日志与监控。

如果让 Agent 直接在你的电脑上执行任意代码，存在安全风险。沙箱就是一个相对隔离的运行环境，Agent 在里面可以读文件、运行脚本，但无法删除系统文件或者访问你的私人密码。

实际上，我们前面提到的 ReAct 框架，就可以看作是一种最简化的 Harness。但对于复杂的任务，我们需要更强大的 Harness。例如，像 Anthropic 推出的 Claude Code 就是一个更加完备的 Harness，不仅包含安全的沙箱环境，还集成了文件系统访问、网络请求、多语言代码执行等一系列复杂能力。其实，一个好的 Harness 工程能保证 Agent 既高效又安全，同时它会记录 Agent 的所有行动轨迹，方便开发者复盘和优化。

希望今天的对话能帮助你和其他读者建立起对 Agent 核心技术的整体认知，无论你是开发者、产品经理，还是技术爱好者，都能从中获得实用的启发。

欢迎在评论区分享你的看法，或将文章转发给对Agent内容感兴趣的朋友，一起探讨如何构建更智能的Agent！

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算法

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AI Agent是以大语言模型为大脑，具备规划、记忆和工具调用能力的智能系统。通过RAG检索外部知识减少幻觉，MCP协议连接外部工具，Skill封装专业流程，ReAct框架实现推理-行动闭环。Harness工程确保其在安全环境中稳定运行，为复杂任务提供系统化解决方案。

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