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- Agent 到底是什么？和 ChatGPT 有什么不同？ - 知乎
典型的Agent流程 我们给编程Agent一个任务，比如fix一个bug，并不会告诉Agent怎么去做，Agent需要自主发掘怎么做，这当然这也依赖于背后的LLM，Agent让LLM给出一个规划，然后去执行，执行的每一步也收集上下文（context）信息交给LLM去决断，上下文信息包括告诉LLM一些Action。
- 如何通俗的介绍什么是Ai agent？ - 知乎
（2）半自动 Agent 框架 将 AI 预设为不同身份的垂直 Agent（系统提示词 + 特定工具），每个垂直 Agent 完成不同的子任务，最后通过框架将每个子任务的执行过程和结果组合起来，完成最终目标。 我们称之为 Multi-Agent System（多 Agent 系统），它是一个灰盒系统。
- 现在评估Agent有哪些有代表性的Benchmark？ - 知乎
它主要看 Agent 在面对复杂指令时，能否理解意图、规划步骤、选择合适的工具、正确地调用并处理返回结果，以及在多个任务间切换和协调的能力。 强调任务的 复合性 和 工具的实用性 ，相对更贴近一些现实世界中需要组合多种能力才能解决的问题场景。
- 大模型（LLM）和智能体（Agent）有什么区别？ - 知乎
智能体（Agent） 动态适应：可以在运行过程中不断学习和适应新环境，特别是在实时反馈和强化学习场景中。 总结 大模型（LLM）和智能体（Agent）各有侧重，LLMs专注于语言理解和生成，而智能体则更广泛地应用于需要感知、决策和行动的任务中。
- 通过 MCP 实现 AI Agent 目前有哪些最佳实践？ - 知乎
例如OpenAI的Agent SDK通过list_tools接口动态获取当前MCP服务器注册的工具，无需预加载所有功能。这样可以降低资源占用，提升响应速度。 当然，调用工具只是第一步，我们的目标是让AI Agent自主组合多个MCP工具来完成任务，也就是任务编排。
- agent到底是个什么鬼？ - 知乎
3 agent的框架 如图1所示，agent可以分为三大块：大脑（控制端）、感知（感知端）、动作（执行端）。 a 大脑：agent的核心，不仅可以存储重要的记忆、知识和信息，还承担着信息处理、逻辑推理、事务决策等任务。它是agent能否表现出智能行为的关键决定因素。 b
- 如何评价当前的 AI Agent 落地效果普遍不佳的问题？ - 知乎
作为全球最早做generic AI agent的公司funding人员，我觉得可以给大家提供一下海外市场的一些视角和看法。 先大致介绍一下，我司（Convergence）从去年开始做Generic Agent，今年一月底落地，对全球用户开放，目前还算有不错的用户量和热度。
- AI领域的agent是什么意思？ - 知乎
Agent→独立的人，拥有多种感官，可以操作外部的工具 Agent系统→一群相互协作的智能体巧妙配合形成的团体 俗话说的好，三个臭皮匠顶个诸葛亮，工作中少不了集体开会讨论。一个优秀的Agent系统将会有着广泛的应用前景，这需要我们不断地进行探索和创新。
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