AI Agent 入门：从概念到一次小实战¶
本文介绍 AI Agent（智能体）是什么、与普通对话机器人的区别，以及如何结合 MCP、Skill、RAG 做一次简单实战。适合想从「聊天式 AI」过渡到「能执行任务的 Agent」的读者。2025–2026 年被行业普遍视为 Agent 规模化落地与商业化的关键期，多步推理与工具调用已成为主流产品标配。
适用读者：对 LLM 对话已有基本了解，希望理解 Agent 的差异并动手跑通一个「能查资料、做总结」的最小闭环。
什么是 AI Agent¶
AI Agent（智能体） 在这里指的是：能感知环境、自己做决策、调用工具并在变化中调整策略的 AI 系统。它不再只是「你问一句我答一句」，而是可以：
- 拆解你给的模糊目标，变成多步任务
- 按步骤调用搜索、计算、API、数据库等工具
- 根据中间结果决定下一步做什么，直到达成目标或向你确认
可以简单记：从「对话」到「行动」——Agent 是能动手干活的 AI。
在实现上，常见架构包括 ReAct（推理与行动交替）、Plan-and-Execute（先规划再执行）等，不同产品会选用或组合这些模式，本文不展开协议细节，侧重概念与上手。
Agent 和普通对话机器人有什么区别¶
| 维度 | 普通对话机器人 | AI Agent |
|---|---|---|
| 决策 | 依赖预设规则和流程，分支有限 | 动态推理，能处理非结构化、复杂问题 |
| 工具 | 少数固定、预定义的工具/流程 | 按需组合多种工具（搜索、API、代码、数据库等） |
| 记忆 | 多为当前对话窗口内的上下文 | 常具备短期工作记忆 + 长期持久化记忆 |
| 学习 | 规则需人工更新 | 可从反馈中调整策略、持续改进 |
| 交互 | 用户主导，问题需表达清楚 | 可理解模糊意图，主动给建议、追问澄清 |
所以：对话机器人适合固定问答与流程指引，Agent 适合需要多步推理、跨工具协作的复杂任务。
Agent 常见组成部分¶
理解下面几块，有助于后续选工具、做实战：
- 大脑（模型）：大语言模型（LLM）负责理解、规划、推理。
- 工具（Tools）：搜索、执行代码、调 API、查数据库等，通常通过 MCP 等协议统一接入。
- 记忆（Memory）：短期（当前任务上下文）+ 长期（用户偏好、历史结果等）。
- 技能与规范（Skills）：用 Skill 定义「在什么场景下、按什么流程、用什么脚本」完成任务。
- 知识增强（RAG）：用 RAG 从文档/知识库检索信息，再交给模型做决策，减少幻觉、提高准确性。
本站已有：What is MCP、RAG 技术、Skill 使用介绍，可和本文一起看。
一次小实战：从想法到「可执行的 Agent」¶
下面是一个最小闭环思路，不绑定某一款产品，你可以用 Cursor、扣子、其他 Agent 平台对照实现。
目标¶
做一个「能查资料并给你一份简短报告」的小 Agent：
用户说一个话题（如「最近某某技术趋势」），Agent 去查资料并整理成几条要点。
需要的「零件」¶
- 模型：任意支持工具调用的 LLM（如 GPT、Claude、DeepSeek 等）。
- 工具：至少一个「搜索」或「浏览」类工具（很多平台自带或通过 MCP 接）。
- 可选：RAG（把你的文档/笔记接入）、Skill（把「如何写报告」的步骤写进 SKILL.md）。
步骤简述¶
- 选平台
例如：Cursor（写代码 + Agent）、扣子/Coze、其他支持「工具调用」的 Agent 产品。 - 确保有搜索类工具
在对应平台里打开搜索/网页检索能力（或通过 MCP 接一个）。 - 写清楚任务
给 Agent 一句明确指令，例如：「请先使用搜索工具，查找最近半年关于 RAG 技术 的中文技术文章与讨论，整理成 5 条趋势或要点，每条一两句话，并注明来源链接或标题。」
- 看它执行
Agent 会：调用搜索 → 读取结果 → 必要时补搜 → 总结 → 输出。观察是否成功调用了工具、结果是否过泛或过窄，再决定是否在提示中加约束、或接入 RAG / Skill。 - 迭代
- 若结果太泛：在提示里加「优先中文来源」「偏重技术博客/官方文档」。
- 若你希望格式固定：用 Skill 或系统提示写「报告格式：1. 趋势名 2. 简述 3. 来源」。
和本站其他文章的对应关系¶
- MCP：若搜索/API 是通过 MCP 接的，你就已经在用「模型 ↔ 工具」的标准协议。
- RAG：若希望 Agent 优先查你给的文档/知识库，再接上 RAG，就变成「查你的资料 + 查网上」的组合。
- Skill：若把「如何搜集资料、如何写报告、用什么格式」写进一个 Skill，Agent 就会更稳定地按这套流程执行。
实战时常见问题¶
- Agent 不调用工具：检查是否开启了对应工具能力（搜索、浏览器、API 等），提示里是否明确说了「请先搜索/查一下」。
- 结果太泛或太偏：在提示里加约束（时间范围、语言、类型）、或用 RAG 限定在指定文档内。
- 步骤乱或格式不统一：用 Skill 或系统提示写清步骤和输出格式，必要时用 Few-Shot 给一两个示例。
安全与使用边界¶
Agent 会实际调用搜索、API、代码执行等能力，使用时需注意：
- 权限与敏感操作：避免让 Agent 在未授权环境下执行写库、删文件、发邮件等敏感操作；生产环境应对可调用的工具做白名单与权限控制。
- 结果校验：工具返回的内容可能包含错误或过期信息，重要结论建议人工核对或结合 RAG 限定在可信文档内。
- 成本与频率：多步调用会消耗更多 token 与 API 调用次数，可对单次任务步数或调用次数做合理限制。
小结¶
- AI Agent = 能感知、规划、调用工具并随结果调整的 AI，适合复杂、多步、需要「动手」的任务。
- 和普通对话机器人的差别主要在：决策方式、工具使用、记忆与学习、交互方式。
- 做一次小实战可以从「搜索 + 总结报告」入手，再按需加上 MCP（工具）、RAG（知识）、Skill（流程与规范）。
- 先跑通一个最小闭环，再逐步加约束、加格式、加知识库，更容易形成可复用的 Agent 使用方式。
延伸阅读：What is MCP（工具与协议）、RAG 技术（知识检索）、Skill 使用介绍（流程与规范）、Prompt 工程入门（如何写好给 Agent 的指令）。