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我们团队这一年多一直在开发和优化服务领域的Agent功能，我本人也花了大量时间在这上面。但在实际推广Agent技术时，经常有人问我：为什么非要使用Agent？它对业务有什么实际好处？
提出这个问题的人很多，原因也很简单：在很多业务场景下，Agent本质上就是用大模型分步骤执行任务。同样的功能，其实可以通过传统方式实现，比如：
直接编写代码（硬编码）
使用低代码平台（比如SOP配置工具、流程编排系统等）
具体来说，Agent就是用大模型调用API来完成多步骤操作，但这完全可以用代码实现，或者用低代码平台配置表单、逻辑和API接口，通过参数传递来构建流程。所以问题的本质就是：Agent能做到的事，没有Agent的时候也能做。
而且，用大模型开发Agent还面临不少问题，最主要的有三个：
速度慢： Agent需要调用大模型，而大模型通常是逐字输出结果。用户可能要等十几秒才能看到完整响应，如果提示词较长，连第一个字的响应都会延迟。再加上Agent需要思考、推理，有时还要分解任务，整个过程就更慢了。
可能出错： 大模型本身就可能产生错误信息或不按指令执行，这种不可靠性比速度慢更严重，直接影响用户信任。
交互体验差： Agent主要通过文字对话交互，输出往往是一大段话，阅读起来很费劲，远不如传统网页的表单、卡片式界面友好。
相比而言，传统方式开发的流程有明显优势：
运行速度快
稳定可靠
可以定制专门的用户界面
所以在服务领域，既然传统方法（如SOP系统、流程管理平台）也能处理复杂任务，而且更快、更稳、交互更好，为什么还要用Agent？为什么还要开发Agent平台？尤其是在Agent存在速度慢、可能出错、体验差的情况下。
这个问题我反复思考过，也在不同场合解释过。现在我想通过这篇文章，系统地分析"为什么要做Agent"这个核心问题。
1. 什么是Agent
在讨论“为什么要做Agent”之前，我们需要先明确Agent是什么。很多人可能会简单认为Agent就是“大模型调用API”，但这只是最基础的理解，真正的Agent概念更深入。
在国内，不少厂商把Agent翻译成“智能体”，但严格来说，这个词并不能完全体现Agent的含义。如果查英文词典，“Agent”的核心意思是“代理”。我理解的Agent是指：让大模型替代人类的行为，通过调用某些工具或功能来完成特定任务的能力。因此，国外用“Agent”这个词来指代大模型使用工具帮人干活的流程，其实相当贴切。符合这个定义的，都可以算作Agent。
许多权威机构也对Agent下过定义。比如，OpenAI的研究主管Lilian Weng就提出：
Agent = 大模型（LLM）+ 规划（Planning）+ 记忆（Memory）+ 工具使用（Tool Use）
这个定义从技术实现的角度解释了Agent——真正的Agent不仅仅依靠大模型，还需要具备以下能力：
规划（Planning）：能思考下一步怎么做
记忆（Memory）：能存储和调用长期或短期记忆
工具使用（Tool Use）：能调用外部接口或功能
也就是说，Agent是这些能力的综合体现，而不是单纯的大模型调用API。
另外复旦大学NLP团队给出了一个不同的Agent定义框架，他们把Agent分成三个核心部分：大脑、感知和行动[2]。
大脑：这是Agent的控制中心，负责记忆、思考和做决策。
感知：这部分负责获取信息，让Agent能"看懂"或"听懂"外界的信息，处理文字、图像、语音等多种输入。
行动：这部分让Agent能调用工具来完成任务，比如执行某个操作，或者与环境互动。
举个例子：当有人问"今天会下雨吗？"时——
感知模块先理解这个问题，转换成大模型能处理的形式；
大脑会根据天气数据和网络上的天气预报进行分析判断；
行动模块最后做出回应，甚至可以直接递给用户一把雨伞。
通过这样的循环，Agent能不断接收反馈，与环境持续互动，变得越来越智能。
上面介绍的各种定义，其实都是在进一步细化我们之前说的"Agent代理人类完成事情"这个概念。我们仔细想想，人类做事的过程也是这样：
依赖记忆：调用已知知识，考虑当前情况的背景信息
进行规划：先思考怎么做，可能要分步骤解决问题
使用工具：过程中会借助各种外部资源
执行动作：最终通过具体操作完成任务
所以，Agent实际上是在用类似人类的方式解决问题。国内之所以把Agent翻译成"智能体"，是因为需要找一个合适的词来描述这种能规划、有记忆、会使用工具的实体：
它不是真人
不是动物
也不一定是有实体的机器人（虽然具备类似"大脑"的功能）
"智能体"这个名称比较准确地抓住了这类系统的核心特点。
2、Agent的优势
在文章开头，我列举了很多人提出的Agent目前存在的问题和不足。但是我们要知道，任何新技术在发展初期都会经历这样的阶段。如果我们只关注它的缺点，就会忽略这项技术真正的价值和发展前景。
我们可以参考历史上蒸汽火车的例子。当火车刚被发明出来时，很多人指出了它的缺，然而历史证明，火车最终还是取代了马车。如果当时仅仅因为这些初期问题就放弃发展火车，那就太短视了。因为火车相比马车具有显著优势：
这个例子告诉我们，对待新兴的Agent技术也应该保持同样的眼光。我们要看到它具备的潜力和优势，而不是因为暂时的不足就否定它的价值。
那么，Agent到底有什么好处呢？简单来说，Agent能帮人干活——它能「代替人」完成各种任务，而且它很聪明，在很多事情上甚至比人类做得更好。本质上，Agent的出现就是为了帮人从重复劳动中解放出来，让我们的工作效率更高。具体来看，Agent的优势主要体现在以下几个方面（后面会详细分析）：
3、开发变得更简单
使用Agent的第一个关键好处是：让制作应用程序变得更方便、更省钱。日常生活中我们经常遇到各种需求，要解决这些需求通常只有两个选择：要么直接用别人做好的工具（比如现成的软件），要么自己从头开发一个定制化的工具——这就涉及到编程开发的问题。
以前要实现一个功能，你必须是个专业程序员，必须会写代码。但现在，用Agent代替传统编程方式，最大的改变就是你不需要懂代码了。即使你不是程序员，只是个普通的产品经理或者运营人员，只要能用日常语言描述清楚需求（通过写prompt），就能自己创建一个Agent来解决问题。这不仅大大提高了开发效率，更重要的是让普通人也能自己做工具了。
可能这样说还是有点抽象，举个现实中的例子：就像剪映这样的视频剪辑软件，让不会专业剪辑的人也能轻松做视频。
过去制作视频需要专业技能，特别是剪辑环节成本很高。剪辑不只是简单拼接片段，还需要调整转场效果、添加各种特效元素，甚至精确到每一帧来编辑字幕。但现在的剪映这类工具带来了明显改变——它们提供大量现成模板和AI功能，让普通人也能轻松制作视频。
与早期软件相比，剪映的优势在于：
直接可用的素材：内置丰富转场、特效模板
AI自动化功能：包括智能剪辑、素材生成，最实用的是AI自动加字幕
（以前人工加字幕需要一整天，现在AI几分钟就能完成，只需简单校对即可）
这种改变极大地降低了视频制作难度，让更多没有专业背景的人也能产出优质内容。短视频平台（如抖音、B站、小红书）能快速崛起的关键原因之一，正是这类工具让制作视频不再困难——当技术不再是障碍，创意就成了核心，真正实现了"人人都能当剪辑师"。
另一个类似的例子是美图秀秀。以前想要修图，必须学习专业的Photoshop软件（这也是"P图"这个说法的由来）。你需要掌握复杂的抠图、调色、调光等专业技能。但有了美图秀秀后，普通人也能轻松实现照片美化——打开APP就能使用各种简单工具和AI功能，一键瘦脸、磨皮、美颜，只需轻轻点击就能完成。
这种变化让专业修图师不再是必需品，普通人也能成为修图师。类似的，在大模型时代，Agent的目标是降低开发门槛。未来如果你想做个APP、网站或小程序，可能不再需要专业开发团队。即使不懂前端、后端、算法这些技术，通过Agent也能用自然语言直接生成应用（GenAPP），让代码和参数配置不再是障碍。
实际上，目前已经有不少头部科技公司和独角兽企业（包括我们）正在全力开发Agent平台。这些平台的目标很明确：让普通人通过简单的文字描述和基本设置，就能低成本地开发出能处理复杂问题的智能助手（Agent）。
这件事不是未来的设想——它正在发生。可以预见，我们很快会进入"GenAPP"的爆发期。到那时，人人都能成为开发者，技术门槛将不再是障碍。
4、简化流程复杂度
使用Agent的第二个优势是降低流程复杂度。接入大模型后，系统能够自动完成参数转换、执行校验逻辑等步骤，直接把不同模块串联起来。这种自动化处理大幅减少了手动配置的工作量，让开发变得更高效。
在传统流程开发中，调用多个API时需要严格对齐前后流程的数据格式。前一个API的输出必须完全匹配后一个API的输入，包括变量类型和内容转换，必须手动配置所有转换逻辑才能避免出错。而使用Agent后，大模型可以自动处理这些转换，无需完全手动配置。它能像人一样理解问题、API接口和参数，自动完成格式转换，从而大大简化流程搭建的复杂度。
这种简化在算法模型开发上更加明显。以前开发一个功能需要训练多个小模型——比如流程开头的"路由"模块需要单独训练模型来判断用户意图该走哪个分支，中间的识别任务也需要单独训练专用模型。每个小模型都需要收集数据、标注、训练和部署，最终只能完成单一功能。
但基于大模型的Agent可以大幅降低这种复杂度。通过自然语言指令（prompt）就能让大模型完成操作，包括自动分解问题、判断是否需要路由或调用其他功能。大模型甚至能自己优化指令，完全不需要人工搭建复杂的完整流程。
5. 交互方式多样化
第三个优势体现在交互方式上——不论是自然语言交互（LUI）还是图形界面交互（GUI），Agent都能灵活适配。有人可能会疑惑：“前面不是说大模型主要基于自然语言交互吗？纯文本交互不方便，这不是Agent的一个缺点吗？” 其实，这种看法是一个误区。Agent并不局限于自然语言交互，它可以处理多种输入和输出形式，包括图形界面指令和具体操作执行，因此它能适应不同场景，提供更灵活的解决方案。
前面提过 Agent 的定义：让大模型“代理”人类行为，通过特定工具或功能完成任务的能力。这里并没有限定交互方式——自然语言只是人与大模型、系统与大模型沟通的一种方式，并不意味着Agent本身也必须依赖自然语言来交互。
举几个实例帮助理解：比如国外AI公司Anthropic曾发布过一款控制电脑操作的Agent[3]，效果非常出色（演示视频）。这类Agent直接接收并执行操作指令，而不依赖文本对话，证明了交互方式的多样化可能。
Anthropic的这款Agent能直接操作电脑完成任务。比如你只需要说"帮我打开浏览器并搜索某个关键词"，它就会自动执行：首先识别屏幕上哪些是浏览器图标并点击打开，然后找到地址栏，输入你说的网址或关键词进行搜索。整个过程完全只用自然语言输入需求，而Agent会将这些指令转换成一连串的实际操作动作。
另一个典型的例子是微软开发的热门Agent应用[4]——供应链分析Agent。它能自动追踪供应商表现，及时发现供应链延迟问题并做出响应。这个功能让采购团队不再需要花费大量时间手动监控，帮助企业降低供应链中断造成的额外成本，提高供应链管理效率。
在这类Agent中，用户交互可能完全不需要输入自然语言，而是通过预设选项、表单或按钮进行操作。用户完成交互后，系统会自动将这些选择转换成自然语言指令发送给大模型处理。比方说，当你需要分析某周的销售数据时，可能只需要在前端界面选择相应的时间范围，剩下的分析、计算和报告生成工作会由大模型自动完成。最终呈现给你的也不是一段文字，而是自动生成的图表、数据表格、趋势曲线等可视化结果。
所以，认为"Agent必须通过对话形式交互"其实是个误解。Agent并不局限于自然语言交互方式，这在Agent的基本定义中也没有强制要求。它的核心在于智能完成任务，至于交互形式，完全可以根据实际需求灵活选择。
6、多Agent协同完成任务
如今最热门的Agent发展趋势之一就是多Agent系统（Multi-Agent）。现在的Agent不再是单一功能的工具，而是能够进行多种形式的组合、协作和竞争[2]。
举个例子，在处理服务业工单时，客户经常会在同个工单中提出多个问题。这时候可以同时调用多个专业Agent协作处理，就像团队接力一样逐步解决问题。对于特别复杂的问题，还能让不同领域的Agent像专家会诊一样共同讨论，甚至互相交流意见，最终找到解决方案。
Agent之间也可以产生竞争关系。比如当多个子任务Agent各自提出不同方案时，可以由一个决策型Agent或人工最终选择最优方案。
更有趣的是，现在很多人正在设想未来会出现由多个Agent组成的社会系统。就像下面这张图展示的场景：在厨房里，一个Agent负责接收点单，另一个负责安排烹饪流程；音乐会上，三个Agent协作演奏；户外有两个Agent正在讨论制作灯笼的材料、预算和工具选择。人类可以随时参与这些社会活动的各个环节，整个系统就像一个小型世界在自主运转。
7、解决Agent面临的实际问题
之前我们讨论过Agent发展面临的几个关键挑战，其中交互问题已经详细解释过了。现在我们来重点说说另外两个主要问题：运行速度慢和幻觉问题。需要说明的是，只要是基于当前神经网络架构的大模型，这两个问题就必然存在，但好消息是行业已经找到了很多解决方案。
关于运行速度的提升，主要有以下几种方式：
硬件层面：很多公司正在通过升级GPU性能，或者开发专用AI加速芯片来提速
算法优化：像FlashAttention、vLLM这类框架，通过优化Transformer中的KV Cache来提升推理效率
模型精简：采用模型裁剪技术去掉冗余参数，或者使用模型蒸馏让小模型学习大模型的能力
量化压缩：通过降低模型数值精度来减少计算量
工程优化：比如对大文本进行预处理分块，或者优化prompt结构来提升响应速度
至于大模型的"幻觉"问题（即事实性错误），现在新一代模型在这方面已经有了很大改善。当前出现的问题更多是因为指令不明确导致的误解，而非纯粹的胡言乱语。针对这个问题，主要解决方案包括：
规范prompt书写，比如OpenAI的Meta-Prompting项目
采用DeepSeek R1等具备"慢思考"能力的模型增强推理
使用GraphRAG等技术，让检索系统能够做知识图谱推理
开发专门的"系统2"推理模型来提高理解能力
我们团队也在开发创新方案来优化Agent性能，比如：
"Agent预编译"技术：提前确定哪些任务需要大模型参与，哪些可以预先生成
模块化执行：在运行中只调用必要的生成模块
虽然挑战依然存在，但通过持续的技术突破，Agent的效果和可靠性正在稳步提升。综合来看，发展Agent技术的利远大于弊，这确实是一个值得长期投入的重要方向。
8、总结
通过前面的分析和案例对比，我们可以清楚地看到，开发Agent带来的优势远远超过不开发。虽然现有技术还存在一些问题，但这些只是暂时的挑战，我们不能因此否定Agent的价值，而是应该坚持这个方向，持续优化Agent平台的能力，逐步解决出现的问题。
在哲学中，有一个基本原理叫“否定之否定”，意思是事物发展的总体趋势是“曲折前进”的，甚至可能是螺旋式提升。在新旧技术交替的阶段，往往会出现新旧方法混合使用的情况。就像姜文导演的电影《让子弹飞》（经典！）里的一幕：几匹马拉着火车在铁轨上跑——这种“马拉火车”的场景，在清末民初确实短暂出现过。人们既不愿意完全放弃马车，又想尝试新技术的火车，于是就有了这种看起来很别扭的过渡方案。当时的顾虑可能包括担心火车跑得太快、煤炭供应不足，或者担心马匹“失业”等等。最终，这些犹豫和妥协催生出了“马拉火车”这种奇怪的组合。
我们需要认识到，任何新事物都需要时间去适应和接受，大多数创新和改变都是逐步推进的，很难一步到位。但我们的目标应该是尽量缩短"马拉火车"这样的过渡期，真正着眼于提升生产力和工作效率，推动新技术快速投入使用，避免长期陷在与旧技术的反复磨合和历史包袱之中。