AI何时从会调工具，迈向围绕目标主动完成任务？
点击蓝字关注我们《护理人员也能看懂的AI概念说明：一次理清底层逻辑》章节七：智能体，agent在前面的几篇内容中，我们已经沿着这条主线逐步展开：AI最关键的“核心大脑”是什么（llm），它是如何理解和处理文字的（token），为什么看起来像是“记住了”前文内容（context），以及我们应该怎样把任务说明得更明确（prompt）。继续往下，我们还谈到，它为什么会借助工具来延伸“手和脚”，以及当工具（tool）越来越丰富之后，为什么还需要模型上下文协议（mcp）这样更统一的连接机制。说到这里，很多人可能会顺
什么是AI智能体？
传统 AI = 你问一次，它回应一次；Agent = 你提出一个目标，它会自行思考、自主执行，直到把事情做完这一套过程被称为 ReAct 循环（Reason + Act），也是 Agent 的关键运行方式。传统 AI：你：帮我分析一下竞争对手网站 AI：先给你说明一下分析思路……Agent：你：帮我分析竞争对手网站 Agent：好的，我先搜索这个网站 → 抓取网页内容 → 分析关键词布局 → 查询流量信息 → 汇总成报告 → 完成✅Agent 整个过程都会自己完成，不用你在每一步都去指挥。结合你的项目经历
AI入门解读：什么是Agent？从会答到会做的关键一步
AI基础科普AI从"会说"迈向"会做"的重要升级当下的AI大多停留在"回答问题"层面，而理想中的AI助手应当能够"代替我把事情做完"——这正是Agent所要攻克的核心问题。Agent（智能体/AI代理）可以简单理解为：一种能够自主制定计划并落实任务的AI系统。传统AI通常是你问一句，它答一句，不会主动考虑接下来该如何推进。而Agent则不同——你只需给它一个目标，它就能自行拆分流程、自动执行、遇到阻碍主动调整，并在结束后反馈结果。可以把它理解
OpenClaw架构详解
OpenClaw架构介绍王文轩中国人民大学信息学院讲师人工智能治理研究院研究员OpenClaw（龙虾）作为目前最炙手可热的开源AI项目，是奥地利程序员彼得·斯坦伯格开发的开源AI智能体，于2025年11月推出，作为GitHub史上增长最快的开源项目，获得了34万+star、单周200万次访问。推出至今在各大网络平台传播甚广，引起了全民讨论和实践“养虾”的热潮。Github网站上OpenClaw项目仓库的star历史趋势图网络上也不乏一些 OpenClaw 的案例分享，让人直观地看到AI在生活和工作中的实际