掌握Agent核心概念，AI新术语一看就懂

先给大家展示一张图

中间这一列是自动驾驶领域的智驾等级，于是有人借用这张图，列了一个AI开发自主程度阶梯。也就是最左边这一列。

Copilot这个级别，字面意思很好理解，方向盘还在我们手上，任务还是我们执行，AI负责给出建议，这就是我们现在使用最广泛的对话式AI，你问它答。

到了Agent这个级别，中文翻译叫代理，能够代替我们去处理一些事务了。

我们的语境里，有代理人这么个概念，帮我们代理某个工作的人。比如房产代理，保险代理等等。

那么在AI领域，Agent的存在，我们也就可以很容易理解了，本质就是帮我们完成某个工作的一个工具。

当然有的Agent代理的任务单一，有的更多元。

从这个意义上讲，到了现在，我们用的各种AI工具都可以算是AI Agent。而这两年涌现出来、风靡一时的AI概念，也基本是围绕AI Agent的。包括MCP，Skill，氛围编程，Claude Code，还有最近很火的常驻AI助手"小龙虾"等等。下面我会用一个框架来帮大家快速建立起这些概念的联系。

开发一个Agent，在AI领域有一个广为流传的开发框架：

Agent = 大模型 + 规划 + 记忆 + 工具

也就是说一个能帮我们解决某个问题的代理，需要有聪明的大脑，要有对任务的规划拆解能力，要有良好的记忆力，要能灵活地使用各种工具，至少也要其中某一项要好吧。

想一想你身边有没有做得比较好的房产代理、保险代理之类的人，看看他们是否符合这几个标准。

从这个框架我们可以看出，为了让Agent把活干好，就要在这四个维度上发力。

大模型，毋庸置疑是最关键的，这也是各大模型厂商，每隔一段时间就要发布个新的模型出来，每个模型出来都是要惊艳一下。

模型越强，token越贵，消耗起来也越快，于是，在模型一定的情况下，就要去考虑其他可以提升Agent性能的方法。

首先是在问题的拆解上发力。有谁还记得前两年的COT思维链，通过提示词让大模型按步骤拆解问题。

接着是AutoGPT，它更进一步，让大模型自己给自己定目标、拆任务、一步步往下执行，算是早期想做"自主代理"的一次尝试，虽然不太稳定，但让大家看到了方向。

再后来，推理模型出现了，像o1、deepseek-r1这些，它们干脆把"拆解问题、慢慢想"这件事，直接训练进了模型本身。以前你得用提示词哄着它一步步想，现在它自己就会想了。所以你会发现，今年提示词没那么火了，但是各大模型基本都有了专家模式、深度思考模式等等，原因就在这。

大模型有个毛病，健忘。它能记住的，只有这一次对话里你给它看过的内容，这就是上下文。

这里要分清一件事：上下文其实是大模型自带的能力，一次能看进去多少，模型出厂就定死了，相当于它的短期记忆。这个短期记忆，从一开始只能装几页纸，到现在能装下一整本书。

可短期记忆再大也有上限，而且你不可能每次都把所有资料贴给它看。于是就有了长期记忆的办法：把资料存在外面，用的时候再检索回来喂给它，你可能听过RAG这个词，说的就是这件事。

所以记忆有两种，一种是大脑自带的短期记忆（上下文），一种是外挂在外面的长期记忆（RAG），这俩得分清楚。

如果你用过codex这类编程工具，给它配好项目说明、文件结构，本质上就是在给它补长期记忆，让它更懂你手上这个项目。

另外一个超火的概念，Skills，某种程度上，就覆盖了规划和记忆两个方向。它把解决某个问题的流程梳理出来，用一个文件保存成长期记忆，这样大模型每次读了这个文件，就知道第一步做什么，第二步做什么，以及需要用到什么资料等等。

记忆之后，是工具。

我们想要的是能帮我们把事情给办了的代理，如果只是停留在给你一段文字，很明显不够。

所以各个对话大模型开始能联网搜索资料了，它们的App界面上功能也越来越复杂了，能截图，能语音等等。

但这还不够。

它们还需要去调用各种现成的工具和服务。比如查天气、查快递；比如连上地图服务，帮你规划一条出行路线；比如连上在线文档，直接把整理好的表格写进去；甚至替你操控浏览器，去某个网站上一步步查资料、填表单。

可是因为每家公司提供的这些工具和服务的标准都不一样，想象一下各种手机数据线，操作起来就很麻烦。于是MCP出现了，同样，想象一下如果所有数据线都是type-c的世界。至少，现在在AI界，有了属于AI的type-c数据线。任何工具按这个标准来提供自己的接口，大模型插上就能用，不用再一个个改。

有了MCP，大模型就真正意义上有了手脚，可以不再局限在自己的训练数据，它可以通过网络把手伸向互联网的各个角落，可以像人一样操控你的电脑（甚至比人操控的更好），甚至可以伸向物理世界。

大脑、规划、记忆、工具，这四样慢慢都补上之后，真正能干重活的代理就出来了。

最典型的就是CC（Claude Code）和codex这类编程代理。它们不再是一个聊天框，而是能读懂你整个项目，自己拆任务、自己改文件、自己跑命令。你交代一句话，它能自己折腾一大圈，再把结果交给你。

你也会听到"氛围编程"这个说法，意思就是你不用懂代码，光靠对话把你想要的东西描述出来，让AI帮你做出来，这是一种全新的干活方式。

那小龙虾又是什么？它是代理再往前走的一步。前面说的CC、codex，干的是一锤子买卖，任务做完就结束，下次再来，它早把你忘了。而小龙虾这类工具想做的，是一个常驻的代理：它不下线，记得你是谁，记得昨天聊过什么，像一个真正长期跟着你的助手，有人干脆叫它数字员工。它补的，正是代理一直以来最弱的那一环——长久的记忆，和主动性。

对话式AI，停在Copilot那一档，它负责提示，方向盘还在你手上。而codex、小龙虾这些，是真的往Agent那一档走了，你交代一句，它替你跑完一圈。

从"借一个聪明但健忘的大脑"，升级到"请一个能替你干活的代理"，这就是普通人接下来要走的路。

所以下次再看到一个新冒出来的AI概念，别慌，你只要问自己一句：它是在帮大脑变聪明，还是在帮它会规划、记得住、更好地调用工具，或者是其中的多个？

你就不会被概念唬住了。

你最近被哪个AI新词唬住过？评论区扔出来，我下一篇拆给你看。