AI 智能体
AI 智能体是能够自主规划步骤、调用工具并根据结果调整行动来完成目标的程序，而不只是被动生成一段文本。
AI 智能体是能够自主规划步骤、调用工具并根据结果调整行动来完成目标的程序，而不只是被动生成一段文本。
与单轮对话的区别在于闭环：智能体接到目标后自行拆解任务，选择调用搜索、数据库、API 或代码执行等工具，读取返回结果，判断是否达成目标，未达成则继续下一轮。
构成要素
- 模型：负责理解目标与决定下一步。
- 工具：可调用的外部能力，决定它能做什么。
- 记忆：跨轮次保留的上下文与中间结果。
- 规划与终止条件：如何拆任务，以及什么时候停下。
与工作流的区别
固定工作流的步骤由人预先编排，路径确定、行为可预测；智能体的路径由模型在运行时决定，能应对未知情况，但结果不完全可复现。工程实践中两者常混用：主干用工作流保证可靠性，只在需要判断的节点交给模型。步骤越确定，越应该用工作流——这通常也更便宜、更快。
主要限制
智能体的失败会累积：某一步的大模型幻觉会成为下一步的输入，错误随链条放大。链条越长，端到端成功率越低。因此可靠的做法是缩短链条、在关键步骤加校验、给出可回滚的中间态，并对工具调用设置权限边界。
在内容场景中，内容流水线里的选题、检索、初稿等环节常由智能体承担；在知识场景中，智能体依赖知识图谱或向量检索获取事实，自身参数里的知识不作为可信来源。
企业落地前需要明确什么
先写清输入、允许动作和结束条件。例如，询盘接待智能体可以读取经审核的产品资料、整理客户需求并生成交接摘要；是否允许发邮件、修改客户记录或作出报价，应分别设置权限，不能因为能调用工具就默认获得全部授权。
准备材料时，列出资料负责人、更新频率、系统接口、可访问的数据范围以及需要人工确认的步骤。遇到资料冲突、权限不足或客户问题超出范围时，应能停止并交给负责人，而不是补出一个听起来合理的答案。
用什么标准验收
用来自实际工作的样本检查任务完成率、事实正确性、耗时和单次成本；另外加入缺失资料、重复请求、工具超时等失败场景。验收不只看演示是否成功，还要确认失败是否可发现、操作是否留有记录、人工能否接手。
例如，同一客户重复提交需求时，系统不应创建两份互相矛盾的记录；查询失败时，应说明暂时无法确认。具体阈值由业务风险与现有人工流程共同决定，不存在所有企业通用的“智能体准确率”。
需要梳理系统连接和试点范围，可查看 AI 智能体落地服务；尚未确定采用固定自动化还是智能体，可先做 AI 咨询与选型。