AI Agent到底是个啥?
作者：微信文章阅读提示：本文核心价值点已用 🌟 标出
最近一直在思考什么是AI Agent，刚好在油管上发现一个很好的视频，能够讲清楚这个概念。
下面我将从视频的核心观点出发，结合个人案例，以第一人称视角，讲解什么是AI Agent。
更多精彩内容，推荐观看Jeff Su的油管视频《AI Agents, Clearly Explained》。
坦白讲，我用DeepSeek两年了，直到今天才发现一个残酷真相：我一直只是在用“玩具”。
你也一样——每天打开DeepSeek问问题、改改文案、写写代码，感觉自己很“AI化”了对吧？但真相是：我们95%的人，压根没碰到AI真正的核心能力。
什么意思？举个扎心的例子：
当你让DeepSeek帮你“写一封请假邮件”时，它确实写得很漂亮。但如果你问它“我下周三能请假吗？”，它会直接告诉你：对不起，我不知道。——因为它根本不知道你下周三有没有会议、有没有deadline、老板批不批。
这就是LLM(大语言模型)的天花板：它只会“回答问题”，不会“解决问题”。
但AI Agent不一样。它会：自己去查你的日历→发现周三有重要会议→再查天气预报(万一你说要去爬山)→综合判断后告诉你“周四更合适”→顺便帮你拟好请假理由→甚至直接发给老板。
从“被动回答”到“主动解决”——这才是AI真正要干掉的那部分工作。而今天这篇文章，会用最白话的方式告诉你：DeepSeek、AI工作流、AI Agent到底差在哪？更重要的是，文末有个真实案例：我用扣子搭的自动化内容生产线，每天8点自动抓新闻、写文案、发社交媒体——全程零人工。
“如果你还在手动喂AI，说明你还没进入AI时代。”
——Jeff Su(前科技公司AI产品负责人)
读完你会明白：为什么有人用AI效率翻10倍，而你还在复制粘贴prompt？差距就在这三个层级里。
第一幕：DeepSeek很聪明，但它“不知道你是谁”
🌟 理解LLM的边界——为什么它总在关键时刻“掉链子”
Jeff Su：大部分人对AI Agent的解释要么太技术、要么太肤浅。这个视频是给像我这样的人准备的——你没有技术背景,但经常用AI工具，想搞懂“AI Agent到底啥意思”，以及它会怎么影响你的工作。
我们从最基础的开始：DeepSeek、kimi、豆包这些AI聊天机器人，本质上都是建立在“大语言模型”(LLM)之上的应用。它们特别擅长生成和编辑文本。
简单理解：你(人类)输入一个问题，LLM基于它的训练数据输出一个答案。
比如我让DeepSeek帮我写一封“约咖啡的邮件”，我的需求是输入，它生成的那封“比我本人礼貌100倍的邮件”就是输出。到这里，一切都很美好，对吧？
但如果我问DeepSeek：“我下次约咖啡是什么时候？”
不用看结果，你我都知道：DeepSeek会失败。因为它压根不知道这个信息——它没法访问我的日历。
这就暴露了LLM的两个核心局限：
第一，尽管它训练了海量数据，但对“你的私人信息”一无所知(比如你的日程、公司内部文档)；
第二，LLM是被动的——它只会等你提问，然后回答。
记住这两点，因为接下来我们要打破它。
第二幕：AI工作流——给AI设计一条“死路”
🌟 学会用AI自动化工作，但也明白它的死穴在哪
现在我们升级一下。如果我(人类)告诉LLM一个规则：
“每次我问关于个人日程的问题，你先去搜索我的手机日历，然后再回答。”
有了这个逻辑，下次我问“我和辛巴(我家猫)的咖啡约会是什么时候？”，它就能给出正确答案了——因为它会先去我的日历里找。
但这里有个陷阱。
如果我接着问：“那天天气怎么样？”——AI又会失败。为啥？因为我设定的路径是“永远去查日历”，而日历里没有天气信息啊！
这就是AI工作流的本质：它只能按照人类预设的路径执行任务。
用技术术语说，这条路径叫“控制逻辑”(Control Logic)。
再推进一步：假如我把这个流程搞复杂点——让AI先查日历、再调用天气API、最后用语音模型把答案读出来：“和辛巴见面那天天气晴朗，还有可能看到一只乖猫咪。”
听起来很厉害对吧？但注意：不管我加多少步骤，这依然只是AI工作流。哪怕有成百上千个步骤，只要决策者是人类，就不算AI Agent。
顺便科普一个你肯定听过的术语：RAG(检索增强生成)。
别被这个高大上的名字吓到，说白了：RAG就是让AI在回答前先“查资料”——比如查我的日历、查天气。本质上，RAG只是AI工作流的一种类型。
第三幕：我用扣子搭了个“自动化内容生产线”
🌟 看完就能复制的自动化流程，每天节省2小时
讲个真实案例。我跟着B站的教程，在扣子上搭了一个AI工作流，每天凌晨3点自动生成短视频内容。
具体步骤是这样的：
第一步：我在各大AI网站里整理新闻文章链接(手动粘贴几条)；
第二步：用扣子插件(一个AI搜索工具)自动总结这些文章；
第三步：把总结内容喂给LLM，用我写好的prompt让它生成短视频内容；
第四步：设置定时任务，每天早上8点自动运行。
看起来很智能对吧？但这依然是AI工作流，不是AI Agent。为啥？
因为决策者是我：我告诉系统“第一步干嘛、第二步干嘛、第三步干嘛、记得每天8点跑一遍”。如果我测试后发现短视频内容“不够好笑”(而我本人明明很搞笑)，我得手动回去改Prompt，然后再测试，反复迭代。
这个“试错-调整”的循环，现在是我在做。记住这一点，因为接下来就是关键转折。
第四幕：AI Agent的核心——把“人类决策者”开除
🌟 理解什么叫"AI自主决策",以及为什么它值3000万美元融资
继续刚才扣子的例子。作为人类决策者，我在做两件事：
第一件：推理(Reasoning) ——思考最优方案。比如“我应该先整理新闻链接，然后总结，最后写文案”；
第二件：行动(Acting) ——使用工具。比如“打开各大网站存链接、用扣子插件总结、用扣子LLM写文案”。
现在敲黑板——这是全文最重要的一句话：
要让“AI工作流”变成“AI Agent”，唯一要做的事，就是：
把“人类决策者”换成“LLM决策者”。
换句话说，AI Agent必须自己推理：
“要整理新闻文章？我是把每篇文章复制到Word里，还是直接在 AI识别工具里放链接？嗯……放链接更高效。”
“用什么工具存链接？Excel？不对，用户已经用过NotebookLM，那就用NotebookLM吧。”
AI Agent必须自己行动：
“我起草了一版短视频文案，但怎么确保质量？哦对了，我可以再加一个LLM来批评自己的输出——对照短视频最佳实践，反复迭代几轮，直到所有标准都达标。”
顺便说一下，因为AI Agent要“推理+行动”，所以最常见的配置叫ReAct框架：
Re(Reason推理) + Act(行动) = ReAct。
听起来简单，但一旦你理解了，就会发现：这才是AI真正的进化方向。
第五幕：真实世界的AI Agent——从视频里找滑雪者，全程零人工
🌟 看懂AI Agent在实际场景中的“推理+行动+迭代”全流程
光说理论没意思，来个真实案例。
吴恩达(Andrew Ng，斯坦福AI教授、Coursera联合创始人) 做了一个Demo网站，演示AI Agent怎么工作。我在搜索框里输入关键词“滑雪者”(skier)，然后回车——
背后的AI视觉Agent在干啥呢?
第一步：推理 ——“滑雪者长啥样？大概是一个人踩着滑雪板、在雪地里快速移动……我也不太确定，但可以试试。”
第二步：行动 ——它开始浏览视频片段，尝试识别“它认为是滑雪者的画面”，然后给这些片段打上索引。
第三步：输出 ——把找到的片段返回给我。
关键在于：这个过程没有人类提前给视频打标签(比如“滑雪者”“雪山”“滑雪板”)。所有判断都是AI Agent自己做的。
也许你觉得“搜视频”不算啥，但想想保险公司的场景：过去核保员要花30分钟到2小时，在全网搜索一家公司的风险信号(财务报表、新闻、诉讼记录……)。现在AI Agent可以30秒搞定，而且准确率超过人类——因为它真的能“不漏掉任何角落”。
“人类会疲劳、会漏信息、会被表面现象误导——但AI不会。前提是你给它正确的基础设施。”
——这也是为什么Parag(前Twitter CEO)拿3000万美元做“AI专用网络”的原因
第六幕：3个阶梯看懂“LLM、工作流、Agent”的本质区别
🌟 把3个阶梯存下来，以后再也不会被术语搞晕
最后用3个阶梯总结：
Level 1 - 大语言模型(LLM)：
▶️ 你输入问题 → LLM输出答案
▶️ 特点：被动等待、只能基于训练数据回答
Level 2 - AI工作流：
▶️ 你输入问题 → 你告诉LLM“先查日历、再查天气、最后回答” → LLM按路径执行 → 输出答案
▶️ 特点：人类设计路径、LLM执行任务、可能需要外部工具(如Google Sheets、Perplexity)
Level 3 - AI Agent：
▶️ 你给一个目标(“帮我规划下周日程”) → LLM自己推理最优方案 → 自己选择工具(日历、邮件、项目管理软件) → 执行任务 → 观察结果 → 判断是否需要调整 → 输出最终方案
▶️ 特点：LLM是决策者，能自主推理、行动、迭代
用一句话区分：人类是决策者=工作流；LLM是决策者=Agent。
写在最后：那些被AI“替代”的人，和那些靠AI“进化”的人，差在哪？
讲到这里，你可能会问：AI Agent和我有什么关系？
答案是：如果你的工作是“按流程执行任务”，那你已经在危险区了。
但如果你的工作是“设计流程、判断优先级、应对突发情况”，恭喜——你暂时安全，而且可以用AI Agent当助手。
再看我用扣子生产内容案例：我现在每天早上起床，扣子的短视频内容已经自动生成好了。我要做的只是：最后审核一遍，点击发布。
这释放出来的2小时，我用来干嘛？
想选题、聊用户、做更有创造性的内容——这些AI（至少现在）做不了的事。
终极问题只有一个：当AI能做你90%的工作时，你剩下的10%是什么？
如果答案是“重复劳动”，那确实危险；但如果是“创意构思”“跨领域整合”“对人性的洞察”——你会越来越值钱。
🤔 你现在用AI做什么？是让它回答问题，还是让它解决问题？
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