本文以简洁明了的语言定义了AI Agent，将其描述为具有目标、能思考且能自主调用工具完成任务的AI。文章通过对比Deepseek、ChatGPT与豆包智能体，区分了轻量级智能体与完备AI Agent的区别，并详细阐述了完备AI Agent的核心能力，包括记忆、自主规划及行动/工具调用。此外，文章还介绍了Agent的类型，如编程Agent、个人助理类型Agent等，并深入解析了Agent的运行模式，重点讲解了ReAct和Plan-and-Execute两种模式，对比了它们的响应时间、Token消耗及复杂任务处理能力。最后，文章总结了选择运行模式时应考虑的因素，鼓励读者根据任务类型和场景进行选择。
什么是AI Agent
一句话定义：AI Agent = 有目标、会思考、能自己调用工具干活的 AI。 像我们平时使用比较多的的deepseek和chatgpt，本质上是大语言模型聊天助手。
而像豆包里面的AI智能体，也算是轻量级 Agent，还不是完全的AI Agent。比如智能体：全能写作助手，它可以称为智能体，因为
全能写作助手 = 专用任务型 Agent
有目标：写好文章
有流程：理解→结构→撰写→优化
有使用工具能力：多文体、模板、规则
- 算 Agent，但属于 低自治、固定流程、单任务 的 Agent
- 不是那种 完全自主、动态规划、多工具、能闭环做事 的高阶 Agent
完备AI Agent具备的核心能力：
记忆：记住上下文、历史、设定，知道 “刚才发生了什么”
自主规划：能自己拆解任务、定步骤、朝着目标推进，而不是只被动回答
行动/工具调用：能做事、调用工具、输出结果，完成真实任务
Agent的类型
- 编程Agent：比如cursor、trae
- 个人助理类型Agent：openclaw、copaw
- 内容生成Agent：比如ppt制作
- 通用类型Agent：manus
- 等等，其中像manus属于云端Agent，openclaw属于本地Agent
Agent的运行模式
最广泛使用的ReAct模式（Reasoning + Acting），最早在2022年提出，论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03629
理解了ReAct模式，基本就是能深度理解Agent的运行原理了。其他的模式Reflexion、Plan-and-Execute都是 ReAct 的升级版。
ReAct模式
ReAct（Reasoning + Acting）模式的核心在于让 Agent 在每一步先思考（Reason）再行动（Act）：它不是直接输出答案，而是生成一段带推理链的自然语言“思维过程”，再据此决定是否调用工具、查询信息或生成最终响应。例如，面对“上海今天气温多少？”，Agent 会先推理：“需要实时天气数据 → 应调用天气API → 参数为‘上海’”，再执行调用。这种“思考-行动”循环可多次迭代，支持错误修正与多步协作。
ReAct运行流程图
ReAct能够自主规划执行任务的核心是Thought-Action-Observe循环。有时候在使用cursor或者trae进行编程的时候，会发现进入了死循环，一直在执行任务出不来，就是陷入了这个Thought-Action-Observe循环了，避免死循环的方式是定好循退出条件，退出循环一般有三种条件：
任务结束正常退出
循环次数超过设定的上限推出，比如20次循环
观察到的结果连续失败次数超过上限，比如三次
“
平时使用vibe编程工具进入死循环的原因一般是第二种和第三种没有处理好逻辑。
Plan-and-Execute 模式
Plan-and-Execute模式采用"先规划再执行"的策略，将任务分为两个明确的阶段：
- 规划阶段（Planning）：
- 分析任务目标
- 拆分子任务
- 制定执行计划
- 执行阶段（Execution）：
- 按计划顺序执行子任务
- 处理执行结果
- 调整执行计划（如需要）
Plan-and-Execute模式适用于步骤复杂的任务，比如复杂的金融分析，大型的项目代码开发。
ReAct和Plan-and-Execute性能对比
| 指标 | ReAct | Plan-and-Execute |
|---|---|---|
| 响应时间 | 较快 | 较慢 |
| Token 消耗 | 中等 | 较高 |
| 复杂任务处理能力 | 中等 | 较强 |
总结
ReAct和Plan-and-Execute是当前最流行的Agent运行模式，选择哪种模式需要结合要处理的任务类型和场景做选择，也可以两种模式一起结合使用。
最后
2026年技术圈的分化愈发明显：降薪裁员潮持续蔓延，传统开发、测试等岗位大批缩水，不少从业者陷入职业焦虑；与之形成鲜明对比的是，AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招，薪资逆势飙升150%，大厂更是直接开出70-100W年薪，疯抢具备实战能力的大模型人才，甚至放宽年龄限制，只求能快速落地技术、创造价值！
很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域，绝非盲目跟风，而是实实在在看到了不可替代的价值优势，这也是2026年最值得抓住的职业风口：
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2、技术可复用，上手速度翻倍：如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础，在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势，无需从零开始，复用原有技术能力就能快速进阶；
3、懂业务更吃香，竞争力翻倍：单纯懂技术已不够，2026年大厂更看重“技术+业务”的复合型人才，有垂直领域（金融、医疗、工业等）经验者，能精准定位模型落地痛点，薪资比纯技术岗高出30%以上；
更重要的是，即便没有转型需求，用AI大模型工具为工作赋能、提升效率，也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效，未来很可能被行业淘汰！
那么2026年，小白/程序员该如何高效学习大模型？
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- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
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- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型
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案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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7、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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