AI行业专题报告：工具生态逐步完善，通用Agent曙光已现

　　Agent是人类的模仿者，调用工具来完成复杂任务

　　AI Agent能够自主使用工具完成目标

　　AIAgent能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议，为此，模型需要访问外部工具，自主规划和执行任务。

　　宽泛地来说，生成式AIAgent可以被定义为一个应用程序，通过观察周围世界并使用可用的工具来实现其目标。

　　Agent是自治的(autonomous)，只要提供了合适的目标，它们就能独立行动，无需人类干预；即使是模糊的人类指令，Agent也可以推理出它接下来应该做什么，并采取行动，最终实现其目标。Agent是人类的模仿者，调用工具来完成复杂任务AIAgent能够自主使用工具完成目标

　　AgentVSLLM：模型的知识仅限于其训练数据，AIAgent通过工具连接外部系统，在模型自带的知识之外，实时、动态扩展知识。

　　模型缺乏原生逻辑层，需借助提示词工程或使用推理框架（CoT、ReAct等）来形成复杂提示，指导模型进行预测，而AIAgent自带原生认知架构，内置CoT、ReAct等推理框架或LangChain等编排框架。