AI 智能体与智能体式 AI：工作原理与搭建方法
AI 智能体是借助 AI 模型、分多个步骤完成目标的软件：它会规划任务，调用搜索、数据库或其他应用等工具，检查结果并决定下一步。本栏目讲解智能体与智能体式 AI 的工作原理、MCP 等协议如何把它们接入你的系统，以及如何安全地自建或采购智能体。
聊天机器人一次只回答一条消息。智能体则被赋予一个目标和一组工具，并在循环中持续工作：思考下一步、调用工具、读取结果，如此反复，直到任务完成或需要人工介入。正是这个循环，让语言模型从写作辅助变成能够提交工单、更新表格或开展市场调研的软件。
智能体的可靠程度，取决于它周围的工具、权限和检查机制。工具调用让模型以结构化格式请求具体操作；模型上下文协议（MCP）是 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的开放标准，为应用向模型开放工具和数据提供了统一方式。工作流自动化平台则补充了触发器、定时任务和审批步骤。
本栏目涵盖搭建智能体的两条路径：面向业务团队的无代码构建器与自动化平台，以及面向开发者的代码框架。同时也讨论采购方在让智能体接触真实系统前应该问的问题，例如它能修改什么、操作如何记录、何时必须由人审批。
你将学到
- 聊天机器人、AI 智能体与智能体式 AI 的区别
- 工具调用和模型上下文协议如何把模型连接到应用和数据
- 用无代码和代码两种方式搭建智能体，以及各自需要的投入
- 智能体的安全护栏：权限、人工审批与日志记录
- 采购前如何评估智能体平台
入门课程
什么是 AI 智能体（AI Agent）？
AI 智能体是一种借助 AI 模型自主推进目标的软件：它决定要走哪些步骤，调用网页搜索、邮件、电子表格等工具去执行，检查结果，然后继续推进，直到任务完成或需要人来帮忙。聊天机器人告诉你怎么做，智能体则直接去做。
什么是智能体式 AI（Agentic AI）？
智能体式 AI（Agentic AI）指被设计成具有一定独立性的 AI 系统：给定目标后，它们会规划步骤、调用工具执行、在情况变化时自行调整，只需有限的人工指导。“Agentic”意为“具有能动性”，即自主行动的能力。它描述的是一种设计思路和一段自主程度的光谱，而不是某个具体产…
什么是模型上下文协议（MCP）？
MCP 是模型上下文协议（Model Context Protocol）的缩写，是一项开放标准，规定 AI 应用如何连接外部工具和数据，例如文件、日历、数据库或业务系统。它由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出。一个工具只需封装成 MCP 服务器一次，任何支持…
关键术语
- AI 智能体
AI 智能体是借助 AI 模型、在一定自主性下分多个步骤实现目标的软件。它会决定下一步做什么，调用搜索、代码执行或业务应用等工具，观察结果并继续推进，直到任务完成或需要人工介入。
- 智能体式 AI
智能体式 AI 指能在一定自主性下实现目标的 AI 系统：它们规划任务、通过工具执行操作、根据结果调整，并在较少人工指导下完成多步骤工作。它既包括单个智能体，也包括多智能体协作系统，区别于只会响应提示词的 AI。
- 模型上下文协议 (MCP)
模型上下文协议（MCP）是 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的开放标准，用于把 AI 应用连接到外部工具和数据源。开发者只需通过 MCP 服务器把某个系统接入一次，任何兼容 MCP 的客户端（如 AI 助手或编程工具）都可以使用它。
- 工具调用
工具调用（又称函数调用）让语言模型能够以结构化方式请求外部软件执行操作，例如以 JSON 格式输出函数名和参数。应用程序负责运行工具（如搜索、计算或数据库查询），再把结果返回给模型。
- AI 工作流自动化
AI 工作流自动化是把 AI 模型嵌入自动化业务流程，通过连接应用、触发条件和规则，让任务在很少人工干预下自动运行。AI 负责需要判断的步骤，如邮件分类或起草回复，工作流则负责流转、调度和系统集成。
- 大语言模型 (LLM)
大语言模型（LLM）是在海量文本上训练、用于预测序列中下一个词元（Token）的 AI 模型。凭借这一简单目标，它能够写作、总结、翻译、回答问题和生成代码，是聊天助手、写作工具和大多数 AI 智能体背后的核心技术。
- 推理模型
推理模型是一类经过专门训练、会先分步骤思考问题再给出最终答案的语言模型，这一过程常被称为“思考”。在分步推理上投入更多计算，能提升数学、编程、规划和多步骤分析等任务的效果，但响应更慢、成本更高。
- 系统提示词
系统提示词是在对话开始前提供给 AI 模型的一组指令，用于规定它在整个会话中的角色、语气、规则和输出格式。系统提示词通常由开发者编写或在应用设置中配置，模型会将其应用于之后的每一条用户消息。
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延伸阅读
- 循环工程 Loop Engineering：顶级工程师为何不再给 AI 写提示词
循环工程是设计那个替你给 AI 智能体下提示的系统，而不是自己写提示词。本文讲清它今天在生产环境中什么有用、什么还不行，以及何时根本不该用它。
- Manus与Claude Cowork对比（2026）：云端AI助手 vs 桌面本地代理
Manus与Claude Cowork深度对比：异步云端任务、本地文件隐私、定价策略、PDPA合规性，以及何时同时使用两款AI代理。东南亚团队选型指南。
常见问题
AI 智能体和聊天机器人有什么区别？
聊天机器人针对每条消息作出回应，然后等待下一条。AI 智能体接收一个目标，并分多个步骤去完成：选择调用哪些工具、读取结果、决定下一步。许多 AI 助手在聊天中加入了工具，两者界限变得模糊，因此更值得关注的是：软件在没有新指令的情况下能做多少事。
不会编程能搭建 AI 智能体吗？
可以。工作流自动化平台和无代码智能体构建器，让你通过可视化步骤和提示词，把模型连接到邮件、表格或 CRM 等应用，适合定义清晰的业务任务。代码框架则让开发者更好地控制记忆、工具设计、测试和部署，这对复杂或高风险的智能体更为重要。
AI 中的 MCP 是什么？
MCP 是模型上下文协议（Model Context Protocol）的缩写，是 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的开放标准，用于把 AI 应用连接到外部工具和数据。开发者只需编写一次 MCP 服务器来开放某个系统，例如文件存储或数据库，任何兼容的 AI 客户端都能使用。它用统一接口取代了大量一次性集成。
让 AI 智能体处理公司数据安全吗？
在限制访问权限、控制操作范围的前提下可以做到。只授予智能体完成任务所需的最小权限；涉及发送、删除或付款的操作须经人工批准；记录每一次工具调用；先用样本数据测试。还要核查厂商的数据保留与训练政策，并把智能体从网页或邮件中读取的内容视为不可信输入。
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