作者：姚瑞南 AI-agent 大模型運營專家/音樂人/野生穿搭model，先後任職於美團、獵聘等中大廠AI訓練專家和智能運營專家崗；多年人工智能行業智能產品運營及大模型落地經驗，擁有AI外呼方向國家專利與PMP項目管理證書。
目錄
一、 AI Agent 基礎概念
1. 定義
2. 核心要素
3. 與大模型 / RAG 的關係
4. 應用場景
一句話理解：
二、大模型、RAG、智能體的區別
1. 大模型（LLM, Large Language Model）
2. RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）
3. 智能體（Agent, AI Agent）
4. MCP（Model Context Protocol）
統一理解（四層結構）
一句話總結：
三、Agent設計模式
1. 核心設計思路
2. 常見的 Agent 設計模式
3. 設計原則
一句話總結：
一、 AI Agent 基礎概念
1. 定義
AI Agent（人工智能智能體）是在大模型（LLM）的基礎上，賦予其感知、決策、執行能力的自主代理系統。它不僅能“對話”，還能調用外部工具、記憶信息、制定計劃並完成任務。
2. 核心要素
- 大模型能力：語言理解與生成，是“智能體的大腦”。
- 工具調用：能使用 API、數據庫、搜索引擎等外部工具，拓展知識和操作能力。
- 記憶機制：具備短期記憶（對話上下文）和長期記憶（歷史交互、知識積累）。
- 規劃與反思：能把麻煩目標分解為步驟，邊執行邊調整。
- 反饋循環：根據環境和結果進行迭代，逐步結束任務。
3. 與大模型 / RAG 的關係
- 大模型：基礎引擎（懂語言，會推理）。
- RAG：外掛知識庫（解決大模型知識過時、幻覺的問題）。
- AI Agent：在大模型和RAG之上，加入行動和控制邏輯，使模型從“問答機器”變成“自主助手”。
4. 應用場景
- 智能客服：能理解用户問題，查詢數據庫，再給出答案。
- 業務自動化：自動處理郵件、生成報告、填寫表單。
- 研發/運營助手：自動調用 API 獲取數據，分析並總結。
- 個人助理：安排日程、執行任務、持續學習用户偏好。
一句話理解：
AI Agent =大腦（大模型） + 書本（RAG/知識庫） + 手腳（器具調用與執行） + 記憶（短期+長期） + 意志（規劃與反饋循環）。
二、大模型、RAG、智能體的區別
1. 大模型（LLM, Large Language Model）
- 定義：基於海量語料訓練的通用人工智能模型，如 GPT、Claude、Gemini。
- 能力：具備自然語言理解與生成、推理、總結、對話等通用智能。
- 侷限
