从Chat到Agent，不止是多几轮对话

很多人第一次听到 Agent，都会下意识把它理解成“更复杂一点的聊天”，或者“能多轮对话的 Chat 容器”。如果只是这么理解，其实离 Agent 真正解决的问题还挺远的。

Chat 的本质很简单：一次输入，一次输出。哪怕是多轮对话，也只是把历史消息拼进 prompt 里，再让模型继续生成。它擅长的是“回答问题”“补全文本”“陪你把话聊完”，但一旦问题开始变得工程化——比如“去查数据”“跑一次分析”“失败了重试”“一步一步把事情做完”——Chat 就会明显力不从心。

Agent 出现的背景，恰恰是为了补上这块空白。

如果用工程语言说，Agent 更像一个带大模型决策能力的执行体。它不是为了“聊得更好”，而是为了“把事办完”。模型在 Agent 里不再是终点，而是中枢：负责判断下一步该做什么、是否要调用工具、结果是否符合预期，要不要调整策略再来一次。

所以 Agent 通常是有状态的。它会记住当前的目标、已经做过哪些步骤、有哪些中间结果，而不是单纯地保留聊天记录。对话在这里更多只是输入方式之一，很多时候甚至可以没有对话，Agent 也能自己跑完整个流程。

再直白一点说，Chat 更像一个响应式接口，你问一句，它回一句；而 Agent 更像一个常驻 worker，你给它一个目标，它会自己规划、执行、检查，直到结束。

这也是为什么在真实系统里，Agent 经常和工具绑定在一起：数据库、HTTP API、监控系统、Shell 命令、业务服务……模型本身并不“会做事”，但它知道什么时候、以什么参数、调用哪个工具。执行完，再把结果喂回去，进入下一轮判断。

从这个角度看，Agent 其实并不神秘。它更像是把我们熟悉的控制逻辑、状态机、调度器，和大模型的自然语言理解与推理能力，揉在了一起。Chat 解决的是“怎么和模型说话”，Agent 解决的是“怎么让模型参与到真实世界的流程里”。

如果你只是写文档、查资料、做头脑风暴，Chat 已经很好用了；但一旦你希望模型能接进系统、跑流程、干脏活累活，那你大概率需要的不是更长的对话，而是一个 Agent。

说到底，这两者并不是替代关系，而是分工不同。Chat 是入口，Agent 是执行者。真正的变化，不在于模型多聪明，而在于我们终于开始让它参与行动了。