本文原创作者：姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家/音乐人/野生穿搭model，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）

目录

一、 AI Agent 基础概念

1. 定义

2. 核心要素

3. 与大模型 / RAG 的关系

4. 应用场景

一句话理解：

二、大模型、RAG、智能体的区别

1. 大模型（LLM, Large Language Model）

2. RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）

3. 智能体（Agent, AI Agent）

4. MCP（Model Context Protocol）

统一理解（四层结构）

一句话总结：

三、Agent设计模式

1. 核心设计思路

2. 常见的 Agent 设计模式

3. 设计原则

一句话总结：

一、 AI Agent 基础概念

1. 定义

AI Agent（人工智能智能体）是在大模型（LLM）的基础上，赋予其感知、决策、执行能力的自主代理系统。它不仅能“对话”，还能调用外部工具、记忆信息、制定计划并完成任务。

2. 核心要素

  • 大模型能力：语言理解与生成，是“智能体的大脑”。
  • 工具调用：能使用 API、数据库、搜索引擎等外部工具，拓展知识和操作能力。
  • 记忆机制：具备短期记忆（对话上下文）和长期记忆（历史交互、知识积累）。
  • 规划与反思：能把麻烦目标分解为步骤，边执行边调整。
  • 反馈循环：根据环境和结果进行迭代，逐步结束任务。

3. 与大模型 / RAG 的关系

  • 大模型：基础引擎（懂语言，会推理）。
  • RAG：外挂知识库（解决大模型知识过时、幻觉的问题）。
  • AI Agent：在大模型和RAG之上，加入行动和控制逻辑，使模型从“问答机器”变成“自主助手”。

4. 应用场景

  • 智能客服：能理解用户问题，查询数据库，再给出答案。
  • 业务自动化：自动处理邮件、生成报告、填写表单。
  • 研发/运营助手：自动调用 API 获取数据，分析并总结。
  • 个人助理：安排日程、执行任务、持续学习用户偏好。

一句话理解：

AI Agent =大脑（大模型） + 书本（RAG/知识库） + 手脚（器具调用与执行） + 记忆（短期+长期） + 意志（规划与反馈循环）。

二、大模型、RAG、智能体的区别

1. 大模型（LLM, Large Language Model）

  • 定义：基于海量语料训练的通用人工智能模型，如 GPT、Claude、Gemini。
  • 能力：具备自然语言理解与生成、推理、总结、对话等通用智能。
  • 局限