本文认为，构建一个 AI Agent 所涉及的不仅仅是精心设计一个详细的 Prompt。Agent 被定义为一个运行时进程，它结合了模型、循环、工具和状态，并在外部环境中运行。Agent 的核心挑战在于弥合模型基于当前输入所做的有限判断与需要多步推进的现实世界任务的动态性之间的差距。当这个过程由一个控制系统管理时，真正的 Agent 功能就会出现，这与模型本身不同，它能够通过工具、状态管理和错误恢复来推进任务。 AI
影响 阐明了 AI Agent 的基本架构，强调了其运行时的操作和工具集成，而不仅仅是 Prompt 工程。
排序理由 本文提供了一个有观点的 AI Agent 定义和解释，将其与简单的 Prompt 区分开来，而没有宣布新产品或研究发现。
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