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上一节咱们搞懂了Agent和传统程序的核心区别，知道了Agent是“目标驱动、能自己想办法做事”的智能体。这一节，咱们就来拆解一下，一个合格的Agent，到底得有哪些核心特质，才能称得上是“智能体”，而不是换了个名字的传统程序。

其实Agent的核心特质就三个，也是它能实现“自主工作”的关键：自主决策、感知环境、持续交互。这三个特质环环相扣，少了任何一个，Agent的智能性都会大打折扣。咱们还是用程序员能听懂的大白话，一个个讲，结合实际的例子，保证不绕弯子。

一、自主决策：Agent的“大脑”能力，也是最核心的特质

首先要说的，肯定是自主决策，这是Agent最核心、最关键的特质，也是它和传统程序最本质的区别之一。上一节咱们也提过，传统程序是按写死的脚本执行，而Agent能围绕目标自己做决定，这就是自主决策能力。

先搞懂：什么是Agent的自主决策？

站在程序员的角度，咱们可以把Agent的自主决策理解成：面对一个目标，Agent能在没有程序员预设具体步骤的情况下，自己分析问题、选择方法、制定执行策略，甚至在执行过程中根据情况调整策略。

简单说，就是Agent能自己“做选择”。比如你让传统程序“处理一个用户的售后问题”，你得写死步骤：先查订单→再看售后规则→再判断处理方式→最后回复用户，每一步的分支、逻辑都要写死，少一步都不行。

但如果是有自主决策能力的售后Agent，你只需要告诉它“妥善处理这个用户的售后问题”，它会自己做决策：先判断用户售后诉求是退货、换货还是维修→再自主查询订单信息和售后规则→接着选择对应的处理流程→如果遇到规则里没明确的情况，还会自主判断是否需要转接人工，全程不用你预设具体步骤。

举个程序员熟悉的例子：代码调试Agent的自主决策

咱们拿程序员日常会用到的代码调试Agent举例，更能体会这种决策能力。

假设你把一段报错的Python代码发给它，说“帮我修复这段代码的问题，让它能正常运行”，这就是给Agent的目标。接下来，Agent的自主决策过程会是这样的：

1. 分析问题：自主识别代码的报错类型（比如是语法错误、索引越界，还是逻辑错误），定位报错的具体行和原因；
2. 选择策略：根据报错类型，选择对应的修复策略——语法错误就直接修正语法，索引越界就判断是否需要增加边界判断，逻辑错误就分析代码逻辑并调整；
3. 执行并验证：修复代码后，自主模拟运行代码，验证是否还会报错；如果还有问题，就重新分析、调整策略，直到代码能正常运行；
4. 给出解释：最后还会自主整理修复思路，告诉你哪里出了问题、为什么这么修，方便你理解。

在这个过程中，Agent没有固定的“调试步骤脚本”，而是根据代码的实际问题，一步步做决策、选方法，这就是自主决策能力的体现。

关键提醒：自主决策不是“瞎决策”

这里要强调一点，Agent的自主决策不是毫无依据的“瞎猜”，它的决策依据主要来自三个方面：一是你给的目标要求，二是它自身的知识储备（比如大语言模型的知识、训练的经验），三是它感知到的环境信息（这个咱们后面讲感知环境会细说）。

而且在开发Agent的过程中，咱们程序员还能给它设定决策规则和边界，比如哪些操作能做、哪些不能做，遇到什么情况需要人工介入，避免Agent做出不合理的决策。所以不用担心Agent会“自作主张”乱来，它的决策是在规则和目标范围内的自主选择。

二、感知环境：Agent的“五官”能力，没有感知就没有智能

如果说自主决策是Agent的“大脑”，那感知环境就是Agent的“五官”。一个Agent如果不能感知周围的环境，不知道外界发生了什么，那它的自主决策就是“闭门造车”，做出的决定也肯定不符合实际情况，更别说完成目标了。

先搞懂：什么是Agent的“环境”？感知又是什么？

首先要明确，Agent的“环境”不是咱们现实世界的物理环境（当然也可以是），对于程序员来说，Agent的环境更多是它能接触到的数字世界和信息来源，比如：

• 外部系统：数据库、API接口、前端页面、服务器监控系统等；
• 交互对象：用户、其他Agent、人工客服等；
• 自身状态：自己的记忆数据、执行过的操作记录、当前的运行状态等；
• 外部信息：网页内容、文档数据、实时的行业信息等。

而Agent的感知环境，就是指它能主动或被动地获取这些环境中的信息，并理解这些信息的含义。简单说，就是Agent能“看到”“听到”周围的信息，知道当下的情况是什么样的。

传统程序也能获取外部信息，比如通过接口查数据库、接收用户的输入，但这和Agent的感知环境有本质区别：传统程序获取信息是程序员预设好的，要什么信息、从哪获取、什么时候获取，都写死了；而Agent能根据目标和决策，自主决定要感知什么信息、从哪感知、什么时候感知。

举个程序员熟悉的例子：运维监控Agent的感知能力

咱们以服务器运维监控Agent为例，看看它是怎么感知环境的。

这个Agent的目标是“保证服务器稳定运行，出现异常及时处理”。为了实现这个目标，它会根据需要，自主感知不同的环境信息：

1. 定时感知服务器状态：自主调用服务器监控接口，感知CPU使用率、内存占用、磁盘空间、网络带宽等信息，这是对“外部系统环境”的感知；
2. 感知异常信息：如果服务器CPU使用率突然飙升到90%以上，它会立刻感知到这个异常信息，这是对“环境变化”的感知；
3. 感知自身执行状态：在执行清理磁盘空间的操作后，它会感知自己的操作结果，判断是否清理成功，这是对“自身状态”的感知；
4. 感知用户指令：如果运维人员给它发了“查看某台服务器的日志”的指令，它会感知到这个交互信息，这是对“交互对象环境”的感知。

正是因为这个Agent能实时、自主地感知这些环境信息，它才能做出正确的自主决策：比如感知到CPU使用率过高，就决策是否要关闭非核心进程；感知到磁盘空间不足，就决策是否要清理过期文件。

如果这个Agent没有感知环境的能力，它就不知道服务器的状态如何，哪怕服务器宕机了，它也无从知晓，更别说做出决策处理问题了。

三、持续交互：Agent的“沟通”能力，实现复杂目标的关键

有了“大脑”（自主决策）和“五官”（感知环境），Agent还需要有持续交互的能力，这是它能完成复杂目标、和外界建立连接的关键。这里的交互，既包括和用户的交互，也包括和其他系统、其他Agent的交互，甚至是和自身的交互（比如调用自己的记忆模块）。

先搞懂：什么是Agent的持续交互？

Agent的持续交互，简单说就是：在完成目标的过程中，Agent能根据感知到的信息和决策结果，与外界进行多轮、动态的沟通和互动，且交互的内容和方式会根据情况不断调整。

和传统程序的交互相比，区别也很明显：传统程序的交互大多是单次、单向、固定格式的，比如你调用一个接口，传入固定格式的参数，程序返回固定格式的结果，一次交互就结束了；而Agent的交互是多轮、双向、灵活格式的，它可以主动发起交互，也可以根据对方的反馈调整交互内容，直到达成目标。

分两类讲：最常见的两种Agent交互方式

对于程序员来说，Agent的持续交互主要体现在两个方面，咱们分别举例说明，更容易理解。

第一类：与用户的持续交互

这是最常见的交互方式，比如智能客服Agent、代码助手Agent，都是和用户进行多轮交互。

举个例子：你问代码助手Agent“帮我写一个Python脚本，实现批量读取Excel文件的功能”，接下来的持续交互过程会是这样的：

1. Agent先回复你，询问具体需求：“请问你需要读取的Excel文件是同一路径下的吗？是否需要筛选特定列的数据？”——这是Agent主动发起的交互；
2. 你回复：“是同一路径下，需要筛选姓名和手机号列”——这是你的反馈；
3. Agent根据你的反馈，编写对应的Python脚本，并再次交互：“这是编写的脚本，你看看是否符合需求，若需要调整读取规则或输出格式，都可以告诉我”；
4. 你又说：“希望读取后能将数据保存为CSV文件”——你继续提出新需求；
5. Agent再次调整脚本，完成后回复你，直到你确认需求满足。

在这个过程中，Agent和用户进行了多轮双向交互，而且交互的内容是根据用户的反馈不断调整的，这就是持续交互能力的体现。如果是传统程序，你必须一次性把所有需求（路径、筛选列、保存格式）都以固定参数的形式传入，程序才会执行，无法进行这种多轮的灵活交互。

第二类：与其他系统/Agent的持续交互

除了和用户交互，Agent还能和其他系统、其他Agent进行持续交互，这也是它能完成复杂目标的重要能力。比如一个数据分析Agent，为了完成“分析某款产品的用户行为数据”的目标，会和多个系统进行交互：

1. 先和数据库系统交互，获取用户行为的原始数据；
2. 再和数据处理工具交互，对原始数据进行清洗、筛选；
3. 接着和可视化工具交互，将处理后的数据生成图表；
4. 如果是多Agent协作，它还会和报告生成Agent交互，将数据和图表交给对方，由对方生成分析报告。

这些交互都是Agent根据目标和决策，自主发起、持续进行的，而且在交互过程中，它会根据对方的反馈（比如数据库返回数据为空、可视化工具生成图表失败），调整交互的方式和内容，比如重新查询数据库、更换可视化工具，直到完成数据获取和处理的目标。

四、三个核心特质的关系：环环相扣，缺一不可

讲到这里，咱们再来梳理一下自主决策、感知环境、持续交互这三个核心特质的关系，其实它们是相互依赖、环环相扣的，共同构成了Agent的智能性：

1. 感知环境是基础：Agent只有先感知到环境信息，才能根据这些信息做出自主决策，没有感知的决策就是无稽之谈；
2. 自主决策是核心：Agent根据感知到的信息，做出决策，决定要和谁交互、怎么交互、执行什么操作，决策指导着后续的交互和执行；
3. 持续交互是手段：Agent通过持续交互，获取更多的环境信息、调整自身的决策、执行具体的操作，最终达成目标，而交互的结果又会成为新的环境信息，被Agent感知，进而做出新的决策。

简单总结就是：感知环境→自主决策→持续交互→再次感知环境→再次决策→……→达成目标。这是一个循环的过程，也是Agent能自主完成复杂目标的底层逻辑。

五、程序员如何利用这些特质开发Agent？

结合咱们程序员的开发工作来说：在开发Agent的时候，咱们其实就是围绕这三个核心特质来设计的。

• 想要实现自主决策，就要为Agent设计合理的决策逻辑，结合大语言模型的能力，让它能根据目标和信息做出正确的选择；
• 想要实现感知环境，就要为Agent对接各类信息来源，设计感知接口，让它能便捷地获取所需的环境信息；
• 想要实现持续交互，就要为Agent设计交互规则和接口，让它能和用户、其他系统顺畅地进行多轮交互。

这三个特质的实现方式，咱们会在后面的章节中结合具体的代码和实战案例，一步步讲解，大家现在只需要记住：这三个特质是Agent的核心，也是咱们学习和开发Agent的重点。

下一节，咱们会用生活中的具体例子，再给大家类比一下Agent的工作模式，让大家对Agent的理解更接地气，咱们不见不散！