传统人工智能系统（包括大多数当前的大语言模型）本质上是反应式的——它们接收输入，产生输出，但缺乏持续的目标导向行为。AI智能体则不同，今天先为大家介绍一下它的核心特征。
自主性：AI智能体能够自主设定和追求目标，而不是被动响应指令。给定一个高层次目标，智能体会自行分解为子任务，制定计划并执行。

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持续性：智能体在时间维度上持续存在，保持状态和记忆。它们能从过往经验中学习，积累知识，形成个性化的行为模式。
工具使用能力：现代智能体最重要的突破之一是能够使用外部工具——调用API、操作软件、控制机器人、访问数据库。这打破了纯文本模型的局限，让AI真正"动手做事"。
环境感知与交互：智能体感知所处环境，并根据反馈调整行为。这种感知-行动循环是智能行为的基石。
规划与推理：面对复杂任务，智能体能够进行多步推理，预测行动后果，并在遇到障碍时重新规划路径。
从技术角度看，AI智能体不是单一技术，而是多种AI能力的集成：大型语言模型提供认知基础，强化学习提供决策优化，计算机视觉提供环境感知，知识图谱提供结构化记忆，而规划算法则将这些组件协调为有机整体。