AI Agent 智能体 · L1
认知：什么是 Agent
Agent vs Chatbot vs 工作流、四要素、ReAct
- 01 AI Agent 到底是什么：从 Chatbot 到能自己干活的智能体
一句话讲清 AI Agent 是什么，用「模型/工具/记忆/评估」四要素拆开它，再用一段能跑的 ReAct 循环代码让你亲眼看到"它怎么自己决定下一步"——彻底分清 Agent、Chatbot 和工作流。
- 02 Agent vs RPA vs 低代码工作流——三者本质区别与2026转向代码型的原因
搞清楚 AI Agent、RPA（录制机器人）、低代码工作流（Coze/n8n/Dify）三者本质区别，用一张对比表说清自主性/应变/维护/天花板，再讲为什么 2026 主流转向代码型 Agent，以及哪些场景 RPA/低代码仍然够用。
- 03 三种形态辨析：Chatbot、Copilot 与常驻自治 Agent
AI 应用有三种形态：Chatbot 一问一答、Copilot 在旁辅助、常驻自治 Agent 自主拆任务调工具后台运行。三者不是替代关系而是自主性光谱——搞清楚定位，才知道数字员工为什么必须是第三种。
- 04 Agent 四要素——模型 / 工具 / 记忆 / 评估
拆解任何 Agent 都能用的通用框架：模型（大脑）、工具（手脚）、记忆（笔记本）、评估（复盘）四要素各自是什么、在真实系统里长什么样、缺了会怎样，再附拆解口诀与伪代码示意。
- 05 ReAct、Plan-Execute、Reflexion——Agent 怎么"思考-行动"
拆解 Agent 内部三种主流思考-行动范式：ReAct 想一步做一步、Plan-Execute 先规划再执行、Reflexion 做完自我反思改进重试。含机制、优缺点、同一任务三路对比，以及什么任务选哪种范式的判断标准。
- 06 数字员工能为企业干什么、ROI 怎么算
老板问"上数字员工到底值不值"，你要能给出具体数字和反驳虚假ROI的方法。从能接管哪类活、收益-成本拆解、ROI测算框架、到最高ROI场景和反面教训，帮你算清楚账再拍板。
- 07 学 Agent 开发的路线图：从零到上生产的六阶路径
给想系统学 Agent 开发的人一条清晰路线——建认知、写第一个能跑的 Agent、装能力、加记忆、多 Agent 编排、上生产，每阶说清目标和该掌握什么，强调以做带学。含阶段路线表。