第7讲｜Agent 智能体开发：从自动化数字助理到多场景 AI 赋能落地

写在前面：Agent 不是“更高级的聊天机器人”过去两年，AI 产品经理绕不开三个关键词：Prompt、RAG、Agent。Prompt 解决的是：如何让模型更稳定地完成一个明确任务。RAG 解决的是：如何让模型基于外部知识回答问题，并做到可溯源、可更新、可权限控制。Agent 解决的是：如何让 AI 围绕一个目标，拆解任务、调用工具、执行步骤，并在必要时和人协同完成复杂工作。很多人第一次听到 Agent，会觉得它就是一个“更聪明的 ChatBot”。这其实不准确。普通 ChatBot 的核心能力是回答问题。RAG ChatBot 的核心能力是基于知识回答问题。Agent 的核心能力是围绕目标完成任务。举个例子。用户A问：“帮我总结这份会议记录。”这是一个普通生成任务，Prompt 就能解决。用户B问：“根据公司项目管理制度，总结这份会议记录里的待办事项是否符合规范。”这需要结合知识库，可以用 RAG。用户C说：“帮我总结这