S21-B01 · Agent 是什么：定义、能力全景与第一个 Agent

适用读者：想搞清"Agent 和多轮对话"差别的人。本系列第一篇。
前置：S20-J03（Agent 与工具调用）。
覆盖旧文：704(445) 705(287) 703(226) 706(441) 2136(229) 1987(353) = 1,981 点。
覆盖扩展：E-S21-001（Agent 四要素）、E-S21-002（与多轮对话的界线）。
下一篇：S21-B02 · ReAct 与规划。

1. 一句话结论

Agent = 目标 + 工具 + 循环 + 状态。少了"循环"就只是多轮对话；少了"状态"就只是单次函数调用。

形态	有循环？	有工具？	记住历史？
单轮问答	❌	❌	❌
多轮对话	❌（每次独立）	部分	✅（靠上下文）
Agent	✅	✅	✅（显式状态）

2. 四要素（E-S21-001）

要素	作用	缺了会怎样
目标	终止判据	不知道何时停
工具	与外部交互	只能空谈
循环	观察→决策→行动	一次失败就结束
状态	跨步记忆	每步重新推理（浪费）

判据："它需要"看到结果再决定下一步"吗？" 需要 → 是 Agent；不需要 → 工作流足够（S21-J03）。

3. 与多轮对话的界线（E-S21-002）

多轮对话：用户说一句，模型回一句，历史靠上下文拼接。
Agent：模型自己决定"下一步做什么"，包括决定"调用哪个工具、是否继续"。

特征	多轮对话	Agent
谁决定下一步	用户	模型
失败处理	用户重问	模型重试/换策略
成本	每轮固定	不确定（可能循环）

"成本不确定"是 Agent 的核心风险——所以必须有步数上限（B02、J01）。

4. 第一个 Agent 的最小结构

state = {"goal": goal, "history": []}
for step in range(MAX_STEPS):                 # ← 必须有上限
    action = llm.decide(state)                # 观察→决策
    if action.type == "finish":               # ← 终止判据
        return action.answer
    result = tools[action.name](**action.args)  # 行动
    state["history"].append((action, result))   # 状态更新
return escalate_to_human(state)               # ← 兜底

四个 ← 就是四要素：上限（循环）、终止（目标）、工具表（工具）、history（状态）。

5. 五个误区

误区	真相
"Agent 就是更长的提示词"	差别在循环与状态
"Agent 能自己学会新工具"	工具是预先注册的
"步数不设上限也行"	会无限重试烧钱（B02 实测）
"Agent 一定比工作流强"	可控性差、成本高
"多轮对话就是 Agent"	决策权在用户，不在模型

6. 自检

四要素分别是什么？
Agent 与多轮对话的界线？
为什么"成本不确定"是核心风险？
最小结构里四个关键位置？
什么时候不该用 Agent？

7. 下一篇

S21-B02 · ReAct 与规划：从 CoT 到 Plan-and-Execute

定义讲完，下一篇讲"怎么让 Agent 思考"——以及"不设上限会烧掉多少钱"（实测）。

本篇属于系列《S21 · Agent 工程与 MCP》。旧文来源：A-704/705/703/706/2136/1987；扩展点 E-S21-001/002。