《读完北大万字Agent长文，我从狂热转向冷静》

读完北大Agent万字长文，我冷静了

最近大半年，整个圈子都在狂聊 AI Agent，感觉空气里都飘着一股“下一个时代”的味道。作为一个被各种技术浪潮拍打下的我承认，一开始我也挺上头的。

但人一上头，就容易看不清脚下的路。所以前两天，我踏踏实实把北大AI肖睿团队那份一百多页的 Agent 讲座PPT给啃完了。读完之后，最大的感觉不是更兴奋了，反而是……冷静了。

我终于把这事儿从头到尾捋清楚了，看清了它到底是什么，以及，大家没在聊的那些坑。

过去我们用AI，不管是啥模型，本质上还是在用一个“工具”。你问一句，它答一句。你给个指令，它生成个东西。你点一下，它动一下。用完即走，没有然后。这就像一把更聪明的锤子，但它终究是把锤子，得人抡起来才行。

Agent不一样。它压根不是“工具”，它是一个“实体”（Entity）。

你给Agent的，不是一个具体的指令，而是一个“目标”。比如，你不再是对它说“帮我查查去北京的机票”，而是说“我要去北京出差三天，帮我安排好行程”。

然后，它就开始自己干活了。一个完整的Agent，基本上就干三件事：感知（Perception）、认知决策（Decision-making）、行动（Action）。

• 感知，就是它的五官。它会自己去看（上网查天气、查酒店评论）、去听。
• 认知决策，是它的大脑。它会思考、规划、做选择。比如，它发现有两家酒店评价都不错，但一家离会场近，另一家便宜但得打车，它会自己琢磨哪个更合适。
• 行动，就是它的手脚。它会真的去调用API，把机票和酒店给订了。

你看，这个过程里，人只给了个目标，剩下的都是它自己搞定的。这就是从“工具”到“实体”的根本区别，也是Agent真正的价值所在——自主性。

那为啥这事儿到今天才爆？PPT里讲得很到位，两个词：天时、地利。“天时”是LLM的能力终于够用了，能当那个“大脑”了。 “地利”是周边的零件都齐了，比如向量数据库能给它装“记忆”，各种开放API能当它的“手脚”。

对于想入局做Agent的开发者，这份文档也给出了特别实在的建议。

• 首先，开发者应该认清现实，别被热炒的概念带偏。文档里把Agent的发展划了五个阶段，从最简单的工具使用，到知识库，再到拥有记忆和推理能力，最后才是复杂的多Agent系统。说实话，现在绝大部分应用都还停在第一、第二阶段。文档明确说了，被很多人寄予厚望的多Agent协作模式，在2025年依然不成熟，只适合搞研究，离生产环境还远着呢。
• 其次，开发者要开始用“协议思维”去思考。当Agent需要和外部世界打交道，就离不开标准化的接口。文档里拆解了几个关键协议：MCP是管模型怎么用工具的，A2A是管Agent之间怎么对话的，AG-UI是管Agent怎么跟用户界面交互的。未来Agent的生态，一定是建立在这些通用协议上的，而不是各家自己搞一套。
• 最后，开发者必须把安全提到最高优先级。一个能自己“行动”的程序，风险完全不是一个量级的。文档里强调了像沙箱环境、高风险操作前必须用户确认、最小权限原则这些东西。这不是可选项，是必选项。