所谓 Agent = LLM (大模型 / 推理大脑) + Memory (记忆) + Planning (理解需求 + 任务规划) + ToolUse (工具调用与执行)，同时具备持续执行与自我调整能力。
传统程序逻辑固定、仅做固定输入输出；而 Agent 可自主理解语义，全自动完成任务。
LLM：纯大模型，仅实现输入→思考→单次输出，属于核心推理单元，无法调用工具、持续执行或纠错，一轮交互便终止，如同只有大脑、没有行动肢体。
Memory 记忆：分为短期记忆（对话上下文、任务日志）、长期记忆（专业知识库、历史行为、用户偏好）。
思考：LLM 与 Agent 核心区别
LLM 以单次应答为主；Agent 是迭代式运行。
LLM 只能思考输出，无法执行与动态调整；它只会运行一次，对就是对了，错就是错了，不会自动纠错调整。比如：我问今天早餐吃什么，它说吃火锅。
Agent 兼具思考、工具调用、持续执行、自我修正的完整能力。它会不断运行直到达成一个评估可行的结果，会自动纠正和调整。同样，今早吃什么，agent 第一次的答案是火锅，但是评估觉得早餐吃火锅对肠胃不太好，调整为面条，再评估，觉得可以，输出。
核心执行结构
应用实例
Agent 经典运行模式：ReAct（思考 + 行动循环）
AI Agent 组成模块
记忆模块、规划模块、执行模块、评估模块，具体模块作用和上文一致
核心特征
Agent 常见分类
现存短板与风险
主流应用场景
一、通用对话类（日常聊天、问答、创作）
ChatGPT（GPT-4o / GPT-5）
简介：OpenAI 通用大模型，带 Agent 能力：联网搜索、代码执行、自定义 GPT。
链接：https://chat.openai.com
Kimi（Moonshot）
简介：支持超长上下文（20 万字），可直接上传文件问答，内置 PPT 生成 Agent。
链接：https://www.kimi.com
二、办公 / 流程自动化类（PPT、文档、数据、办公流）
天工超级智能体（Tiagong）
简介：一键生成 PPT、视频、表格、网页，自动配素材和音乐。
链接：https://www.tiangong.cn
Kimi PPT 助手
简介：文本 / 文档一键转 PPT，免费无次数限制，可下载编辑。
链接：https://www.kimi.com/slides
三、AI Agent 开发 / 平台类（自己做 Agent、低代码）
扣子 Coze（字节）
简介：零代码搭建 AI Agent，配插件、知识库、工作流，可发布到抖音 / 头条。
链接：https://www.coze.cn
腾讯元器
简介：基于混元大模型，低代码创建智能体，可发布到微信公众号 / QQ / 微信客服。
链接：https://yuanqi.qq.com
四、垂直 / 工具型 Agent（视频、数据、设计等）
纳米 AI（360）
简介：垂直领域专家智能体，擅长视频创作、Vlog 剪辑、MV 定制、股票分析。
链接：https://bot.n.cn/tools/aiagent
TabTab（数据分析 Agent）
简介：全链路数据 Agent，自然语言做数据处理、建模、可视化。
链接：官网可搜 “TabTab 数据分析助手”
