一、Agent = LLM + Planning + Memory + Tools
传统的 LLM 仅仅是一个静态的知识库，而 Agent 赋予了它与环境交互的能力。通过 ReAct 范式，模型能够进行"思考-行动"的循环。
二、规划与推理
Chain of Thought (CoT) 与 Tree of Thoughts (ToT) 极大地提升了 Agent 解决复杂逻辑问题的能力，使其能够将宏大目标拆解为可执行的子任务。
三、未来展望
多智能体协作（Multi-Agent System）将是 2026 年的主流方向，不同角色的 Agent 将像人类团队一样协同工作。