最近各种Agent产品层出不穷，这篇文章是我看过的说的最清楚的，从agent的原理、诞生、优势、局限性、未来发展趋势都捋了一遍，再摘录其中一段我觉得最有趣的部分：
之前我们提的多agent和agentic workflo中的agent们的通讯，就如果我们在一个小团队里面紧密协同那样。而Google提出的A2A协议，把Agent之间的协同范围一下子提升到了全球的范围，它为每个Agent派发了身份证（AgentCard），在经过认识、握手后（鉴权），Agent们可以进行沟通和协作。
展开想象一下：
● 每个人都配套一个人个的Agent，用于代表你跟Agent的世界来交互，这个场景就很好玩了，跟朋友们约出去玩？让咱们的Agent们先商量一下，给我们一个方案；
● 买机票？我也不需要直接用某程的平台，只需要交代我的专属Agent，它自动发现和跟服务商的Agent（机构Agent）来沟通并支付就OK了。
● 你看，一个赛博数字世界就这么展开了。
🧐这篇文章系统梳理了AI Agent的发展历程与技术构成，强调“类Agent模型+后训练强化学习”已成为替代传统预训练路径的全新范式，揭示AI未来的演化逻辑：模型即Agent，工程化只是过渡形态。
✨重点
●🕰️ 技术进化时间线：文章从2017年Transformer诞生讲起，描绘了从GPT-3/4到ChatGPT、Function Call、ReAct，再到2024年O1与DeepSeek R1的登场，强调Agent演化路径已从插件系统转向模型具备工具使用与推理能力。
●🧠 Agent的定义澄清：指出当前“Agent”概念滥用，真正的AI Agent需具备四要素：大模型+记忆能力+工具调用+自主规划；而非仅仅是具备聊天功能的应用。
●🛠️ Function Call 与 MCP 的关系厘清：Function Call是模型“说出”要用什么工具的能力，MCP是“做”的协议标准，二者协同让Agent工具使用更加高效与标准化。
●🔁 ReAct框架的核心机制：通过“思考→行动→观察→反思”循环完成任务，模拟人类PDCA工作模式，成为Agent实际应用的主流运行范式。
●⚠️ 为何Agent“不work”：主要因为多轮调用导致正确率显著下降（幻觉叠加），以及记忆机制缺陷（如Token限制、向量召回误差等）使得任务完成可靠性差。
●🧩 三类工程优化路径：a) 使用固定工作流程（workflow）保障稳定性；b) 多Agent协作突破单Agent局限；c) 在ReAct框架上优化Token使用和调度效率（如Plan & Execute、ReWOO、LLMCompiler）。
●👥 多Agent架构解析：通过CrewAI、MetaGPT等框架实现“任务导向型”协作，多种结构（监督者/网状/层级）模拟人类团队协同，应用于软件开发、内容创作等复杂任务。
●🌐 Agentic Workflow 与 LLM+Workflow 区分：前者强调多Agent协作、自主反思、任务动态生成，具备自主智能；后者则是静态流程中嵌入大模型，智能性较弱。
●🚀 后训练强化学习成为新Scaling Law：传统靠“扩大模型参数”路径已触顶，O1与DeepSeek R1通过强化学习（如GRPO算法）训练出“思维链”推理能力，成本低、性能高，开启新一代“类Agent模型”时代。
●🔍 总结趋势判断：未来AI产品形态将从“工程Agent”向“类Agent模型”转型，Agent将成为模型本身的表现形态，而不只是模型外的调度系统。强化学习 + 多Agent + 思维链将是制胜三要素。
阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s/37SlqyDSg0FapEqJwy-0mw?poc_token=HIscM2ijwd9uc_njBqCAYsjvWf8NEMkomFiZGVX5