用聊天框的时候，你是那个「一步一步推着走」的人：问一句、看一眼、再补一句。智能体（Agent）想做的，是把这套推动过程交给模型自己完成——你说清目标，它自己决定先做什么、用什么工具、结果不对要不要重来。听起来只是省了几次回车，实际差别在于：控制权从你手上，部分交给了模型。
对话与智能体：分界线在「循环」
单轮对话是「输入→输出」的一次性映射。智能体则是一个循环：观察当前状态、判断下一步动作、调用工具、把工具结果写回上下文、再判断下一步。循环什么时候停，由模型自己判断目标是否达成，或者撞上你设置的步数、时间、花费上限。
所以智能体的三个必备件是：一个能拆解目标的模型、一组可被调用的工具、一个带终止条件的循环。缺一样都跑不起来——只有模型没有工具，它只能给你写方案；有工具没有循环，那只是单次工具调用。
一句话记：智能体 = 模型 + 工具 + 循环，能力上限由模型决定，实际表现由工具和终止条件决定。
最小可用的智能体长什么样
第一步是把目标写成可判定的样子。「帮我整理一下这份资料」不是目标，「把这 30 份合同里的甲方、金额、到期日抽成一张表」才是——后者做完没做完，一眼能看出来。第二步是把动作定义清楚：读文件、查数据库、发请求，每个动作都是一个明确的函数，参数有类型有范围。第三步才是循环：每一步都让模型看到上一步的真实返回，而不是它自己想象的结果。
终止条件必须写死。工业上常用三重护栏：最大步数（防死循环）、单次任务的 token 或金额上限（防烧钱）、以及必须产出结构化结果的兜底分支（防跑完一场什么都没留下）。没有护栏的智能体在演示里很惊艳，在真实环境里很容易变成一台自动烧钱的机器。
工具设计比换模型更影响成败
很多人第一反应是换个更强的模型，但实际踩坑最多的是工具本身。工具的名字和描述要写清楚「什么时候该用、什么时候不该用」；参数越少越好，能从上下文推断的就别让模型填；返回值要做裁剪——把一整页 HTML 原样塞回上下文，几轮下来就会把窗口撑爆，真正有用的信息反而被挤掉。
错误处理同样重要。工具报错时，把可读的原因返给模型，它往往能自己换个参数重试；但如果只返回一句「失败」，它就会反复用同样的参数撞同一堵墙。在 AIGC微风 上跑智能体，接口统一走 https://api.aigcbreeze.cn，模型可以直接在模型列表页按「工具调用能力」和价格挑，先小步验证再放量。
常见问题
智能体总是反复调同一个工具，怎么办？
先看返回内容是否给了它「已经成功」的明确信号。很多重复调用源于工具返回太含糊：模型拿不到确定结果，就只能再试一次。其次检查终止条件——给它一个「连续两次相同调用即中止并汇报」的规则，比一味提示「不要重复」有效得多。
智能体一定比单轮对话贵吗？
单次调用确实更贵：一次任务往往包含多轮模型调用，每轮都要带上前面的上下文。但要比的是「完成任务的总成本」——如果它能一次跑完你原本要手动点二十次的事，总账可能反而更低。关键是给任务设预算上限，别让它在无人看管时无限循环。
什么时候不该用智能体？
任务步骤固定、答案唯一的时候。格式转换、字段抽取、固定模板改写这类活，一条写死的提示词加一次调用又快又稳，套上循环只会增加不确定性和成本。智能体适合的是「路径不唯一、需要边做边看」的任务。