你问ChatGPT一个问题，它给你答案。你问Agent一个问题，它开始计划。这就是全部的区别。一个会自己拆解任务的程序去年有个程序员在推特上发了张截图。他让GPT-4帮他订机票，模型回复了一段完美的攻略，步骤清晰，逻辑严密。然后他又让一个Agent做同样的事，结果Agent打开了浏览器，搜索了航班，比对了价格，甚至尝试进入支付页面，最后因为没有绑定信用卡才停下来。这个差异来自Agent的核心架构。斯坦福大学在2023年的论文《Generative Agents》里把它拆成了三个部分，感知模块Perception、记忆模块Memory、行动模块Action。普通LLM只有一个推理引擎，你给它输入...

佬们，我日常实习投了十几家了一个约面的都没有，求批评简历

Agent开发真的是越来越“无敌”了。过去，软件更多是被动执行指令，而现在的Agent能主动感知环境、分析信息、制定计划、甚至自主完成复杂任务。从智能助理到自动化办公，再到多模态内容生成，Agent几乎可以在各类场景中替代重复劳动，让人腾出更多精力去做创造性的工作。更厉害的是，现代Agent还能不断学习、优化决策，甚至在多人协作中扮演“协调者”的角色。对于开发者来说，它不仅是工具，更像是一个可以持续进化的伙伴。可以说，Agent开发的潜力几乎无限，已经成为推动智能化升级的核心力量。