在过去的几年里，人工智能技术经历了跨越式的发展，尤其是大型语言模型（LLM）的爆发，为企业数字化转型带来了前所未有的想象空间。然而，随着技术探索的深入，企业管理者逐渐意识到，仅仅拥有“能够对话”的大模型并不足以直接解决复杂的业务问题。大模型虽然具备强大的文本理解与生成能力，但在面对需要多步推理、跨系统调用、动态环境适应的实际业务场景时，往往显得力不从心。此时，AI Agent（人工智能智能体）应运而生，成为了连接底层大模型与上层复杂业务的关键桥梁。
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