是什么
AI 智能体（Agent）指以大模型为「大脑」，能够自主拆解任务、制定计划、调用外部工具（搜索、代码执行、读写文件、操作软件等）并根据结果反复迭代，直至完成目标的应用形态。与一问一答的聊天机器人相比，智能体的关键在于「会用工具」和「能多步行动」——它不只生成文字，还能真正执行操作。编程助手、能操作电脑的助手、自动化研究工具都属于这一类。
为什么重要
智能体把大模型从「回答问题」推向「完成工作」，被视为 AI 落地的核心方向之一。它对底层能力提出更高要求：需要更强的推理与规划（常依赖推理模型）、更长的上下文（记住任务状态与中间结果）、以及稳定的工具调用接口（如已成为跨厂商事实标准的 MCP）。也正因为要反复多轮调用、消耗大量 token，智能体显著抬高了对推理算力的需求。
在 AI 产业链中的位置
AI 智能体是应用层最具代表性的新形态：它把模型层的推理能力、基础设施层的算力与工具执行环境编排起来，转化为能自主干活的产品；同时它多步、长上下文、频繁工具调用的特性，又反向放大了对下层算力与能源的消耗。
2026 年的最新进展
智能体在 2026 年的主线，是「接口层」先于「应用层」跑完了标准化。2025 年 12 月，Anthropic 把 MCP 捐给 Linux 基金会下设的 Agentic AI Foundation；到 2026 年年中，生产环境部署的 MCP 服务器已超过 1 万个，其各语言 SDK 的月下载量超过 9700 万次。协议本身也做了一次大手术：2026 年 7 月 28 日敲定的修订把 MCP 在协议层改为无状态、移除会话跟踪，并弃用 sampling 与 roots 两项特性，旧实现需要迁移。商业化一侧也开始有可查的数字：Salesforce 在 2026 年 5 月称其 Headless 360 平台自上线以来已处理 450 万次 MCP 调用。
在大模型库查
智能体常依赖推理与编程能力强的模型：可在推理模型与编程/代码大模型切片里对比各模型的 API 价格与能力。想看具体的智能体与编程类工具产品，见 AI 工具读懂精选。