如何构建一个生产级的AI Agent？

1. AI应用正从Copilot模式向更强大的Agent模式演进，需要具备开发属性的生产级Agent。 2. 自然语言与GUI应该形成互补关系，实现1+1>2的协同效应，根据任务属性自动匹配高效工具。 3. Agent需要具备“观察-规划-执行-反思”的闭环能力，包括全局扫描、局部放大、条件筛选等观察能力。 4. 规划器需要将复杂目标拆解为可执行的子任务，并处理指令分流，支持修改与二次确认。 5. Agent的执行阶段核心是工具调用与中间结果传递，需要保存关键中间结果，支持操作回退能力。 6. 上下文感知能力决定Agent的智能上限，视野应涵盖内部状态和外部环境，实现目标驱动的AI搜索机制。 7. 交互模式：协同优于替代 自然语言与可视化 GUI 需发挥各自优势：自然语言侧重“从 0 到 1 的框架搭建”与“复杂逻辑表达”，GUI 侧重“从 1 到 N 的精细打磨”与“精确操作”，通过互补实现高效交互。 8. 核心能力：闭环决定智能 观察（感知状态）、规划（拆解目标）、执行（落地计划）、反思（修正优化）的闭环能力，是区分真 Agent 与伪 Agent 的关键。其中，观察是前提，反思是实现“自愈”与信任建立的核心。 9. 上下文：视野决定上限 Agent 需突破“自我观察”局限，扩展至外部环境与多源信息，通过目标驱动的搜索与信息整合，为决策提供更全面的背景，减少错误率，提升用户信任度.