Agent：它不是更聪明的大模型，而是让大模型持续推进任务的“大脑+身体”系统！

本文深入探讨了Agent与大模型的关系，强调Agent并非模型本身，而是一套围绕模型组织的运行机制。文章详细解析了Agent的核心机制，包括状态管理、控制循环和工具调用，并阐述了System Prompt、AGENTS.md、Skill和Tool等概念在Agent系统中的各自作用。最后，文章总结了不同Agent框架的底层逻辑，指出它们虽然在分层上有所不同，但底层逻辑相似，都围绕着模型决策、运行时组织、工具连接和结果回流等核心要素构建。

这两年，大家都在聊 Agent。

如果不了解它的实现原理，很多人很容易把 Agent 理解成“更聪明一点的大模型”。这种理解作为直觉不算错，而从技术实现上看，更准确的说法是：Agent 不是模型本身，而是一套围绕模型组织起来、能持续推进任务的运行机制。

当然，模型本身依旧很重要，它负责理解问题、做出判断，并决定下一步可能该怎么走。 但任务如何持续推进、工具调用如何发生、结果如何被记录、下一轮又如何接着继续，这些并不是模型自己凭空完成的，而是由模型之外的状态、工具和运行时共同组织起来的。

这篇文章主要想讲清三件事：

• Agent 和大模型到底是什么关系
• 工具调用在真实系统里到底是谁发起、谁执行、谁接结果
• System Prompt、AGENTS.md、Skill、Tool这些东西究竟分别是什么

1、Agent 是 LLM 吗？

很多人第一次接触 Agent，最容易犯的错误，就是把它直接等同于模型。

如果你把 Agent 当成一个会自己做事的模型，后面很多东西就会越看越乱。

比如：为什么模型能说“去查一下文件”，但真正读文件的是外部系统？为什么工具跑完之后，结果还要回到系统里，再进入下一轮判断？为什么同一个模型，接上不同的规则、工具和状态管理，表现会差这么多？

要回答这些问题，最核心的一点是：模型只是推理核心，不是整个 Agent。

更准确地说，Agent 是一套围绕模型组织起来的运行机制。用户给出任务后，系统会先根据当前目标和已有状态组织本轮上下文，再把这些信息交给模型判断下一步。如果模型认为需要调用工具，就发出 tool call 请求。真正执行工具的是外部运行时或平台能力，执行结果再写回状态或会话记录，随后系统重组下一轮上下文，继续推进任务。

Function calling 可以看作 Tool Use / Tools 体系中的一种具体形式，底层工作机制是一样的：模型发出工具调用意图，外部系统执行，再把结果回传给模型继续下一轮。OpenAI 关于 function calling 的文档就是这套流程。Anthropic 的 tool use 机制也类似，只是它进一步区分了 client tools 和 server tools。

所以可以把它理解成：模型更像“大脑”，而 Agent 是“大脑 + 外部记忆 + 控制循环 + 执行回路”组成的整套系统。

2、Agent 核心机制：状态和控制循环 + 工具

如果顺着上一节继续往下看，一个很自然的问题就是：为什么模型接上工具之后，不一定就能叫 Agent？

因为工具只是其中一环，它负责把动作落到外部世界。

真正让 Agent 跑起来的，通常不只是工具，而是三样东西一起配合：状态、控制循环、工具。

状态负责记住任务做到哪了，控制循环负责决定下一步怎么走，工具负责真正动手。

尤其在多步任务、长流程、可恢复执行这些场景里，这三者往往缺一不可。

2.1、状态

从软件系统视角看，大模型更像一个不自带持久任务状态的推理单元。它每一轮都是读取当前被提供的上下文，然后生成下一步结果。真正的任务状态、流程进度和历史记录，通常不保存在模型内部，而是由 Agent 运行时或外部状态系统维护。

到下一轮再调用模型时，系统不一定会把所有历史原样重塞一遍，而是更常见地从状态里挑出和当前决策最相关的那部分，重新组装成上下文交给模型。

所以，状态更像 Agent 的“工作台记录”，而上下文则是每次真正投喂给大模型模型的东西。

纯聊天式做法，本质上是把短期状态粗糙地堆在消息历史里；而有状态的 Agent，会把任务相关状态结构化地保存在外部，再按当前步骤需要选择性地组织上下文。

2.2、控制循环

控制循环听起来有点抽象，其实可以把它理解成 Agent 的工作推进器： 系统先读取当前目标和已有状态，让模型判断下一步该做什么； 如果需要外部信息或动作，就发起工具调用； 拿到结果之后，再结合最新状态判断是继续检索、切换动作，还是直接产出结果； 然后进入下一轮，直到任务完成。

在这个流程中，关键不在于“会不会调工具”，而在于它每一轮都会根据当前状态重新决定下一步。 从工程实现上看，这也是 Agent 和普通聊天式交互的一个关键差异：前者围绕目标持续推进，后者更多是一问一答。

所以，Agent 真正的骨架，不只是“模型 + 工具”，而是状态负责记住任务做到哪了，控制循环负责决定下一步怎么走，工具负责把动作落到外部世界。

模型当然依旧是很重要的，没有模型，就根本不会有Agent，但它更像循环里的决策核心，而不是 Agent 的全部。

2.3、工具

工具本身并不神秘，它们只是 Agent 接触外部世界的接口。

真正决定这些能力能不能在多步任务里被持续、正确地使用的，不只是工具本身，而是状态管理和控制循环。

像 LangGraph 这类框架，重点就在于如何让状态在执行中持续演化、如何让流程可恢复、可中断、可继续；而 AutoGen 这类框架，也明确支持多轮工具调用迭代。

所以从运行原理上看，工具更像最后那只手：状态负责记住做到哪了，控制循环负责决定下一步怎么走，工具负责把动作真正落到外部世界。

3、规则、技能、工具都是什么？

上面两节我们已经看到，Agent 不是模型本身。它能跑起来，靠的是状态、控制循环和工具。

但继续往下看，很快又会遇到另一组容易混在一起的概念：System Prompt、AGENTS.md、Skill、Tool。

它们看起来都像“给模型的说明”，但职责其实并不一样。

有的负责定义高优先级规则，有的负责沉淀仓库经验和协作约束，有的负责封装可复用流程，有的负责真正调用外部能力。

真正把这些东西组织起来、让它们在一次次执行中接上状态、接上工具、接上结果回流的，是 Agent 的运行时和编排层。

所以，也不能简单的把他们混谈为提示词，因为各自的职责还是不一样的。接下来我们就把它们放回各自该在的位置来说说。

在下图中，System Prompt、AGENTS.md、Skill、Tool不是同一种东西。

System Prompt更准确地说，是系统级或开发者级的高优先级指令，用来规定模型从一开始就该遵守什么行为、语气和边界。

AGENTS.md更像项目现场的本地规则。在 Codex 里，它会按目录层级被发现和加载，离当前工作目录越近的规则优先级越高。目录约定、哪些文件不要乱改、测试命令怎么跑、仓库里的特殊做法，通常适合放在这里。

Skill不是单独一段提示词，而更像一套可复用的经验包。它通常以SKILL.md为入口，必要时还可以带脚本、参考资料和模板，用来固化某类任务的常见做法。

Tool则是真正负责动手的能力接口。它负责读外部数据、调用服务、执行代码，或者把动作落到外部世界。

所以可以把它们理解成这样：高层规则负责约束行为，本地规则负责贴近项目现场，技能负责沉淀方法，模型负责判断，工具负责执行，而运行时负责把这一切串成一条真正能跑起来的链路。

这也是为什么同一个模型，换一套规则、换一组技能、换一种运行时组织方式，最后表现可能完全不是一回事。

4、那么多Agent框架究竟如何掌握？

如果把 OpenAI、Anthropic 这类模型平台，以及 LangGraph、AutoGen 这类 agent 框架放在一起看，会发现它们虽然分层不同，但底层逻辑其实有很多相似之处。

OpenAI 和 Anthropic 更偏模型平台、工具协议和平台级 agent 能力这一层。它们重点定义的是：模型如何表达工具调用意图，工具如何接入，结果如何回流，以及平台如何提供内建工具、上下文管理和 agent 能力。

LangGraph 更偏流程编排和运行时这一层。它关心的是状态怎么保存、节点怎么流转、执行怎么中断和恢复、长流程怎么保持可控。

AutoGen 更偏事件驱动的多 agent 框架这一层。它强调的是 agent 之间如何通过消息协作，如何形成连续推进的系统，以及多轮工具调用和多 agent 交互如何被组织起来。

OpenAI Agents SDK 则进一步把不同来源的能力显式区分成 hosted tools、function tools、agents as tools 和 MCP servers。

看起来大家讲法很多，但如果只抓住最核心的一条线，其实都绕不开同一件事：模型负责局部决策，运行时负责组织状态与流程，工具负责连接外部世界，结果再回到系统里推进下一步。

• 先根据当前目标和状态组织本轮上下文
• 再让模型判断下一步
• 需要时发出工具请求
• 由应用运行时或平台侧执行工具
• 执行结果写回状态，并重组下一轮上下文
• 再继续下一轮

这套机制不管换哪家平台或框架，基本都成立。差别主要在于：哪家把这套机制封装得更深，哪家给你的控制权更多，哪家更适合长流程和状态恢复，哪家更适合代码、命令和开发型任务。

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