Intro to AI Agents · Field Note 26-05

SS · 26.05.12 · 01 / 10

AI · A NEW WAY OF WORKING

Agent
一种新的工作方式

从对话到交付,LLM 正在长出自己的手 —— 把目标交出去,把过程交给它。

Limitless · 2026-05-12

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Statement · 02

02 / 10

CORE THESIS

Agent 不是
聊天框,
是会做事的程序。

— 一个最重要的认知切换

Why it matters

EXPLAINER

过去两年,我们习惯把 LLM 当成一个"对话界面" —— 你问一句,它答一句。

Agent 把这件事彻底翻转:它接住一个目标,自己规划、调用工具、迭代验证,直到目标达成。

这是从"用 AI"到"部署 AI"的范式转换。

→ 接下来逐一拆解

Section · Before / After

03 / 10

Paradigm Shift · 范式对照

从一问一答,到自主交付

Before · LLM 2022 — 2024

交给
模型回答

— 一次请求,一次回复
— 用户驱动,每步审阅
— 没有工具,没有记忆
— 产出"建议",不直接落地

After · Agent 2025 →

交给
程序执行

— 一个目标,多步推理
— 目标驱动,自主规划
— 调用工具,持久记忆
— 产出"交付物",直接闭环

Section · Evolution

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Timeline · 五年走完五个时代

从 Prompt 到 Agent,
能力跃迁 200×

2022 1×

ChatGPT 发布,Prompt Engineering 时代起步

2023 4×

GPT-4 函数调用,Tool Use 萌芽;LangChain 走红

2024 18×

Claude 3.5 + MCP 协议,工具调用标准化

2025 60×

SWE-bench 突破 60%,代理化软件工程成立

2026 200×

Claude Code / Cursor / Devin 主流化,Agent 进入日常生产

Section · Capabilities

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What an Agent can do

六个支撑能力

— 01 / PLANNING

任务拆解

把模糊目标拆成可执行的步骤序列

— 02 / TOOL USE

工具调用

读文件、跑命令、查 API,与外部世界连接

— 03 / MEMORY

持久记忆

跨会话记住事实、偏好、上下文

— 04 / REFLECTION

自我反思

评估结果、识别错误、迭代修正

— 05 / MULTI-AGENT

协同分工

多个 sub-agent 并行,主 agent 编排

— 06 / CODE EXEC

代码执行

写代码、跑代码、读结果,形成完整闭环

Section · The Agent Loop

06 / 10

Core Mechanism · 核心机制

一切都在循环里发生

— 01 / OBSERVE

感知环境

读取文件、状态、用户消息

— 02 / THINK

推理决策

规划下一步,选工具或终止

— 03 / ACT

调用工具

执行 tool call,获得结果

— 04 / REFLECT

评估 & 回到 01

直到目标达成或终止条件触发

LOOP

Section · System Architecture

07 / 10

Anatomy · 解剖一只 Agent

三层
嵌套

CORE

Foundation Model

推理大脑 · LLM 本体

MID

Reasoning Loop

决策引擎 · planner / memory / harness

OUTER

Tools & Environment

执行手脚 · MCP / 文件 / Shell / API

Section · Where it lands

08 / 10

Field of Application · 当下四大主战场

Agent 落在哪里

— 01 / SOFTWARE

软件工程

Claude Code · Cursor · Devin · 自主写代码 / 改 bug / 跑测试 / 提 PR

— 02 / RESEARCH

研究分析

Deep Research · Manus · 跨网页检索 / 数据清洗 / 报告生成

— 03 / OPERATIONS

客户运营

客服 Agent · 工单流转 · 合同审阅 · 法务 / HR 流程自动化

— 04 / PERSONAL

个人助理

日程 / 邮件 / 文档 · 私域记忆 · Computer Use 接管屏幕

Section · Why Now

09 / 10

Three Forces Converging · 三股力量在 2026 汇合

为什么是现在

— 01 / MODEL

推理能力
跨过门槛

SWE-bench Verified 从 2023 年 4.8% 升到 2026 年 72%,模型终于能写完整模块,而不只是补全。

72%

— 02 / TOOLS

协议统一
生态爆发

MCP 协议把 tool use 标准化,任何模型都能即插即用工具;一年内生态从 0 到 10k+ servers。

10K+

— 03 / COST

Token 价格
下降 95%

长上下文 + 缓存普及。Agent 跑一个完整任务的成本从美金级降到分级,经济模型成立。

−95%

10 / 10

CLOSING

MANIFESTO

Stop chatting.
Start delegating.

别再把 AI 当"问答工具"。把它当成你的第一个数字员工 —— 给目标,要交付。

Limitless · Field Note

26.05.12

TAKEAWAYS

03 RULES

01

别当聊天工具,当员工。

交付目标而不是输入指令 —— 你定义"做什么",它决定"怎么做"。

02

工具决定上限。

Agent 能力 = 它能访问什么。MCP 之后,工具栈即护城河。

03

现在开始,复利拉开差距。

每周省下的几小时,半年后会变成无法追平的产能差。

→ 完 · END OF FIELD NOTE

Agent一种新的工作方式

Agent 不是聊天框,是会做事的程序。