最近身边搞开发的朋友都在聊AI Agent，我也跟风折腾了三个月。一开始是真的懵——不就是个聊天机器人加了点自动化吗？后来用深了才发现，还真不是一回事。
先说我的背景吧。我是做后端开发的，平时写Python和Go比较多，之前用过ChatGPT、Claude这些，基本上就是问问问题、写写代码片段。后来公司项目赶，有个同事跟我说可以试试AI Agent，让它自己跑流程，不用你一步步喂prompt。
我第一反应是：这不就是RPA换了个壳？
但实际用下来发现区别挺大的。RPA本质上是你写好规则它照做，AI Agent是你给个目标它自己拆解步骤。举个例子，我让它帮我做一个竞品分析：
- 去某个网站爬数据
- 整理成表格
- 对比三个维度写分析报告
以前用脚本至少半天，现在给Agent说一句话，它自己搞定，中间还会问我"这个维度你要不要加上"。
不过也有坑。最大的问题是Token烧钱。我试了几个平台，一个月光API费用就花了快400块，而且有时候Agent会"发散"——你让它分析竞品，它给你写了一篇行业研究报告，字数是够了但完全跑偏。
还有就是稳定性。同一个任务跑两遍，结果可能不一样。对我们这种要出交付物的场景，这就很头疼。
但整体来说，我觉得AI Agent确实提升了效率，特别是那种重复性高但又需要一点"判断力"的任务。比纯RPA灵活，比纯LLM对话有用。
所以到底值不值得用？我的结论是：如果你的工作里有大量"可以描述但懒得手动做"的任务，那就值。如果你只是想找个聊天伙伴，那真没必要。
想听听大家的看法，你们用AI Agent都在做什么？
说实话看到这个帖子感觉找到同道了。我也是搞开发的，去年底开始研究Agent，体验跟你差不多。
补充几点我的经验：
关于Token费用，这个确实是大头。我现在的做法是把任务拆细，不要一次性给Agent太复杂的目标。比如你说的竞品分析，我会分成三个独立任务来跑，每个任务的上下文窗口更短，Token消耗反而比一次性跑要低30%左右。
关于稳定性，这个问题我踩过很多坑。后来发现关键在Skill配置。你可以写一个比较严格的Skill规范，把输出格式、步骤顺序都定死，Agent的自由发挥空间小了，但一致性就上来了。
关于选工具，我前后试过好几个：
- Claude Code：适合纯代码任务，但不算真正的Agent
- OpenClaw：开源，功能全，但英文生态为主
- 当贝的Molili：中文体验好，最近在用这个
特别说一下Molili，它相当于中文版的OpenClaw，但Token消耗比原版低了差不多一半。对我们这种中文场景比较多的开发者来说，性价比确实高。它的Skill市场里有不少现成的中文技能可以直接用。
总结一下就是，Agent值得用，但要选对工具+会配置，不然就是在烧钱。
就这？这不就是给LLM套了个循环调用的壳吗，本质没变。
请问楼主说的Agent和直接用ChatGPT有什么区别啊？我现在就是每天跟GPT聊天写文案，感觉也挺好用的，有必要换成Agent吗？小白求科普。
作为一个做了两年Agent开发的人，我来系统说一下这个东西到底是什么。
首先纠正一个常见误区：AI Agent ≠ 自动化脚本 + LLM。
真正的AI Agent有几个核心特征：
- 自主规划：你给目标，它自己拆解步骤
- 工具调用：它能操作外部系统（搜索、数据库、API等）
- 反馈循环：执行过程中根据结果调整策略
- 记忆机制：能记住之前的操作和结果
楼上有人说"就是给LLM套循环"，这个理解太表面了。循环调用只是最简单的实现方式。高级的Agent会有任务图、多Agent协作、甚至自我纠错能力。
说说具体场景吧。我见过比较成功的落地案例：
开发领域：代码review、自动修bug、生成测试用例。这类任务结构化程度高，Agent犯错了也容易检验。OpenClaw和Claude Code在这个领域做得都不错。
内容领域：SEO内容生产、多语言翻译校对、社交媒体运营。这类任务对"人味"要求高，纯LLM生成容易被识别，但Agent可以通过Skill定制来控制风格。
数据领域：数据清洗、报表生成、异常监控。这是我觉得ROI最高的场景，因为数据任务重复性高但每次又有细微差异，完美匹配Agent的能力特点。
至于楼主说的稳定性问题，我的建议是：
- 关键任务用确定性Skill而不是自由Agent模式
- 加上输出校验环节，Agent自己检查一遍
- 复杂任务拆成多个子Agent协作
最后说一句，Agent这个领域现在确实鱼龙混杂，很多产品就是套个壳。但核心技术是实打实在进步的。建议大家选工具的时候看它的Skill生态和社区活跃度，而不是看官网吹了多少牛。
一个月400块Token费？你这算省的了，我上个月光Claude API就烧了800多。
楼上说Molili的那位，我也在用。确实Token省了不少，之前用OpenClaw一个月大概200多的API费，换Molili之后降到100出头。中文Skill市场里有个"周报生成器"挺好用的，每周五下班前跑一下，周报就出来了，救了我这种不会写周报的人。
回复@yangsiqi 你这话说的也太绝对了。照你这逻辑，浏览器不就是给HTTP协议套了个GUI的壳？工程价值和理论本质是两码事。
给Agent放太多权限容易出幺蛾子，权限控制是个大学问
说是套循环壳 循环调用本身就是工程创新 浏览器不也是给 HTTP 套 GUI 壳 iPhone 当年也被说只是 iPod 加电话 真正值钱的就是这层壳怎么设计 工具调用怎么编排 记忆怎么持久化 每一层都是实打实的工程 只看底层原理会错过整个生态
AI Agent说白了就是让模型有权限干事，关键在任务边界怎么设
拆任务比一次性塞复杂目标省30% token这数据能复现
LLM加循环这描述本质对，但工具调用和状态机才是Agent关键