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围绕目标选择行动，并根据执行结果调整下一步的系统；在大模型应用中，模型参与决定任务如何推进。
让模型通过结构化调用请求外部能力，例如查询数据或运行代码；工具执行后将结果返回，供模型继续处理。
先从外部资料中检索相关内容，再让生成模型结合这些内容作答；把可更新的资料与模型已有能力连接起来。
为 AI 应用连接外部工具、数据与提示模板提供标准化接口，使不同应用与服务能够按共同协议交互。
组织模型每一步实际能够看到的信息，包括指令、历史、工具结果、检索资料与记忆，使有限上下文服务于当前任务。
保存并在后续步骤中取回交互信息的机制，可涵盖当前任务状态，也可涵盖跨会话使用的偏好或经验记录。
围绕目标选择和组织行动步骤，并在获得执行反馈后调整计划；这里讨论 Agent 任务执行中的规划。
按预先定义的步骤与分支组织模型、工具和人工环节，使任务沿明确的执行规则推进。
通过多个 Agent 分工、交换信息或协调行动完成任务；不同 Agent 可以使用相同的底层模型。
对智能体一次任务中的提示、工具调用、中间状态与最终结果做追踪与审计，用来定位失败、评估质量和控制成本。
给 AI 智能体打包程序性知识与工作流的开放格式：一个含 SKILL.md 的文件夹，按需加载任务说明、脚本与参考材料。
给智能体运行不可信或模型生成代码的隔离环境，限制它对宿主机文件系统、内存与网络的影响。
专门读写代码库、运行测试并提交改动的 AI 智能体，通常挂接终端、编辑器或版本控制，而不是只生成一段代码片段。
让模型像人一样通过屏幕截图、鼠标点击和键盘输入来操作计算机软件，而不是只调用预先写好的专用接口。
由模型按问题选择并流式拼装界面组件（图表、表单、按钮等），而不是只返回纯文本答案。
用对抗方式主动试探 AI 系统，找出安全、滥用与策略漏洞，再据此加防护或做评测。
在前沿模型训练与评测中，限制模型接触公网与内部边界的隔离与监控措施，用来降低逃逸、外联和跨任务侧信道风险。