• 背景：今年 4 月出现 AutoGPT 后，AI 行业聚焦 Agent，创业者和投资人虽不知其确切定义，但知其是规划+记忆+工具组合，11 月 OpenAI 发布 GPTs 和 Assistants API 补全定义。
• 智能体现：人最厉害的是使用各种工具，人工智能体现智能即知道如何使用各种工具，Agent 落地难在“知道如何使用各种工具”即“知道如何调用函数”，但 4 月到 12 月实际有用的 Agent 少，原因是 LLM 具有不可控性。
• 认知架构层次：Langchain 团队梳理出不同层次认知架构，包括 Code、LLM、链路、路由、状态机、Agent 等，Agent 与其他架构核心不同在于 LLM 自己定义转换选项。
• Agent 认知架构详解：非 Agent 认知架构如简单搜索是线性过程，而 Agent 认知架构是循环过程，LLM 会判断回应用户或执行动作，还会观察行动结果并存储在“Agent 草稿本”，下一轮循环让 LLM 根据其做新调用。
• GPTs 和 Assistant API 与 Agent：GPTs 面向用户，可自定义指令等，Assistants API 面向开发者，是有状态 API 可存储上下文等，两者本质是一套认知架构，核心是 Agent 认知架构，LLM 自己定义转换选项和决定所需上下文。
• 结语：人工智能体现智能在于知道如何调用函数，OpenAI 为让 LLM 学会此点做了不少工作，推出 Function Calling 和 Plugin 并在用户和客户驱动过程中完善积累技术，AutoGPT 没做好的事 OpenAI 可能做好，随着时间和技术进步会越来越好，因为 GPT5 已在路上且 LLM 实际应用场景会增多。