Agent、聊天机器人与自动化
| 聊天机器人 | 自动化 | AI Agent | |
|---|---|---|---|
| 主要工作 | 回答问题 | 执行固定流程 | 借助上下文和工具推进目标 |
| 输入 | 一句提示词 | 触发条件或时间表 | 一句要求，加上当前状态和数据 |
| 能查看环境吗 | 不能 | 通常不能 | 有权限时可以 |
| 能决定下一步吗 | 不能 | 不能，路径固定 | 在指令和权限范围内可以 |
| 结果留在哪里 | 对话里 | 它更新的系统里 | 工作环境及其数据里 |
这些类别会重叠：聊天机器人可以调用工具，自动化可以包含 AI 步骤，Agent 也可以按计划运行。真正有用的问题是：系统被允许做多少判断，以及它在做判断时能看到什么。
Agent 需要什么
Agent 不只是一个模型。它需要：
- 上下文：当前任务、相关数据和工作状态。没有这些，Agent 只能猜。
- 工具：它被允许执行的操作，例如读文件、打开网页、调用服务。
- 工作界面：一个能放下结果的地方，让下一步可以接着做。
- 权限与复核：它可做之事的边界，以及人检查结果的方式。
在聊天窗口里，上下文就是对话记录，工作界面就是那条回复。这对一次性回答够用，但对持续进行的工作不够。
Sigla 如何运行 Agent
在 Sigla 里，Agent 在 AI Agent Space 中工作。Space 承载界面、数据、文件、逻辑和已接入的能力。Agent 读取同一份结构、修改、运行并验证结果。你可以在渲染区看到变化，然后自己使用这个 Space。
这也是 Sigla 把结果称为 App for Agent 的原因：Agent 不需要人替它点过每一个界面。它能读取应用显示什么、有哪些数据、能做哪些操作。
常见问题
AI Agent 就是聊天机器人吗？
不是。聊天机器人主要返回回答；Agent 还能查看上下文、使用工具、执行任务并检查结果。有些聊天机器人已经带 Agent 式工具，所以边界是实践上的，而不是绝对的。
AI Agent 必须完全自主吗？
不必。很多有用的 Agent 是一步一步做、等待复核的。自主性是一个设置，不是前提。关键是 Agent 能看到工作，并能对它采取行动。
AI Agent 能使用不是为它开发的软件吗？
有时可以，通过 API、插件或 computer use 界面。但通常比「界面、数据和操作本来就对 Agent 可读」的软件更慢、更脆弱。后者就是 App for Agent 的情况。