AI 系列课程第一季 ——《Easy Data x AI》完整课程内容传送门
今天更新了 Easy Data x AI 课程的第二讲 —— AI Agent 全景图：从对话到智能体。欢迎大家点击上方链接，学习完整课程内容~
在上节课《大模型的本质与边界》中，我们聊了大模型的本质与边界，核心公式是：
AI 能力上限 = 数据质量 × 模型能力
这节课，公式升级了：
Agent 能力上限 = 数据质量 × 模型能力 + 流程编排
什么意思？往下看这期课程的大纲 
从对话到 Agent 的跨越
2022-2023 年的 ChatGPT：你问一句，它答一句。
没记忆、没知识库、没工具——本质是个「无状态的回答机器」。
而 Agent 能做的事完全不同：
RAG 查资料 + Memory 记住你 + Skill 调工具 + MCP 连外部
Agent 的核心架构
一句话：LLM 是大脑，外挂四大能力——
规划、工具、记忆、感知。
80-90% 的智能体都在用 ReAct 循环：
感知 → 推理 → 行动 → 观察 → 循环
四大组件速览
· RAG：从固定流水线到 Agentic RAG，结果不好就换关键词再查。业界共识：80% 的 RAG 问题是数据问题。
· MCP：AI 工具生态的「USB 接口」，一次实现处处可用。
· Skill：把专业经验变成数据，从临场发挥到标准输出。
· Memory：语义记忆 + 情景记忆 + 工作记忆，让 Agent 真正记住你。
最重要的一句话
做好智能体 = 做好外部数据治理
模型天花板我们管不了，但数据我们能管。
知识库质量、记忆系统设计、技能数据结构化、数据接入标准化——这四件事才是你该花时间的地方。
