AI Agent 作为能够自主执行任务的智能体，其发展从 AutoGPT 到 Manus 引发了广泛关注。大语言模型通过 Function Calling 机制解决了与外部世界交互的难题，但函数设计和参数定义直接影响任务执行效果，需反复调试优化。同时，MCP 协议提供了标准化的交互方式，增强了插件与工具的互操作性。在开发中，Workflow 和 Agent 各有侧重，前者注重任务分解的具体步骤，后者强调自主性和灵活性。未来，AI Agent 将向更专业精准的方向发展，上下文缓存技术可降低计算开销并提升效率。小团队在选择模式时，应关注简单高效的设计，随着技术进步，AI Agent 将在专业领域展现更大的市场价值和实用性。