一、AI Agent的范式遷移

1. ChatGPT的局限性與Agent化需求

• 單輪對話的“工具屬性” vs. 多輪復雜任務的“自主性”
  ChatGPT 作為強大的生成式AI，雖然能夠進行連貫對話，但本質上仍然是“工具型”AI，依賴用戶提供明確的指令，而無法自主規劃和執行任務。

• 人類介入成本過高：提示工程（Prompt Engineering）的瓶頸
  當前，大多數復雜任務仍需要精心設計的提示（Prompt）才能引導AI完成。而在實際應用中，過于依賴提示工程會增加人工成本，限制AI的自主性。

2. AutoGPT的定位與核心價值

• 首個實現“目標輸入-自動執行-結果交付”閉環的通用型Agent
  AutoGPT 具備自主拆解任務、調用工具、持續優化執行流程的能力，從而真正形成閉環任務處理。

• 從“工具”到“員工”：AI在任務執行鏈中的角色升級
  相較于 ChatG