核心摘要： 许多企业误以为接入 ChatGPT API 就是完成了 AI 转型，结果只得到了一个“会说话但不能干活”的聊天机器人。本文将从技术架构层面揭示 AI Agent 与普通 Chatbot 的本质区别，并探讨如何通过 RAG 和 Function Calling 技术，打造真正能执行业务流程的数字员工。
一、 本质区别：只有嘴巴 vs 有手有脚
- Chatbot： 只能根据训练数据聊天。
- Agent： 拥有联网能力、工具调用能力和私有知识库。
二、 核心能力对比表
| 能力维度 | Chatbot | AI Agent |
|---|---|---|
| 数据来源 | 截止于训练日期的公开数据 | 实时读取企业数据库 (RAG) |
| 行动能力 | 仅能输出文本 | 能执行操作 (Action-out) |
三、 技术解密：Agent 是如何工作的？
核心在于 Function Calling。我们允许 LLM 输出 JSON 指令来调用外部 API。
{ "tool": "check_inventory", "parameters": { "sku_id": "A1002" } }