Chatbot 主要解决"现在问一句，得到一个回答"；AI Agent 主要解决"给定一个目标，经过多步处理后交付结果"。两者都可能使用大模型，但任务边界、信息处理方式和结果确认方式不同。只要一次请求需要查资料、调用工具、检查结果或等待人工决定，就不能只看聊天界面，要看背后的任务流程。
先看任务有没有下一步
用户问"什么是知识库"，Chatbot 可以直接解释概念；用户让系统"从三份会议记录中找出待办事项，按负责人整理，并标记没有截止日期的项目"，任务就多了几层处理：读取文件、识别事项、合并重复内容、判断字段是否缺失，最后输出清单。
前一种任务的重点是回答质量，后一种任务还要管理过程。AI Agent 会把目标拆成若干动作，再根据每一步的结果决定后面做什么。中间某一步没有读到文件，或者发现两份记录的说法不一致，流程可以暂停并提示人工处理。
这也是两者最容易被混淆的地方。一个聊天窗口也能接收复杂指令，但"能输入长句"不等于"具备连续执行能力"。判断时，要看系统能否保存中间结果、调用外部工具和回到任务现场继续工作。
概念示意图：Chatbot 处理单次输入，AI Agent 按资料、工具、检查和确认的连续路径推进任务。
第一个区别：单轮回答还是连续处理
Chatbot 通常围绕当前会话生成回复。它可以利用上下文理解追问，但每次输出的核心仍是一段文本或一个简单结果。
AI Agent 更像一条任务链。它先理解目标，再选择资料和工具，随后执行、检查、修正，最后交付结果。任务链可以只有三步，也可以根据条件分出不同路径。
例如整理产品反馈时，Agent 需要先读取记录，再按照主题归类。如果某条反馈没有产品版本，就把它放入待确认区；如果出现重复问题，就合并引用来源。这里的关键不在于生成了多少字，而在于每一步都有明确输入和输出。
第二个区别：回答是否需要回到来源
普通问答允许用户直接阅读回复。资料型任务则需要知道每个结论来自哪里，否则后续写文章、做培训或更新知识库时，很难判断内容是否过期。
AI Agent 可以把文件名、章节、段落或记录时间保留下来，再把这些来源和整理结果放在一起。使用者看到"某项功能暂不支持"时，可以回到原始说明核对上下文，也能发现不同版本之间的差异。
这对企业资料尤其重要。同一产品可能同时存在需求文档、发布说明和会议纪要。没有来源标记，模型容易把旧内容和新内容拼在一起。Agent 流程应把"查到什么"和"还缺什么"同时交出来。
第三个区别：结果会不会改变下一步
Chatbot 生成回答后，通常由用户决定是否继续提问。AI Agent 则可以根据检查结果进入下一步，例如继续读取另一份文件、请求补充信息、等待审批，或者结束任务并输出待办。
这并不代表 Agent 应该完全自动处理所有事情。涉及对外发布、重要数据和未确认的产品信息时，人工确认应当成为流程中的一个节点。好的任务设计会明确哪些步骤可以自动完成，哪些步骤必须停下来交给人判断。
什么时候继续使用 Chatbot
下面这些工作，Chatbot 已经足够：查一个概念、改写一段文字、列出几个思路、根据已提供的内容做简单总结。任务输入清楚、处理步骤少、结果不需要写回系统时，聊天方式更快，也更容易控制成本。
如果使用者只需要一次性的参考答案，没有必要为了追求"智能体"这个名词增加复杂流程。工具越多、节点越多，维护和检查的成本也会增加。
什么时候考虑 AI Agent
当任务同时具备几个特点时，可以评估 Agent：需要处理多份资料，需要调用搜索、数据库或文件工具；结果要经过格式检查或人工确认；中间状态需要保留；下一步取决于上一步的结果。
评估时不要只看演示视频，可以拿一个小任务验证。让系统读取三份资料，要求它保留来源、识别冲突，并在缺少字段时暂停。观察它能否说明处理到了哪一步，失败后能否继续，以及最终结果能否被团队复用。
ZGI 适合放在哪一层
ZGI 的定位是可自托管的 Agent Runtime，用来把数据、工具、模型、记忆、技能和工作流组织在同一个工作区。它适合用来搭建需要多步处理、来源核对和人工确认的内部 AI 应用。
这类运行环境解决的是任务如何持续推进的问题，不等于自动替团队做业务判断。实际部署时，仍要按资料范围、工具权限、失败处理和人工确认节点逐项验证。先从一个可以复核的小任务开始，比直接导入全部历史资料更稳妥。
理解 Chatbot 和 AI Agent 的区别，最后还是要回到任务本身：如果问题在得到一段回答后就结束，聊天机器人足够；如果目标需要连续动作、来源记录和结果确认，就应该设计一条 Agent 工作流。
GitHub：https://github.com/zgiai/zgi