文章探讨了大型语言模型（LLM）行为日益类人化的背景下，Agent工程应摆脱传统机械指令模式，转而将LLM视为具备专业知识和学习能力的“人类”合作伙伴。通过认知对齐、记忆解耦、视觉感知优化、工具生态适应以及闭环反馈机制，Agent系统可显著提升问题解决效率和准确性。核心观点是，Agent工程的进阶关键在于顺应人类认知习惯，为LLM构建拟人化的交互环…