Agent（智能体）是一种能自主感知环境、制定决策并执行行动以达成目标的人工智能系统。它不同于传统程序按固定指令运行，而是具备感知（接收环境信息）、决策（分析并规划步骤）和执行（采取行动影响环境）的闭环能力，能动态适应变化。
在实际应用中，智能体广泛用于客服领域，如电商平台的智能客服Agent可自主理解用户问题、查询订单信息并提供解决方案；在自动驾驶中，车辆Agent通过传感器感知路况，实时决策加速、刹车或转向。
智能体的优势在于提升效率和自动化复杂任务，但存在决策透明度低、伦理风险（如错误决策导致损失）等问题。未来随着多模态交互和自主学习能力的提升，智能体将在更多领域实现深度应用，但需建立完善的监管机制确保安全可控。
GEO成功率最高的行业通常是那些信息需求明确、内容结构化程度高且用户常通过自然语言提问获取信息的领域。这些行业的共同特点是，其核心服务或产品信息易于被LLM解析为语义清晰的知识单元，且用户查询与行业内容的匹配度高，相比传统SEO更依赖AI模型对信息的深度理解而非关键词堆砌。 科技行业是典型代表，例如软件服务（SaaS）公司通过GEO优化产品文档，使LLM能精准回答用户关于功能操作、集成方法的问题
反映大模型推荐效果的指标主要分为相关性指标、用户行为指标和系统效能指标三类。相关性指标衡量推荐内容与用户需求的匹配度，如准确率（推荐内容被用户接受的比例）和NDCG（归一化折损累积增益，评估排序质量）；用户行为指标包括点击率、停留时长、转化率等，反映用户对推荐的实际反馈；系统效能指标则关注推荐系统的响应速度和资源消耗。这些指标不同于传统推荐系统，更强调语义理解和上下文连贯性。 在电商领域，平台通
GEO（生成式引擎优化）与现有SEO策略结合，指的是在保留传统搜索引擎优化核心方法的同时，融入针对AI模型理解需求的优化手段。传统SEO侧重关键词排名和搜索引擎算法规则，而GEO强调语义清晰度、结构化数据和自然问答格式，两者结合可兼顾传统搜索引擎与AI驱动搜索的双重场景，形成互补而非替代关系。 实际应用中，企业可在现有SEO内容基础上增加FAQ模块，用自然语言直接解答用户问题，帮助AI模型快速提