刚刚结束全国教育系统紧张的高利害阶段的攻坚工作，我特别欣喜地正式将多个AI智能体部署至生产环境，并且取得了超出预期的成效。这段时间我们成功研发了几个实用的AI智能体应用：
- Text2SQL——实现了从自然语言对话到最终报表生成的全流程自动化
- AI学古诗——让古诗动起来，生成古诗视频，为学生提供个性化的古诗学习体验
- Easy UI——简化了复杂系统的用户界面操作
- AI学编程——能够根据每位学生的实际掌握程度自动生成定制化的编程教程
- AI求职助手——可以基于用户的基本情况和求职意向自动优化简历，并智能投递到热门招聘平台
在攻坚期间与业内同行交流时，我发现许多从业者仍然对AI智能体这一概念存在困惑：究竟怎样的系统才算得上"智能体"？它的真正价值在哪里？真的能够提升业务效率吗？
这些讨论促使我决定撰写一个关于AI智能体的系列技术文章。本系列将从基础知识开始，解答何谓智能体，介绍三种不同级别的智能体应用实例，并基于真实案例详细分析各个级别智能体的实践应用。
作为系列的开篇，我们必须首先明确这一核心概念。当前AI智能体热潮已经从专业AI领域扩散到了更广泛的行业，但对于初学者而言，仍然存在明显的认知差距——AI智能体到底是什么？
AI智能体是什么
目前关于AI智能体概念的混乱，很大程度上源于业界尚未形成统一的定义。我们可以看看几家头部机构给出的不同解释：
- OpenAI：通过指令和工具配置而成的大语言模型（LLM）
- Hugging Face：能够通过规划和工具使用来完成复杂任务的大语言模型系统
- Anthropic：大语言模型自主协调自身流程和工具使用、并掌控任务执行过程的系统
为了避免引入更多混乱，我不会再增加一个新定义，而是总结出所有定义中都包含的三个关键特征：
- 大语言模型（LLM） ：智能体系统的核心，具备我在下一节将会详述的特性。
- 工具使用能力：使智能体突破基础的文本生成功能，实现与外界的交互（如代码执行、API调用、RAG检索、记忆机制等）。
- 自主性：智能体在不同程度上能自行决定如何完成任务，可能涉及规划、推理或基于停止条件的反馈循环。
2025年为什么需要AI 智能体？
大模型（LLM）与传统模型开发方式相比，提供了两个核心优势：首先，它们能够直接使用自然语言处理请求并生成响应，极大提升了人机交互的直观性；其次，LLM具备零样本学习能力，不需要专门训练就能执行各种任务。
但这些基础能力还不足以构建实用的应用系统。现成的LLM存在两个关键局限：一是缺乏特定领域的上下文信息；二是无法直接连接现实世界系统。传统解决方案需要我们手动输入相关上下文，并自行执行模型建议的操作。
AI智能体系统则能突破这些限制。通过引入持续的计算处理机制，AI智能体的任务完成质量比单纯调用LLM API的效果更加优秀。这就是所谓的"测试时计算扩展法则"——LLM在生成更多中间结果的过程中，会持续优化最终输出质量。接下来我会介绍的3级智能体实例将具体展示这种机制的实际应用。
AI智能体的3个层级
由于行业内对"AI智能体"尚无统一定义，实践者更倾向于使用"智能体系统"这个概念。比起非黑即白的二元划分，更准确的理解方式是将其视为一个具备不同自主性程度的系统——从完全无自主性的规则系统，到具有人类级决策能力的AI智能体。
为了具体说明这个概念，我们将通过三个典型案例展示不同层级的智能体系统。需要注意的是，这些层级并非互斥关系。例如：第三层级的"循环调优型LLM"可以作为第二层级"工作流型LLM"的组成部分，而第一层级的"工具增强型LLM"又常被整合进第三层级的解决方案中。
第一级架构：LLM+工具组合
目前最基础的智能体系统形态，是将大模型(LLM)与各类工具结合的解决方案。工具模块在这样的系统中起着关键作用，因为它们赋予了系统与现实世界交互的能力。
以下是智能体系统中常见的六类工具：
- 网络搜索：bing是最早实现通过大模型与搜索引擎获取实时信息，目前Google/DuckDuckGo/百度/360搜索等也实现大模型搜索功能
- 代码解释器：执行编程指令并处理运行结果，最优秀的代码是Claude
- API调用：对接各类程序接口(如业务API/Email/飞书)完成操作
- 计算机控制：让具备视觉能力的LLM通过键鼠操作图形界面
- 文件解析：读取PDF/CSV等格式的文本内容
- 协同模型：调用其他LLM或多模态模型处理专项任务
这类系统的典型代表是ChatGPT，它集成了网页搜索、Python解释器和文生图模型。正是这些工具使其从最初社交媒体上的新奇玩具，进化成为真正的生产力工具。
值得注意的是，虽然工具扩展显著提升了LLM的实用性，这类系统仍存在本质局限。它们依赖单次LLM调用，难以处理需要多步决策的复杂任务——比如从选题调研、最佳方案筛选到初稿撰写的完整创作流程。这时就需要引入更高层级的解决方案：工作流系统。
第二级架构：LLM工作流系统
工作流本质上是一种用有向图定义任务执行流程的方法论。这里的"图"是数学概念，由节点（代表具体处理
步骤）和有向边（代表执行顺序）构成。
将LLM系统设计为工作流结构主要带来两大优势：
- 任务解耦能力：通过将复合型任务拆解为子任务交由专业模块处理
- 过程可控性：模块化设计便于监督中间结果输出，提升系统可调试性
根据Anthropic最新研究，业界常见的工作流架构可归纳为以下五种模式：
核心工作流模式
- 链式处理：线性执行任务步骤，前序输出作为后续输入（如A→B→C）
- 路由分发：根据输入特征分类后定向到专用处理模块（如A→B或A→C）
- 并行处理：通过任务分片（并行处理子任务）或投票机制（多版本输出择优）提升效率
- 协调器-工作机：中央调度器分解任务，分配至多个专业执行单元协同完成
- 评估-优化循环：生成模块与评估模块形成闭环迭代（如A→B→A循环）
值得注意的是，前四种模式本质上是封闭式流程——任务按照预定步骤顺序执行并终止。而评估-优化循环模式则突破了这一限制，使其能够处理理论上可无限迭代的开放性任务，这正是通向下一层级智能体的关键特征。
第三级架构：动态反馈系统(循环反馈系统)
尽管前两个层级的系统能解决许多问题，但有些任务无法通过单次调用或预设流程完成。这类问题需要LLM进行持续探索与自我修正，在循环中不断优化解决方案。
这种机制利用了类似OpenAI的o1和DeepSeek R1模型所展示的测试时计算扩展性。但与这些固定模型不同，智能体系统的优势在于能通过工具与现实系统交互，并根据反馈进行动态调整。
典型的实现方式是一个**"行动+反馈"循环**：系统反复执行任务并接收评估信号，直到达成预定目标。例如AI求职助手，让LLM生成求职简历，然后通过评分系统对岗位和简历匹配度进行质量检测（反馈），直至结果达标。
更先进的构建方法是端到端强化学习。在这种框架下，LLM结合工具执行任务后，会根据响应结果获取训练信号（即调整模型权重）。OpenAI的DeepResearch功能就是典型案例——它让ChatGPT将研究问题分解为行动方案，并通过多次迭代优化搜索结果。
接下来的计划?
基于大模型的灵活性，AI智能体正在发展成为能处理现实世界复杂任务的系统。本文已从宏观角度阐述了三种不同自主层级的智能体架构。
为帮助开发者更好地理解这些概念，本系列后续文章将针对每个层级展开深度剖析：
- 详解各级别的技术实现原理
- 提供可落地的代码示例
- 分析典型应用场景
欢迎在评论区留下你对这个系列内容的建议或期待探讨的主题。我们将根据读者反馈优先编写相关技术专题。
