智能体的进化：详解Agent发展简史

一灯架构
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前言

今年被誉为“Agent 之年”，背后原因有三：基础模型能力齐头并进、多模态和工具链基础设施快速完善，以及业内标准（如 MCP）加速落地。AI Agent 即“智能体”，它能感知环境、自主规划、调用工具执行行动，并具备记忆能力。本文从定义、核心能力演进、典型架构和未来趋势四个方面展开，结合案例和 Mermaid 图示，帮助读者快速摸清 Agent 的“皮相”与“内核”，为后续深入研究或应用奠定理论基础。

1. 什么是 AI Agent

AI Agent（中文常译为“智能体”或“代理”）本质上是能够：

  1. 感知环境：不仅限于文本，还可接入图像、音频、视频等多模态信息；
  2. 自主规划：在接到任务后，自动拆解步骤、制定执行方案；
  3. 调用工具执行行动：通过 API 调用或浏览器自动化等手段，与外部系统交互；
  4. 长期记忆：记录执行过程中的重要信息，形成“短期＋长期”记忆体系。

换句话说，AI Agent 就是“代表人类去完成具体任务”的人工智能系统。

2. Agent 的四大核心能力

2.1 感知能力（Perception）

  • 文本感知：传统的大语言模型（LLM）以文本输入为主；
  • 多模态感知：自 2023 年起，GPT-4 Vision 等模型能直接理解图片、图表，2024 年更有端到端音频／视频理解的多模态模型；
  • 中间方案：OCR、ASR（自动语音识别）等工具接入，为文本模型“补气”。
flowchart LR
  A[用户输入] -->|文本| B[LLM]
  A -->|图片→OCR| B
  A -->|音频→ASR| B
  subgraph 多模态LLM
    B --> C[图像理解]
    B --> D[语音理解]
  end

2.2 规划能力（Planning）

  • Chain-of-Thought（CoT）：提示模型“先想再答”，实现多步推理；
  • 多思路备选（Self-Consistency/PoT）：生成多种解法，择优输出；
  • 工作流型（Multi-Agent Workflow）：将不同子任务分配给多个“小模型”协作；
  • 内化推理（ReAct、O1O 等）：让模型自身学习在回答前自动拆解问题，并在端到端训练中强化规划能力。

2.3 行动能力（Action）

  • Function Calling：模型生成标准化 API 调用文本，外部系统执行后将结果回传；
  • 浏览器自动化（Browser as a Tool）：利用 Playwright、Selenium 等工具，让模型“操控”网页；
  • 通用工具协议（MCP）：类似“Type-C 转接头”，统一接口规范，降低接入多种工具的成本；
  • 虚拟机沙盒：如 MANOS、OpenMonos 等项目，为每个 Agent 提供隔离运行环境。
flowchart LR
  Task[接收任务]
  Task --> Plan[自主规划步骤]
  Plan -->|调用 API| API
  Plan -->|浏览器操作| Browser
  Plan -->|终端命令| Shell
  API & Browser & Shell --> Execute[执行结果]
  Execute --> Memory[记录／总结]

2.4 记忆能力（Memory）

  • 短期记忆（Context Window）：扩展上下文长度，提升对话连贯性；
  • 长期记忆（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：向量数据库中检索相关文档，减少“幻觉”；
  • 执行中记忆：对中途生成的内容或执行结果进行归档、摘要和回顾；
  • 稀疏注意力、分层存储：如 DeepMind 的 Long-Range Transformer，提高超长文本记忆能力。

3. Agent 发展简史

  1. 2022 年：AutoGPT、BabyAGI 等实验项目；
  2. 2023 年：GPT-4 Vision 推出，多模态初阶；ReAct、Toolformer 实现简单工具调用；
  3. 2024 年：Anthropic Computer Use（屏幕像素操作），OpenAI O1O/O3 端到端推理模型；MCP 协议落地；
  4. 2025 年：通用 Agent 平台（MANOS、OpenMonos、OpenAI Agent SDK）竞相发布，进入快速迭代阶段。

4. 应用场景与未来展望

4.1 行业应用

  • 编程自动化：从需求到部署，生成、调试、交付全流程支持；
  • 调研与分析：Deep Research、Google Deep Search 等垂类 Agent 加速信息汇总与洞察；
  • 医疗、金融等专业领域：特定知识库＋行业工具，提供精准服务。

4.2 对个人和社会的影响

  • 工作方式：繁琐工作被替代，人类需提升规划、判断和跨领域整合能力；
  • 学习与生活：普及智能助理，及时解决日常问题，但也要注意隐私与安全；
  • 身份与意义：Agent 不是人类的简单替代，而是“人类智慧的延伸”，带领我们进入未知领域。

5. 结语

AI Agent 正在从“概念热度”迈向“实用落地”——基础模型提升、多模态感知、统一工具协议和记忆体系齐头并进，共同点燃了 Agent 时代。面对机遇与挑战，我们需要以更高维度的思考和协作能力，与智能体并肩前行。

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