年初，很多AI领域大佬比如黄仁勋，吴恩达都在强调AI Agent，并一致认为2025年就是Agent元年。现在到处都在谈论agent落地，连参与AI求职面试的时候hr都会问你有没有从0-1搭建过Agent，而不像前几年只关心RAG。那么，今天这篇文章就由浅入深地讲讲Agent的概念以及应用。

在讲Agent的时候，我们通常会与工作流一起讲。因为目前能用无代码工具比如coze或者dify平台搭建的所谓bot智能体大多数意义上都是一个工作流。它的任务流程是固定的，像是流水线上的产品。工作流的定义是按照预先设定好的路径，将LLM与各种工具进行编排来完成任务。

而智能代理（Agent）是指能够感知环境、根据感知做出决策并执行行动以实现特定目标的系统。Agent通常具备自主性、交互性、适应性和目标导向等特点。它主要利用了LLM的推理能力，来动态调整策略。

由LLM驱动的智能体通常具备下面的特点，当然其他文献中也会对Agent的能力有解释，但是都是类似的。它既有LLM本身的能力，又赋予agent更为自主和灵活的思考空间，而仅仅是单方面解决问题的工具。

规划能力（Planning）

• 子目标与拆解: Agent大脑把大的任务拆解为更小的，可管理的子任务，这对有效的、可控的处理好大的复杂的任务效果很好.

• 反省和改良: Agent能基于过去的动作做自我批评和自我反省，从过去的问题中学习并不断改进.

记忆（Memory）

• 短期记忆: 就是prompt内写的一些角色定义，技能等作为短期记忆.

• 长期记忆: Agent能够保留和无限召回的历史信息能力.

工具使用（Tools Use）

• Agent能感知在模型内部知识不够用时知道要调用什么外部API，比如实时联网检索，访问专有的信息知识库，查询数据库信息等来获得想要的结果以便完成任务。

尽管单Agent在文本处理方面取得了显著进展，但它们在处理非文本模态信息（如图像和音频）方面的能力是有限的。所以有了多模态Agent，从图片，声音，文本等各个角度来感知信息，并进而做出反应。

刚才所提到的概念只是单个agent层面，目前研究已经深至多agent系统。多Agent系统通过将任务分配给具有不同专长的多个Agent来提高效率和效果。这里通常要一个plan agent，他相当于团队的领导，进行任务的拆解，然后分配给合适的agent去做。具体体现的场景，可以举个例子。小组讨论问题，需要给出一个方案。那么每个组员就是一个agent，都担任不同的角色，由plan agent领导整场讨论，经过互相之间信息的沟通，不断完善方案知道所有的agent的都一致同意这个结果。那在多模态环境中，这种协作可以进一步增强系统的处理能力，适用于需要大规模协作和决策的复杂任务，已经落地的场景如智慧城市管理、复杂游戏环境和大规模推荐系统等。

AI的发展道路可以大致概括为：从LLM到Agent，再到AGI（通用人工智能）。与当前 AI 技术聚焦于单一任务的模式相异，AGI 旨在打造能够开展多维度学习与推理的智能体。其能力框架融合了内部、界面和系统这三个维度。达成 AGI，需具备更强大的能力且遵循更严苛的约束条件。AGI 应当拥有接近或超越人类的高级认知与推理水平，涵盖逻辑推理、因果推理、抽象思维以及创造性思维等方面。当前，我们只是开始了Agent的探索，相信随着技术的进步，在不久的将来我们会进入AGI时代。

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