【AI先鋒洞察】近兩年隨著大模型能力的不斷躍升,“智能體”越來越多進(jìn)入到公眾視野,成為學(xué)者、程序員、投資人爭相關(guān)注的話題和對象。年初Manus團(tuán)隊發(fā)布的智能體應(yīng)用案例著實讓人感到,智能體不再是學(xué)術(shù)概念,而已經(jīng)走入到人們的工作生活,用戶只需通過自然語言描述需求,智能體即可快速響應(yīng)并執(zhí)行任務(wù)。然而智能體究竟是什么,不同時代、不同人群和不同角度都有著不同的定義。本文嘗試做一個相對客觀的綜述,并著重闡述大模型時代的概念內(nèi)涵。
一、引言
智能體(Agent)的概念并非起源于大型語言模型(LLM)時代,其思想可以追溯到20世紀(jì)60年代人工智能的初期。隨著技術(shù)的發(fā)展,智能體逐漸從學(xué)術(shù)理論走向工業(yè)應(yīng)用,并在近年來迎來爆發(fā)式發(fā)展。尤其在大模型賦能下,智能體(Agent)技術(shù)作為連接感知、決策與行動的核心概念,正重新煥發(fā)活力——從傳統(tǒng)任務(wù)驅(qū)動系統(tǒng)演進(jìn)為具備更強(qiáng)認(rèn)知和協(xié)作能力的自主體。本文將系統(tǒng)回顧智能體的起源、定義、發(fā)展歷程與技術(shù)架構(gòu)演進(jìn),并討論其在大模型時代的價值重塑與新內(nèi)涵。
二、智能體的起源與定義
最初“agent”概念來源于哲學(xué)和生物學(xué),用以描述具備自主性、自我調(diào)節(jié)能力的實體。20世紀(jì)50年代末至70年代,人工智能研究中開始引入“agent”概念,用于模擬具備感知-決策-行為循環(huán)的系統(tǒng)。
一個智能體通常被定義為:
“一個在環(huán)境中感知并采取行動以實現(xiàn)目標(biāo)的系統(tǒng)”(Russell & Norvig,?Artificial Intelligence: A Modern Approach)
核心特征包括:
- 感知(Perception)
- 決策/推理(Reasoning/Planning)
- 行為(Action/Execution)
- 目標(biāo)導(dǎo)向(Goal-driven)
- 自主性(Autonomy)
- 可適應(yīng)性與學(xué)習(xí)能力(Adaptability & Learning)
三、發(fā)展歷程
第一階段:符號主義(規(guī)則驅(qū)動)智能體(1950s–1990s)
早期的智能體系統(tǒng)多基于符號主義,依賴于預(yù)定義的規(guī)則和知識庫。這些系統(tǒng)通常是專家系統(tǒng),通過人工編碼的規(guī)則進(jìn)行推理和決策。行為模式靠固定規(guī)則驅(qū)動,缺乏自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力。
第二階段: 連接主義(任務(wù)驅(qū)動)Agent (1990-2010)
隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,連接主義方法開始應(yīng)用于智能體設(shè)計。這些Agent能夠通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來改進(jìn)其行為,但通常缺乏復(fù)雜的推理和規(guī)劃能力。強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合,智能體從“感知+規(guī)則”演進(jìn)為“感知+學(xué)習(xí)+優(yōu)化”。典型應(yīng)用:AlphaGo、OpenAI Gym、DeepMind控制智能體。
第三階段:大模型Agent (2020至今)
大型語言模型(LLM)的出現(xiàn)為智能體技術(shù)帶來了革命性的變革。LLM Agent 能夠理解和生成自然語言,智能體不再僅僅是腳本的執(zhí)行器,更具備任務(wù)分解、計劃制定、過程管理等能力,能夠處理復(fù)雜的任務(wù)和環(huán)境,智能體具有更強(qiáng)的泛化能力。智能體作為新一代“智能操作單元”,將重塑原有系統(tǒng)的運(yùn)行邏輯與交互方式。
表1 智能體發(fā)展歷程
四、大模型時代下的智能體新價值與內(nèi)涵
1、從傳統(tǒng)到LLM時代的智能體架構(gòu)變化
傳統(tǒng)智能體:傳統(tǒng)智能體通常包括感知、認(rèn)知和行動三個模塊。感知模塊負(fù)責(zé)接收環(huán)境信息,認(rèn)知模塊進(jìn)行推理和決策,行動模塊執(zhí)行相應(yīng)的動作。這種架構(gòu)在處理復(fù)雜任務(wù)時面臨知識表示、推理效率和泛化能力等方面的挑戰(zhàn)。
基于LLM的智能體:基于LLM的智能體利用預(yù)訓(xùn)練的LLM作為核心的認(rèn)知引擎,能夠直接處理自然語言形式的任務(wù)指令和環(huán)境信息,具備了語義理解、推理和語言輸出能力?;凇罢Z言-工具-執(zhí)行”閉環(huán)的智能體具有了“認(rèn)知+行動”的閉環(huán)能力,同時大模型具備的“跨任務(wù)遷移”與“少樣本適應(yīng)”能力,使得智能體在未見任務(wù)上表現(xiàn)出更高魯棒性,
與傳統(tǒng)智能體相比,基于LLM的智能體在知識來源、泛化能力和交互方式等多個維度上實現(xiàn)了代際跨越。當(dāng)今的智能體代表著由三大關(guān)鍵發(fā)展融合推動的質(zhì)的飛躍:①LLM 前所未有的推理能力、②工具操作和環(huán)境交互方面的進(jìn)步、③支持縱向經(jīng)驗積累的復(fù)雜記憶架構(gòu)。這種融合將理論構(gòu)想轉(zhuǎn)化為實用系統(tǒng),日益模糊了助手和協(xié)作者之間的界限。這種轉(zhuǎn)變從根本上源于LLM作為通用任務(wù)處理器的角色,它通過生成統(tǒng)一語義空間內(nèi)的感知、決策和行動,從而形成類似人類的認(rèn)知循環(huán)。
如圖描述了一個典型的智能體多層架構(gòu),主要由三個主要部分組成:用戶層、功能層、方案層、智能體層、知識層、數(shù)據(jù)模型層,以及本體層。智能體層可能由多個不同角色的智能體組成,例如“過程調(diào)度代理”、“需求分析代理”、“方案匹配代理”和“方案生成代理”。知識層由不同類型的知識圖組成:“對象-關(guān)系圖”、“事件圖”、“模型圖”和“解決方案模型”。這些知識圖作為系統(tǒng)的知識庫,為上層提供支撐。
2、 面向復(fù)雜環(huán)境的多智能體協(xié)作
多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent Systems, MAS)是人工智能的重要分支,涉及多個自治智能體在共享環(huán)境中的感知、決策、協(xié)作與博弈。MAS系統(tǒng)結(jié)合大模型進(jìn)行復(fù)雜博弈、協(xié)作任務(wù)(如復(fù)雜戰(zhàn)場模擬、多機(jī)器人協(xié)作)成為解決復(fù)雜問題的必然路徑,也成為智能體系統(tǒng)重要的研究方向。其關(guān)鍵技術(shù)包括智能體建模、通信協(xié)議、任務(wù)協(xié)作、博弈與機(jī)制設(shè)計、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、沖突協(xié)調(diào)、系統(tǒng)魯棒性以及環(huán)境信息融合。隨著大模型的發(fā)展,MAS正向“語言+認(rèn)知+協(xié)作”模式演進(jìn),實現(xiàn)更自然的任務(wù)協(xié)商、更強(qiáng)泛化能力和跨模態(tài)智能控制,在軍事、制造、城市仿真等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景與戰(zhàn)略價值。
HASHIRU 是一種典型的新式 MAS 框架,旨在增強(qiáng)靈活性、資源效率和適應(yīng)性。它利用“CEO”智能體動態(tài)管理專門的“員工”智能體,由經(jīng)濟(jì)模型驅(qū)動其分層控制結(jié)構(gòu)實施智能體生命周期管理。
HASHIRU 的特色是“CEO”智能體,可以根據(jù)任務(wù)需求和資源約束(成本、內(nèi)存)選擇性對員工智能體進(jìn)行實例化。優(yōu)先考慮較小的本地 LLM,同時在必要時靈活使用外部API和更大的模型。包含招聘/解雇成本的經(jīng)濟(jì)模型有助于團(tuán)隊穩(wěn)定和高效的資源配置。該系統(tǒng)還包含自主API工具創(chuàng)建和記憶功能。
3、 自主學(xué)習(xí)
近年來,自主學(xué)習(xí)能力在大模型智能體中變得越來越重要。由于任務(wù)復(fù)雜性和多樣性的增加,傳統(tǒng)由人類或外部模型監(jiān)督的大語言模型成本高昂,并且可能面臨性能瓶頸。為了解決這個問題,自我進(jìn)化方法應(yīng)運(yùn)而生,它使 LLM AGENT 能夠自主地獲取、改進(jìn)經(jīng)驗,從模型本身生成的經(jīng)驗中學(xué)習(xí)、從多智能體協(xié)同演化中學(xué)習(xí),以及通過外部資源演化學(xué)習(xí)。這些機(jī)制共同增強(qiáng)了模型在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)性、推理能力和性能。
自主優(yōu)化和自學(xué)習(xí)使LLM智能體能夠在無需大量監(jiān)督的情況下提升其能力。這包括自監(jiān)督學(xué)習(xí)、自反思、自校正和自獎勵機(jī)制,使模型能夠動態(tài)地探索、調(diào)整和完善其輸出。
- 自監(jiān)督學(xué)習(xí),使 LLM 智能體能夠改進(jìn)使用未標(biāo)記或內(nèi)部生成的數(shù)據(jù),從而減少對人工注釋的依賴。
- 自我反省和自我糾正,使LLM智能體能夠通過識別和解決錯誤來改進(jìn)模型,迭代完善其輸出,自我驗證技術(shù)使模型能夠回顧性地評估和糾正其輸出,從而做出更可靠的決策。
- 自我獎勵與強(qiáng)化學(xué)習(xí),使LLM能夠通過生成內(nèi)部獎勵信號來提升性能。自我生成的獎勵有助于模型改進(jìn)決策,并保持穩(wěn)定一致的學(xué)習(xí)改進(jìn)。對比蒸餾使模型能夠通過自我獎勵機(jī)制進(jìn)行自我調(diào)整。此外,通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略,利用評估方法促進(jìn)自我改進(jìn),也可以增強(qiáng)LLM的適應(yīng)性。
多智能體協(xié)同進(jìn)化使 LLM 能夠通過與其他智能體的交互而不斷改進(jìn)。這包括合作學(xué)習(xí)(智能體共享信息并協(xié)調(diào)行動)以及競爭性協(xié)同進(jìn)化(智能體參與對抗性互動以改進(jìn)策略并提升性能)。
外部資源通過提供結(jié)構(gòu)化信息和反饋來增強(qiáng)智能體的進(jìn)化。知識增強(qiáng)型進(jìn)化整合結(jié)構(gòu)化知識以改進(jìn)推理和決策,而外部反饋驅(qū)動型進(jìn)化則利用來自工具和環(huán)境的實時反饋來優(yōu)化模型性能。
五、展望與挑戰(zhàn)
當(dāng)前智能體技術(shù)的廣泛應(yīng)用面臨以下挑戰(zhàn):
1、長期記憶與狀態(tài)保持機(jī)制不完善
當(dāng)前智能體多采用短期上下文處理方式,缺乏對歷史經(jīng)驗和多輪交互狀態(tài)的持續(xù)記憶??梢酝ㄟ^引入向量數(shù)據(jù)庫+長短期記憶融合結(jié)構(gòu)(如Memory-Augmented Transformers、RAG機(jī)制),通過構(gòu)建可檢索知識記憶模塊,結(jié)合會話上下文持續(xù)追蹤狀態(tài),實現(xiàn)“任務(wù)級”長期記憶能力。
2. 可解釋性與魯棒性問題
大模型驅(qū)動的智能體常被視為“黑箱”,難以追溯其推理鏈條或在異常輸入下保持穩(wěn)定表現(xiàn)。發(fā)展“神經(jīng)-符號融合架構(gòu)”,引入因果圖譜、可視化推理路徑等手段,提升推理過程的透明度;同時結(jié)合對抗樣本訓(xùn)練與魯棒性評估機(jī)制,提升系統(tǒng)對異常輸入和邊界條件的容錯能力。
3. 多智能體系統(tǒng)中的沖突解決機(jī)制
多智能體協(xié)作中易出現(xiàn)資源競爭、目標(biāo)沖突和策略分歧,缺乏有效的協(xié)商與調(diào)解機(jī)制。引入博弈論機(jī)制(如Nash協(xié)商、機(jī)制設(shè)計)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的多主體信用機(jī)制(credit assignment),結(jié)合任務(wù)驅(qū)動的“協(xié)商智能體”,實現(xiàn)沖突檢測與自適應(yīng)協(xié)商調(diào)解,保持系統(tǒng)協(xié)同穩(wěn)定性。
六、結(jié)語
大型語言模型智能體具有目標(biāo)驅(qū)動行為和動態(tài)適應(yīng)能力,代表了通向通用人工智能的關(guān)鍵途徑。智能體技術(shù)的演進(jìn)體現(xiàn)了人工智能從工具化向自治化的躍升。在大模型加持下,智能體將不僅是人工智能的體現(xiàn)形式,更是未來智能系統(tǒng)的核心組織單元,承載著人類復(fù)雜任務(wù)的理解與執(zhí)行使命。深入研究與構(gòu)建“面向目標(biāo)、具備學(xué)習(xí)、可感知、能決策”的通用型智能體,是邁向更強(qiáng)AI的關(guān)鍵路徑之一。