作 者
人工智能与大数据研究中心
概念定义
智能体（AI Agent）是在特定环境中能够自主感知、思考和行动的一种高级的人工智能系统，它能够理解、学习和推理，以执行复杂任务和做出决策。智能体通过模拟人类行为和认知过程，提供个性化服务和交互体验，是实现通用人工智能的关键路径之一。
图1 智能体架构图
发展背景
智能体的发展紧密关联着人工智能技术的演进。起初智能体在特定任务中展现出自动化能力，但功能相对单一。随着深度学习的进步，尤其是大规模神经网络模型的出现，智能体开始具备更高级的数据处理和模式识别能力。近年来兴起的大模型技术，以其庞大的参数量和强大的学习能力，为智能体提供了前所未有的理解复杂数据和自然语言的能力。这使得智能体能够更加精准地响应用户需求，执行多样化任务，并在交互中展现更自然的语言理解和生成能力。智能体的通用性和灵活性，使其成为实现通用人工智能的关键路径之一。
发展历程
智能体的起源可以追溯到1950年，阿兰·图灵提出“图灵测试”，将“高度智能有机体”概念扩展到了人工实体。智能体的发展分为两个阶段，第一阶段以特定任务执行为特点，自1965年首个专家系统被提出，智能体底层算法经历了专家系统、深度学习等架构的迭代，2016年阿尔法狗战胜李世石是该阶段的标志性事件；第二阶段以泛化任务执行为特点，2022年OpenAI发布ChatGPT后，智能体底层算法转变为大模型，2023年百度、字节跳动等厂商相继发布智能体产品，标志着智能体应用的开始。
技术和应用现状
大模型在语言理解、逻辑思维、泛化能力等方面能力的发展，推动智能体由针对特定任务场景能力迈向具备通用能力的新阶段，随着Gemini 1.5 Pro、GPT-4o、Kimi等模型在多模态技术上持续突破，智能体感知端的能力得到进一步提升，智能体迎来产业化落地发展的关键阶段。OpenAI、谷歌、英伟达、百度、字节跳动等国内外企业相继推出智能体产品，从社交、个人助手、内容创作等场景开始积极探索智能体的应用。整体而言，智能体产品和服务模式的发展仍处于起步探索阶段。
智能体带来的颠覆性影响
智能体颠覆传统软件行业。传统软件行业与智能体的区别主要体现在智能体的自主性、学习能力和与用户的交互方式上。作为理解自然语言并执行多元任务的高级软件，智能体具备跨应用处理、自然对话交互、个性化定制、持续学习及主动服务提供等功能，这些能力超越了传统软件的范畴。传统软件受限于固定的编程逻辑，而智能体则能够根据用户的需求和环境的变化动态调整自己的行为，展现出更强的适应性和灵活性。这种从被动响应到主动智能服务的转变，不仅打破了软件与用户之间的传统界限，还颠覆了人机交互的方式，使得软件不再仅是一种工具，而是成为用户生活与工作中不可或缺的智慧伴侣。
智能体是大模型变成生产力的关键桥梁。尽管大模型具备强大的泛化能力，但直接将其应用于实际场景往往需要进一步的定制化和优化，以满足特定业务需求，将基座模型封装成智能体，则是实现这一转化的关键步骤。智能体不仅仅是模型的简单包装，它们融合了决策逻辑、环境感知、目标设定以及与用户的交互能力，能够根据动态变化的环境和用户输入做出响应。通过这样的封装，智能体可以更好地适应具体的应用场景，从而更有效地转化为生产力。例如，在制造行业，智能体可以监控生产线状态，基于实时数据分析进行自主预防性维护；在教育领域，智能体可以根据学生的学习进度和理解程度动态调整教学内容和方法，实现真正的因材施教。
智能体的应用场景
零售：智能体能够基于分析消费者浏览记录、消费记录和社媒活动准确绘制消费者画像，开展个性化推荐、营销活动匹配、智能客户服务等全流程体系的智能服务，帮助消费者精准匹配所需产品并以高性价比的方式完成消费体验。同时，智能体可以完成供应链、物流、营销等部门的高效协作，极大提升供应链、库存管理、广告投放等方面效率。
生产制造：智能体通过异构多源数据融合、跨业务线协同调度等能力，在生产线管理、设备运维预警、动态资源分配优化等生产管理环节显著提升效率。结合质检行业准则、先验经验等行业知识，利用计算机视觉和强化学习技术优化工业产成品缺陷检测、安全生产等方面流程，提高产品出货质量，确保生产运行的稳定性和安全性。
金融：智能体能够迅速捕获并结构化金融市场资讯、行业板块波动、经济指标等多模态金融数据，将复杂的金融业务转化为可执行的业务流程，辅助业务人员执行交易、调整投资组合、生成报告或发送警报等，在市场供需状态洞察、因子计算、风险控制、金融分析等业务场景中具有显著优势，有效提升金融领域的决策精度与效率。
教育：智能体基于教育大模型、通用大模型等多模型的底层算法能力，通过助教式智能体、学伴式智能体等多种模式，全流程跟踪学生学习习惯、知识掌握程度，及时反馈并优化学习进程，输出学生学习解读报告。此外，智能体还在学习路径设计、教学资源管理、智能评估反馈等场景不断释放应用潜力。
技术发展面临的挑战
信息处理的局限性。当前的AI系统受限于其上下文窗口，这意味着它们能够处理的信息量在任何时刻都是有限的。这种限制导致智能体在处理需要长时间记忆或理解复杂、连贯叙事的任务时，其性能和效率降低。例如，当要求智能体分析长篇文献、历史事件或连续的情节线索时，它们可能无法保持一致性和准确性，因为它们难以将信息跨越多个片段或时间点进行有效关联。相较于此，知识图谱等结构化数据存储方式在这方面展现出更高的可靠性，因为它们能够以更系统化的方式组织和链接信息，提供更准确和全面的知识检索能力。
具身智能体的实际应用限制。尽管软件智能体在虚拟环境中取得了显著进步，但在物理世界中的应用，如机器人，却面临着更多的难题。这些具身智能体需要理解和适应复杂的现实环境，包括物理障碍、动态变化和不可预测的人类行为。然而，由于高质量训练数据的稀缺以及将基础模型有效应用于机器人技术的挑战，具身智能体的学习过程变得异常艰难。这不仅限制了它们在执行精细操作或自主导航方面的能力，还阻碍了它们在真实世界场景中实现高效互动和适应性的进展。因此，尽管有理论上的潜力，但具身智能体在实际部署中往往表现得不如预期，需要更多的研究和开发来克服这些障碍。
未来展望
感知能力和执行能力升级将推动智能体交互能力进一步提升。大模型的快速迭代使得智能体初步具备了较强的认知能力、理解能力、逻辑推理能力，智能体作为大模型应用的重要延伸，需要具备更强的问题解决能力，这要求智能体在感知侧、执行侧能力的升级。在感知侧，智能体需进一步加强包括视觉、听觉和AIoT设备在内的多模态数据输入与理解能力，同时通过与用户的交互反馈，不断更新并理解用户需求；在执行侧，通过融入RPA工具解决API无法调用部分企业级软件问题，拓展智能体执行任务的边界。感知能力与执行能力的升级将推动大模型真正进入物理世界，提升智能体的交互能力，使其真正达到目标导向的感知、决策和执行的服务形态。
智能体搭建平台推动智能体向更广泛业务场景方向发展。智能体搭建平台为用户提供低代码、零代码的智能体开发模式，实现模型训练及部署、工作流设计、测试评估等流程的敏捷快速构建，开发者通过提示词编排、工作流模块拖拽等方式开发智能体，将有效降低智能体的开发难度。低门槛的智能体搭建平台将促进拥有更多业务场景的企业用户搭建企业级个性化的智能体，融合企业特定业务场景的规则、知识、数据，真正赋能真实业务场景，推动智能体在零售、金融、物流、制造业、教育、交通等更广泛业务场景的深入应用。
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