AI Agent与Agentic AI原理与应用（上） - Agent的兴起及核心技术栈

一、AI Agent和Agentic AI的兴起

（一）AI Agent爆发的技术与生态契机

1. 大语言模型（LLM）的能力跃升
   • 自然语言理解与生成（NLU/NLG）：LLM具备复杂指令理解、上下文推理和文本生成能力，为Agent提供“大脑”和“嘴巴”。
   • 常识推理与逻辑演绎：掌握世界知识和基本推理能力，支持复杂规划和决策。
   • 代码生成与理解：生成和理解代码，赋予Agent操作软件和调用API的能力。
2. 相关基础设施与生态的成熟
   • 向量数据库：高效存储和检索非结构化数据，构建Agent长期记忆和知识库。
   • 模型API与服务化：各大厂商开放LLM及AI能力API，降低开发门槛。
   • 开源框架与社区：如LangChain、Crew AI等提供模块化工具和实践案例，加速应用开发。

（二）Agent的发展历程

1. 早期探索（1956–1990）：符号主义AI中的Agent，如“逻辑理论家”和“通用问题求解器”，强调知识表示和演绎推理。
2. 强化学习兴起（1990s-至今）：赋予Agent从环境交互中学习决策策略的能力，如AlphaGo。
3. 互联网与Web Agent（1990s-2000s）：搜索引擎爬虫、早期聊天机器人和推荐系统展现应用潜力。
4. 机器学习与深度学习融合（2010s）：提升Agent在感知和模式识别方面的能力。
5. 大型语言模型爆发（2020s）：GPT-3展示零样本/少样本学习能力，ChatGPT通过指令微调提升对话能力，AutoGPT等项目推动自主任务规划与执行。

（三）AI Agent的核心特质及概念解析

1. 定义：具备环境感知、智能决策和自主行动能力的智能实体。
2. 核心特征：自主性、目标驱动、环境交互、学习与适应性。
3. 发展阶段：
   • 基础工具与指令阶段：使用LLM结合工具完成简单任务。
   • 知识库与存储阶段：加入知识库和存储功能，解决LLM无状态问题。
   • 记忆与推理阶段：具备记忆和推理能力，提升复杂任务成功率。
   • 多Agent团队阶段：多个Agent分工合作解决复杂问题，但成功率仍较低。
   • Agent系统阶段：构建完整系统，支持API异步处理和结果流式传输。

（四）Agents、AI Agents与Agentic AI的区别

1. Agents：最基础概念，能感知环境并行动的实体，无需AI，如冰箱恒温器。
2. AI Agents：AI驱动，利用机器学习和NLP做决策，如虚拟助手。
3. Agentic AI：更自主、适应性强，能自主规划和决策，如智能家居管理系统。

（五）AI Agent的适用场景及判断标准

1. 适用场景：高复杂度任务、需要自主规划与执行、与环境交互、长期记忆与学习、多模态感知。
2. 判断标准：任务可拆解性、环境可观察性、目标明确性、知识可表达性、鲁棒性要求和长期价值。

（六）应用案例

1. 智能客服：电商客服机器人理解用户意图，执行多步操作。
2. 医疗健康：在线问诊App单日处理12万次问诊，分诊准确率达95%。
3. 广告营销：内容创作Agent生成文案、图片和视频脚本。
4. 软件开发：Devin能自主完成编程任务，从需求理解到部署。

二、AI Agent的核心技术栈解密

（一）核心组成部分

1. 感知模块：接收和理解多模态信息，如文本、图像、语音等。
2. 认知与决策模块：基于感知信息进行思考、推理和规划，LLM作为核心引擎。
3. 行动模块：执行决策结果，调用工具、执行代码或与物理世界交互。

（二）感知模块

1. 多模态信息输入：包括文本、图像、语音、视频、传感器数据和结构化数据。
2. 关键技术：
   • 自然语言处理（NLP）：理解文本意义、意图和实体，如命名实体识别和情感分析。
   • 计算机视觉（CV）：识别对象、理解场景，如目标检测和光学字符识别。
   • 自动语音识别（ASR）：将语音转换为文本，处理口音和噪声挑战。
3. 环境状态表征：整合多源信息，构建统一的环境描述，支持多模态融合和相关性判断。
4. 挑战与前沿：部分可观测环境下的状态推断、动态环境学习和可解释性状态表征。

（三）认知与决策模块

1. 核心引擎：LLM
   • 角色与能力：理解指令、处理上下文、进行常识推理，通过思维链（CoT）、思维树（ToT）等技术增强推理能力。
   • 局限性及弥补：幻觉问题通过工具调用和事实核查解决，知识截止通过实时搜索更新，逻辑推理脆弱性通过代码执行器弥补。
2. 规划能力：
   • 任务分解：分层规划（HTN）将抽象目标转化为具体步骤，LLM驱动分解模糊指令。
   • 规划方法：经典规划基于环境模型搜索，基于学习的规划通过强化学习优化策略，ReAct框架实现推理与行动交互。
3. 记忆能力：
   • 短期记忆：LLM上下文窗口和对话历史存储。
   • 长期记忆：向量数据库和知识图谱存储持久化知识，支持语义检索。
4. 学习与适应能力：通过强化学习、人类反馈学习和持续学习，优化行为和适应环境。

（四）行动模块

1. 工具使用：
   • Function Calling机制：LLM生成函数调用请求，外部工具执行并返回结果。
   • MCP协议：标准化模型与工具交互，解决开发耦合和生态碎片化问题，支持文件管理、信息查询等场景。
2. 代码执行：在沙箱环境中执行Python等代码，实现复杂计算和自动化任务。
3. 物理世界交互与人机交互界面：
   • 物理交互：通过ROS等接口控制机器人，处理传感器数据。
   • 人机交互：生成文本、语音和GUI操作，主动澄清用户意图。

（五）Agent架构模式

1. 单Agent与多Agent系统（MAS）：
   • 单Agent：设计简单，适合有限任务；多Agent协同处理复杂问题，支持模块化和并行执行。
   • MAS关键机制：通信、协作、协商和组织结构设计。
2. A2A协议：Google发布的Agent间通信协议，支持安全协作、任务状态管理和能力发现。
3. 主流框架分析：如AutoGen、LangGraph和CrewAI，各有侧重和适用场景。
4. 高级模式：反思性Agent自我评估和修正，具身智能Agent考虑物理交互和世界模型。
5. Agentic RAG与AG-UI协议：前者优化检索增强生成，后者解决AI与前端交互标准化问题。

（六）构建基础AI Agent的核心步骤

1. 定义目标与范围：明确任务和成功标准。
2. 选择核心引擎：选型合适的LLM并集成API。
3. 系统设定与行动：设计提示词和工具调用逻辑。
4. 构建记忆机制：实现短期和长期记忆。
5. 实现规划与推理：任务分解和决策逻辑。
6. 迭代优化与评估：通过测试和反馈改进系统。

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