智能体（人工智能 Agent）是一种可以自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的计算机系统或实体，一般依靠大型语言模型作为其核心决策和处置单元，拥有独立考虑、调用工具去逐步完成给定目的的能力。作为将来大模型最主流的用法方法，智能体备受业界关注。2024年智能体技术被纳入《国家AI产业综合标准化体系建设指南（征求建议稿）》，在标准引领下将来智能体技术将优质进步并助推大模型加速赋能千行百业。本文通过讲解智能体技术、应用近况及商品演进，剖析了智能体技术将来进步方向和面临的挑战。

1、智能体技术

1.1 智能体工作原理

大脑(Brain)：大脑主要由一个大型语言模型LLM组成，不只存储常识和记忆，还承担着信息处置和决策等功能，并可以呈现推理和规划的过程，能非常不错地应付未知任务。感知(Perception)：感知模块的核心目的是将智能体的感知空间从纯文字范围扩展到包含文字、听觉和视觉模式在内的多模态范围。

行动(Action)：在智能体的构建过程中，行动模块接收大脑模块发送的行动序列，并实行与环境互动的行动。

1.2 智能体技术特征

大模型一般通过Prompt（提示）与用户进行交互，输出成效受限于用户提问的明确度。信息处置方面，仅处置静态或流式数据输入，不涉及直接的环境交互，不可以自主地采取行动。技术应用方面，行业常识缺少、易出现幻觉、提示词工程学习门槛高成为大模型破圈的妨碍。而基于大模型的智能体，其设计目的是达成对环境的有效互动，通过感知模块采集环境信息，并通过行动模块来改变环境状况，整理了感知、决策、行动等多个环节，因而智能体在自主能力、决策能力、协作交互等方面展示出优势，弥补了大模型的不足，成为AI界的“行动派”。

2、智能体技术应用

依据面向的对象、步骤不同，智能体主要应用在三种场景：

2.1 单智能体应用

一个特定的环境中，仅有一个智能体进行感知、学习和行动，需要独立地与环境进行交互，并依据环境的反馈来优化其行为方案，以达成预设的目的。可应用在交互性质场景，如游戏人工智能（如围棋、电子游戏等）、自动开车、机器人控制等。单智能体系统的复杂性相对较低，某些任务中更容易达成和部署。

2.2 多智能体系统

由多个智能体（软件程序、机器人或其他具备自治性的实体）组成的复杂的分布式系统，每一个智能体都具备我们的感知、决策和行动能力，并且可以与其他智能体进行通信、信息共享、交互和协作，以达成一同的目的或任务。一般后端设定不同角色的智能体，前端通过对话链协同工作，可以完成单个智能体很难完成或没办法完成的任务，具备更高的灵活性、可扩展性和鲁棒性。可应用在分布式控制、智能交通、智能制造、自然语言处置等范围。

2.3 智能体平台

构建智能体系统的集成化平台，用户在平台上概念并部署各类智能体，平台通过方案性步骤，优化智能体组合以适应特定任务需要，各智能体可饰演不同专业角色，在任务协商和角色分配后，协同实行任务并完成结果整理。适用于智能体开发、企业定制解决决策略场景。

3、智能体商品演进从时间维度智能体主流商品的演进大致可划分为三个阶段：

3.1 构建智能体框架阶段

内2023年3月AutoGPT框架项目发布，包含需要下发、自主运行、结果输出三个核心模块。功能上主如果通过Prompt向ChatGPT下发任务，ChatGPT通过大模型对语义内容理解，输出详细的解决方法，经过逻辑判断选择优先实行的步骤，生成可实行的操作或指令，并调用外部资源或工具完成指令操作。AutoGPT框架把大模型的自然语言理解、内容生成、逻辑推理等核心能力外推到具体场景，辅以感知与行动技术，有端到端解决问题的潜力，被觉得是大模型落地的要紧模式。

3.2 GPTs智能体雏形阶段

2023年11月Open人工智能推出Assistant API，后续发布GPTs服务，允许用户构建个人自概念GPT助手，不需要编码，用户通过上传个人数据与自概念练习，能达成垂类模型的迅速搭建，大幅度减少人工智能应用的创作门槛，进一步推高智能体的热潮。

3.3 个人智能体孵化阶段

2023年12月联想公布了个人智能体“小乐同学”的进展。个人智能体,基于内嵌于终端的当地大模型塑造，精准理解用户意图，并将意图转换为相应的任务组合，分解任务并辨别任务完成的路径，通过查看当地常识库、调用设施API与适合的模型或应用来实行相应的任务，并将相应的结果返回给智能体，智能体完成整理后反馈给用户。与云端模型能力相比，整个过程完全不需要上云，不侵犯用户个人隐私，并对硬件有非常强的控制能力。

4、进步方向和面临的挑战

在不久的以后，智能体将成为人工智能 OS系统的最小工作单元，嵌入自主智能体的软件极大概改变现有些用方法，从用户适应软件变成软件适应用户习惯，真的成为个人助理。进而系统级别的智能体有望直接操作App或者子智能体，在PC、手机、自动驾驶范围预计有广泛的应用场景。尽管大语言模型智能体已经获得了要紧的进展，但在实质应用中仍然面临安全、伦理、计算资源消耗、复杂工具用、多智能体交互机制、模型适配办法、面向真实世界的智能体模拟等一系列技术挑战。

【参考文献】

[1] 《国家AI产业综合标准化体系建设指南（征求建议稿）》, 工信部,2024

[2] 《2023年AI体(人工智能 Agent)开发与应用全方位调查：定义、原理、开发、应用、挑战、展望》,人工智能前沿,2023

[3] 《什么是Agent智能体？Agent智能体和大模型的不同之处？｜商派》,商派,2024,https://www.shopex.cn/news/archives/17685.html

[4] 《成就｜大模型驱动的自主智能体与群体智能》,人工智能GC最前线,2024

[5] 《单智能体（Single Agent）是指什么》,行业百科,2024

[6] 《多智能体系统是指什么》,行业百科,2024

[7] 《人工智能 Agent进步近况、行业结构与趋势剖析》,天翼智库,2024

[8] 《AutoGPT：智能化GPT原理及应用实践》,学习猿地,2023

[9] 《人工智能 年代,为何「智能体」将成为第一入口》,极客公园，2024

[10] 《2023年度十大前沿科技趋势报告》,量子位智库,2023

[11] 《大语言模型》,人工智能BOX,2024

单位：中国移动研究院业务研究所

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