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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我們正迎來智能體的第二波浪潮。這些新一代的智能體，由大型語言模型（LLM）驅(qū)動(dòng)，不僅在理解力和自主性上遠(yuǎn)超早期的語音助手如Siri和Alexa，而且能夠執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)，展現(xiàn)出前所未有的能力。本文將探討智能體的演變，從早期的規(guī)則驅(qū)動(dòng)聊天機(jī)器人到如今能夠進(jìn)行推理、決策并調(diào)動(dòng)工具完成任務(wù)的LLM-based Agent，以及這些進(jìn)步如何預(yù)示著AI領(lǐng)域的新飛躍。

大型語言模型 (LLM) 正在催生新一代的智能體，它們遠(yuǎn)比 Siri 或 Alexa 更強(qiáng)大、更自主。

大模型猶如電力般賦能企業(yè)，并開始成為每個(gè)人的新助手。

但是和電力不同的是，燈泡才是真正讓電力被普通人所接受的“殺手級(jí)應(yīng)用”，那么，大模型的殺手級(jí)應(yīng)用在哪里？許多人都認(rèn)為是“智能體（Agent）”。

這里，我們說的智能體就是一個(gè)能感知環(huán)境，基于需求進(jìn)行推理、決策，進(jìn)而調(diào)動(dòng)各類工具來完成特定任務(wù)的系統(tǒng)——最直接能想到的，可能就是《鋼鐵俠》中的管家“賈維斯（Jarvis）”。

智能體的第一波浪潮

智能體這個(gè)詞早在計(jì)算機(jī)科學(xué)（Computer Science）領(lǐng)域出現(xiàn)很多年了，但是，它真正出現(xiàn)在普羅大眾面前，其實(shí)是各類“聊天機(jī)器人”（Chatbot），比如蘋果的 Siri、亞馬遜的 Alexa 等等。

這類聊天機(jī)器人最大的特點(diǎn)就是常常被稱為“人工智障”。原因很簡單：它們是規(guī)則（rule-based）或命令驅(qū)動(dòng)的，如果它沒接收過某個(gè)規(guī)則/命令，就無能為力了。

因此，此類智能體的能力通常僅限于特定的、明確的任務(wù)，比如設(shè)定鬧鐘、播放音樂、開啟窗簾等等。

它們看似能聽懂你的命令，其實(shí)理解依然是淺層的。對于復(fù)雜、多步驟的命令，或者需要特定背景知識(shí)、甚至需要推理的任務(wù)，基本就無能為力了。

因此，這一代智能體幾乎沒有自主性，完全是被動(dòng)接受用戶指令，根本不可能主動(dòng)為用戶進(jìn)行規(guī)劃、制定策略，或者執(zhí)行超過其預(yù)設(shè)功能范圍的復(fù)雜任務(wù)。貳

智能體的第二波浪潮：大語言模型

轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在 2022 年 11 月，OpenAI 推出了 GPT-3.5。這是一種可以和人類進(jìn)行對話的大語言模型，盡管其內(nèi)容有時(shí)可能充滿幻覺。

這些大語言模型在理解和生成類似人類的文本方面表現(xiàn)出了非凡的能力。它們不僅能處理語言，還能進(jìn)行一定程度的推理、總結(jié)信息、翻譯，甚至編寫代碼——這就為智能體的第二波浪潮奠定了基礎(chǔ)。

因此，這一代智能體被稱作“基于大語言模型的智能體（LLM-based Agent）”。

所以，不同點(diǎn)到底在哪？

兩代智能體之間的天差地別首先來自大模型本身：

大模型可以更好地進(jìn)行用戶意圖識(shí)別，接受更復(fù)雜的指令（例如，“幫我規(guī)劃一個(gè)十一假期去五臺(tái)山的行程”），并將其拆分為一系列子任務(wù)。

更重要的是，在拆分后，大模型可以調(diào)用相關(guān)的工具、API 來完成對應(yīng)任務(wù)，例如閱讀網(wǎng)頁、總結(jié)攻略、查閱航班信息、預(yù)訂酒店機(jī)票等。

換句話說，智能體出現(xiàn)了自主性，可以在僅需人類少量干預(yù)的情況下完成任務(wù)。比如Auto-GPT、BabyAGI 等框架都展現(xiàn)了相關(guān)的潛力——雖然它們各有各的問題。

此外，一些 Agent 甚至可以基于用戶的反饋和既往交流歷史（即“記憶”）來學(xué)習(xí)用戶的偏好，并隨著交互的增加而展現(xiàn)出更強(qiáng)大的能力。

由此，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，基于大模型的智能體真正有可能帶來效率和生產(chǎn)力的提升，去處理復(fù)雜的、多步驟的任務(wù)：例如一位外貿(mào)企業(yè)的外經(jīng)理需要尋找潛在客戶企業(yè)，找到關(guān)鍵聯(lián)系人的聯(lián)系方式（通常是郵箱或社交媒體），撰寫開發(fā)信，甚至進(jìn)行詢盤與商務(wù)談判。這一過程正在一步步被智能體替代。叁智能體的第二波浪潮：兩大方向

從實(shí)踐來看，當(dāng)前的第二波智能體主要有兩種模式：第一類是基于工作流（Workflow）的，這也是最常見的模式；第二類是有自主決策能力的智能體，常常被稱為“Agentic”。

對于工作流型的智能體，其背后本質(zhì)上是人類明確的先驗(yàn)知識(shí)。例如，對于企業(yè)中簽署合同的場景，存在明確的審核流程，只要我們將既有流程嵌入智能體，讓每個(gè)步驟根據(jù)需求（主要考量包括模型能力、成本和響應(yīng)速度等）去調(diào)用不同的大模型，并與不同的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接。

本質(zhì)上，這是一個(gè)典型的 AI 工程（AI Engineering）問題，可以視為傳統(tǒng) RPA 的升級(jí)版。而且，這類智能體非常擅長特定的工作，即在特定場景下為人類減負(fù)甚至替代人工——但是，通常而言，需要加強(qiáng)人類和 AI 之間的協(xié)作來保證最終結(jié)果。

對于 Agentic 型的智能體，它們也會(huì)有一定的工作流作為背景知識(shí)，并且調(diào)用各類工具、API。但是，它們常常可以處理更為復(fù)雜的問題：不僅能自動(dòng)化任務(wù)，還能自主規(guī)劃并采取行動(dòng)以實(shí)現(xiàn)更廣泛目標(biāo)的系統(tǒng)，比如可以將沒見過的問題直接拆解為各個(gè)步驟，然后調(diào)用工具或進(jìn)一步分解子問題來解決每一個(gè)步驟。

現(xiàn)在，國外 OpenAI 的ChatGPT、Google 的 Gemini、xAI 的 Grok，以及國內(nèi)的Genspark、Manus等推出的深度研究（Deep Research）功能，本質(zhì)上就是一種 Agentic 模式。它根據(jù)用戶的指令，與用戶進(jìn)行對話以明確相關(guān)細(xì)節(jié)后，對問題進(jìn)行拆分、檢索信息（如閱讀網(wǎng)頁），最終總結(jié)生成深度報(bào)告——其工作流本質(zhì)是“發(fā)現(xiàn)→決策→執(zhí)行→學(xué)習(xí)→發(fā)現(xiàn)”的無限循環(huán)，大模型的推理能力背后的核心能力。

目前，這種具備自主決策能力的智能體也已經(jīng)開始出現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)公司的服務(wù)中：

總部位于美國舊金山的 HappyRobot 是一家專注于物流行業(yè)溝通自動(dòng)化的 AI 創(chuàng)業(yè)公司。作為 Y Combinator S23 批次畢業(yè)的項(xiàng)目并獲得 Andreessen Horowitz 領(lǐng)投的 A 輪融資，HappyRobot 開發(fā)了“Agentic AI”平臺(tái)，通過 AI 虛擬工作者來替代人工完成大量物流溝通任務(wù)。

在 HappyRobot 的應(yīng)用場景中，這些智能體不僅能進(jìn)行對話響應(yīng)，還能根據(jù)預(yù)設(shè)目標(biāo)自動(dòng)采取行動(dòng)。例如，當(dāng) AI 座席致電一位承運(yùn)商詢問報(bào)價(jià)時(shí)，如果對方報(bào)價(jià)高于標(biāo)準(zhǔn)，AI 可以自主依據(jù)規(guī)則進(jìn)行二次議價(jià)，或者決定聯(lián)系另一家承運(yùn)商獲取報(bào)價(jià)。再如，AI 在與司機(jī)溝通過程中得知貨物延遲，它可以觸發(fā)通知，讓收貨倉庫重新安排卸貨時(shí)間。

這些功能要求 AI 具備一定的規(guī)劃和執(zhí)行能力，而非純粹的被動(dòng)問答。

結(jié)語

毫無疑問，我們正處在一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)刻。由大型語言模型驅(qū)動(dòng)的第二波智能體代表著 AI 領(lǐng)域的新飛躍：它們遠(yuǎn)超第一代語音助手的有限能力，已經(jīng)開始展現(xiàn)前所未有的自主性、理解力和問題解決能力。智能體的第二波浪潮才剛剛拍打海岸，這一切才剛剛開始。