从“工具”到“伙伴”：一文读懂AI Agent的前世今生

想象一下，你的手机里住着一个“数字生命”——它能读懂你的聊天记录，预判你明天开会需要准备的资料；当你随口说“想周末去露营”，它能立刻筛选出适合的营地、打包行李清单，甚至根据天气调整计划。这就是AI智能体（AI Agent）：一个能感知环境、独立决策、主动行动的智能系统。从“执行命令的工具” → 升级为“会思考的伙伴”。整个ai agent具备以下能力自主性：独立完成任务交互性：通过讲人话完成交互（

爱编程的小辞

578人浏览 · 2025-04-10 09:19:33

爱编程的小辞 · 2025-04-10 09:19:33 发布

1、什么是AI智能体？

想象一下，你的手机里住着一个“数字生命”——它能读懂你的聊天记录，预判你明天开会需要准备的资料；当你随口说“想周末去露营”，它能立刻筛选出适合的营地、打包行李清单，甚至根据天气调整计划。
这就是AI智能体（AI Agent）：一个能感知环境、独立决策、主动行动的智能系统。它的核心进化逻辑可以用一句话概括：

从“执行命令的工具” → 升级为“会思考的伙伴”。

整个ai agent具备以下能力

自主性：独立完成任务
交互性：通过讲人话完成交互（从deepseek-r1开始，以前的交互技术性太强）
工具调用：调用api、联网搜索。mcp的定义让整个调用更规范（目前cherry studio、dify都已经支持）
记忆与学习：大模型的记忆有限，需要agent单独记忆。

2、智能体的进化史

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阶段一：符号规则时代（1950s-1980s）——机械的“百科全书

核心能力：基于人工编写的逻辑规则（如“如果温度>30℃，则打开空调”）。

技术代表：

专家系统（如 MYCIN 医学诊断系统）
早期国际象棋程序（依赖暴力搜索而非真正理解规则）

局限性：

无法处理非确定性问题（如天气预测、自然语言理解）。
无法处理模糊信息（如带噪点的图片）。
规则维护成本极高（需人工编写和更新数千条规则）。

人类角色：程序员即“规则撰写员”，需要手工定义所有逻辑。

阶段二：统计学习时代（1990s-2010s）——数据喂养的“计算器”

核心能力：从数据中总结概率规律（如“用户点击广告A的概率=70%”）。

技术基石：

机器学习算法（SVM、随机森林、逻辑回归等）。
推荐系统（如亚马逊商品推荐、Netflix影片评分预测）。

局限性：

强依赖高质量标注数据（垃圾进=垃圾出）。
泛化能力不足（即使是同一领域，环境变化后也可能失效）。
跨任务迁移能力弱（推荐电影≠推荐餐厅，需重新训练）。

人类角色：数据工程师成为“饲料调配师”，负责数据清洗和特征工程。

阶段三：深度学习时代（2012-2020）——感知世界的“仿生眼”

核心能力：端到端模式识别（输入图片→直接输出“这是猫”）。

技术基石：

卷积神经网络（CNN）：突破图像识别（ImageNet 错误率从 26% 降至 3.5%）。
LSTM、Transformer：用于序列数据处理（语音识别、机器翻译）。

标志应用：

AlphaGo 击败李世石（2016）
特斯拉 Autopilot（利用摄像头理解 3D 道路）

局限性：

需海量标注数据（如标注一张医学影像可能需医生耗时 10 分钟）。
“黑箱”问题，难以解释决策逻辑（如贷款审批被拒，但难以解释原因）。
可控性低（AI 在训练数据上表现优异，但新环境下可能出错）。

人类角色：AI 训练师，调整超参数，改进网络架构。

阶段四：大模型时代（2020-至今）——会推理的“超级实习生”

核心能力：基于语言理解的复杂任务泛化（可以说大模型的发展推动了agent的重新定位，真正的能让agent成为助手）

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技术基石：

chatgpt、deepseek 等大参数大模型。
思维链（Chain-of-Thought）提示技术，增强推理能力。

质变特征：

自主性：大模型可以拆解“开发一个APP”为需求分析、编码、测试等子任务。
交互性：Deepseek 通过多轮对话明确需求（如“我想要更浪漫的版本”），通过说人话，降低了使用成本。
工具使用：联网搜索、调用 API、操作 Photoshop 插件。

局限性：

事实性错误（“幻觉”问题），AI 可能编造虚假信息。
复杂规划易出错（如处理“策划跨国会议”可能遗漏时区转换）。
计算资源消耗巨大（训练 GPT-4 级别模型需上万块 GPU，电费百万美元级）。

人类角色：提示工程师，优化 AI 提示词，使其输出更精准。

在manus没有出来之前，智能体都是垂直领域应用，manus的出现，定义了通用智能体（虽然还没有达到）但是给我们了一个思路，然后相关的应用如雨后春笋般的出现。

ai agent的应用场景

AI Agent 在多个领域已展现出巨大潜力，包括：

企业运营

自动化客户服务（AI 聊天机器人）。
智能 CRM，优化销售和市场营销。
自动生成商业分析报告。

医疗健康

辅助医生诊断和治疗方案推荐。
健康监测和个性化健康建议。

金融领域

交易策略优化与风控。
反欺诈检测与合规监管。

自动驾驶

AI Agent 通过摄像头和传感器感知环境，实时调整驾驶策略。

教育与内容创作

AI 生成个性化学习内容。
自动化写作助手，优化文案创作。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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