1 智能体与AGI

在学习AI智能体前，我们不妨先思考一个问题：为什么现在大家都在说AI智能体，它到底是不是AGI的最终展现形态？

AGI，通用人工智能（Artificial General Intelligence），简单来说，它是一个可以像人类一样灵活地解决任何问题的超级AI。

智能体，Agent，它是一种具有自主决策能力的人工智能系统，能感知环境、制定计划、采取行动，并根据反馈调整行为，如下图所示：

AI智能体是 AGI 的“雏形模块”，虽然它并不是 AGI 本身，但截止目前，它的确是公认的通往 AGI 路上的“最靠谱的落地方式”。所以最近两年AI智能体开始爆火，比如前段时间的Manus一下出圈，让大家看到了AI智能体的威力。

它的威力如何，咱们看个例子，如下图所示，AI 智能体在接到“分析竞争对手市场策略”的任务后，Agent会先理解目标 → 拆解步骤 → 搜索竞争对手信息 → 提取关键信息 → 分析并生成图表 → 总结撰写报告 → 提出优化建议 → 可继续安排执行，

整个流程一气呵成，能够实现全部自动化。

2 智能体与大模型

过去我们无法构建真正智能的 Agent，关键障碍是：AI 无法理解复杂任务，更无法自主规划、判断、适配变化。但这一切，随着大模型的发展被彻底改变了。

大模型，全称大语言模型（LLM, Large Language Model），一般简写为LLM，它是一种通过海量文本训练、具备理解和生成自然语言能力的通用人工智能模型。

为什么 LLM 让 Agent 成为可能？大模型是Agent的大脑，为它提供“思考力”。之前大模型不太行，自然Agent也就发展不起来，但是现在大模型推理能力越来越强，为Agent发展提供了先决条件。

3 智能体核心模块

LLM对Agent极为重要，是最核心的构件。Agent光有大脑还不够，还需要多个关键模块协同配合，才能真正实现从“理解任务”到“完成任务”的闭环。

如下图所示展示了LLM的核心模块：

任务管理模块。它相当于 Agent 的目标中枢，负责接收用户的指令，并自动拆解为可执行的子任务，让复杂任务变得结构清晰、步骤明确。

工具调度模块。用于根据任务需求调用插件、API、搜索引擎或本地工具，相当于 Agent 的执行通道，确保它不仅能思考，还能真正动手完成工作。

记忆模块。在执行过程中，Agent 会依赖记忆模块来保存上下文、历史记录和中间结果。它既是短期记忆，也承担长期知识库的角色，使智能体能持续处理多轮任务，保持连贯性。

反思模块。如果执行中出现偏差，反思模块就会介入。它用于判断结果是否符合预期，并在必要时调整策略或重新尝试，帮助 Agent 自我修正，提升鲁棒性。

环境感知模块。负责读取网页、理解文档或分析外部数据，相当于 Agent 的感官系统，让它具备对环境变化的理解能力，从而做出更合适的决策。

要想更深理解Agent的工作原理，还需要知道以上这些模块是如何有机组合在一起的？

如下图所示，解释了Agent的工作流程：

任务管理模块接收用户指令 → 拆解为子任务（圈1） → 工具调度模块根据需要调用 API、搜索或代码执行 → 环境感知模块读取网页、文档等外部信息（圈2） → 记忆模块实时记录上下文与结果（圈3） → 如遇异常，反思模块介入评估并调整策略（圈4） → 最终由 LLM 汇总并生成输出结果（圈5）：

最终形成“理解 → 执行 → 反馈 → 优化”。

4 多智能体协作

虽然单个智能体（Single Agent）已经可以执行一个完整的任务流程，但在实际应用中，会遇到越来越多复杂、跨领域、动态协作的问题。这时候，“多智能体”（Multi-Agent）的优势就体现出来了。

现实中，不会让一个人做完所有工作，比如写方案的和测试代码的，擅长的领域完全不同，Agent 也一样。

在多智能体系统中，任务通常由多个角色分工协作：任务规划 Agent 负责拆解任务，搜索 Agent 负责查找资料，执行 Agent 调用工具完成具体操作，评估 Agent 判断任务是否完成等，如下示意图所示：

多个 Agent 之间还可以互相评审、交叉验证结果。例如一个 Agent 给出方案，另一个作为“审稿人”提出修改建议，这种机制本质上就像 “多模型协同” 或 “人类群体智慧” 的缩影，如下图所示：

一句话总结：一个 Agent 能干活，多个 Agent 能协作。

5 智能体框架

开发智能体的两个主流框架，一是 AutoGen，二是 LangGraph，分别代表了“对话式协作”与“流程驱动编排”的两种智能体系统设计思路。

AutoGen，强调多智能体之间的自然语言协作。你可以像组建虚拟团队一样，让主控 Agent 分派任务，规划 Agent 拆解流程，搜索和执行 Agent 各司其职，评估 Agent 做出反馈。其优势在于流程灵活、结构开放，适合自动报告生成、代码改写等复杂任务场景，如下所示两个不同智能体实现加强版LLM功能：

相比之下，LangGraph更侧重工程化与可控性。它基于图结构，将每个智能体抽象为状态节点，通过状态迁移定义执行路径。适用于流程固定、步骤明确的任务，如下按照固定流程解决复杂编程问题：

一句话，AutoGen 像团队协作，LangGraph 像流程图执行，分别适配不同类型的智能体应用场景。

6 AI智能体三个难点

智能体最核心三个挑战，执行容易跑偏、记忆难以持续、安全不可控。如下图所示：

执行容易跑偏。智能体经常在任务中“跑偏”，比如步骤拆错、工具用错、执行卡住，结果就是任务做一半就失败了。

记忆难以持续。很多智能体只记得当前这一步，前面的内容很快忘了，没法连贯完成一件事，也无法理解用户的习惯。

安全不可控。智能体可以调工具、改文件，但如果没有权限限制或安全机制，容易误删内容、泄露信息，后果严重。

7 打造DeepResearch

接下来咱们使用DeepSeekMine，结合多智能体架构，如何打造一个DeepResearch呢，让某个任务一切自动完成。例如，写一篇新能源汽车行业分析报告。

咱们只需要输入一句话：“请帮我整理一下本周的新能源汽车行业动态，生成一份报告。”

*DeepResearch 自动开始分工合作，背后其实是多个智能体在协同完成任务。它们是这样配合的：*

1）任务规划 Agent， 先理解你的需求，把任务拆成几个步骤：找资料 → 提取重点 → 写报告 → 检查润色。

2）信息搜索 Agent ，去网上找过去一周的相关新闻，也会从 DeepSeekMine 内置的本地知识库中调取内容，比如：“比亚迪发布新车型”、“特斯拉降价”、“宁德时代电池出口数据”等等。

3）内容总结 Agent， 对这些信息进行归纳总结，提炼出关键数据、趋势和行业动向，去重、分类、结构化整理。

4）写作 Agent， 自动生成一篇结构完整、语言清晰的报告草稿，比如包括：“热点综述、企业动态、政策解读、未来展望”等小节。

5）审稿 Agent， 最后检查报告有没有逻辑不清、表达重复的地方，并自动润色或优化结构，让整份报告更像“专业分析师写的”。

总结一下

这篇文章梳理了AI 智能体的核心概念、与 AGI 的关系、大模型如何赋能、核心模块构成、多智能体协作机制、主流开发框架，以及面临的三大挑战。

最后通过 DeepSeekMine +多智能体打造 DeepResearch 案例，展示了只需一句话指令，多个智能体自动完成资料搜索、内容总结、报告撰写与质量检查，实现“理解 → 执行 → 优化”的任务闭环。这是我们DeepSeekMine打造DeepResearch的开发思路，会逐步迭代开发包括在DeepSeekMine里，为大家提供服务。

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