AI的下一步：智能體

人的智能有三個方面：資訊的收集、資訊的處理產生認知、基於認知的行動。大語言模型目前主要的應用形態是ChatGPT這樣的聊天機器人（Chatbot），能力集中在前兩個方面。但更加有用的機器智能不只停留在“理解”和“說話”，如果能像一個或一群優秀的人才那樣幫我們“做事”，顯然能創造更大的價值。這就需要AI智能體（Agent）。

智能體是能做事的AI。LLM是近幾年AI領域最重要的發展。已經在語言理解與生成、對話互動以及知識整合等方面展示出超凡能力，但它是“缸中大腦”——擅長思考、分析與回答問題，卻並不能真正地做事情。而在真實世界，大多數認知活動並不止於“給出答案”，而是要有完整的“認知-行動”閉環：我們要求AI得能夠自主的拆解複雜需求，規劃流程，呼叫工具和資源，實現從感知到決策再到執行的完整循環；進一步我們還希望AI的行動能夠超出電腦和網際網路領域，在物理世界中為我們做事情，則需要AI能夠感知物理世界的訊號，進行匹配具身的思考，通過裝置/機器人把決策轉化為執行，對現實環境產生直接影響。

打個比方，LLM像是“未出山前的諸葛亮”，善於分析，以“隆中對”和劉備對談，出謀劃策，但限於“紙上談兵”；智能體則是“出山後的諸葛亮”，掌握全域情報，運籌帷幄，組織資源、調兵遣將，親自率軍北伐。

智能體以LLM為代表的前沿模型作為大腦，通過軟體工程令其可以在高階目標驅動下完成複雜任務。可以說未來大部分的複雜AI應用都會以Agent為載體。事實上，我們在科幻作品中所看到的AI形象，比如《鋼鐵人》中的賈維斯或《2001：太空漫遊》中的HAL 9000，正是創作者對以Agent為載體的未來AI的直觀想像。只是和物理世界交換的AI本身就極為重要和複雜，現在習慣上把這部分單獨放在具身智能/機器人領域討論。

智能體能力的構成

為了在各行各業的應用中發揮出顯著價值，理想中的智能體需要具備幾個關鍵條件。首先，智能體應具備強大的目標理解和規劃能力來體現智能的自主性。理想狀態下，人類只需給出抽象目標，智能體便能理解目標、拆解任務、規劃行動，並在儘量少的人工干預下完成執行閉環。就像影《星際穿越》中的機器TARS，在緊急情況下能夠根據"拯救宇航員"這一目標，自主判斷局勢、制定和調整行動策略，甚至做出犧牲自己資料的決定來完成使命。這要求機器智能有深度“理解/思考”能力（推理、規劃、決策），能夠敏銳的決策，能夠基於執行結果與環境反饋動態調整任務規劃，而不是僵化的執行既定路徑。

其次，我們希望智能體能“動手”做事：執行和互動能力。這就意味著它能夠使用工具、執行操作，並能與外部環境發生直接互動。在數字世界中，智能體可以模擬人類操作，通過鍵盤輸入、點選螢幕的方式來完成任務；也可以通過其他程序或系統介面來呼叫工具；還可以發揮模型特長，通過編寫和執行程式碼來達成目的。在物理世界中，智能體則需要與各類控制系統和裝置相連接，通過下達指令來操控物理對象，將智能決策轉化為現實行動。

第三，我們希望智能體具備出色的記憶與學習能力。記憶和狀態管理能力是完成長程、複雜任務的前提。在面向消費者的場景中，例如個性化的日程管理或長期服務支援，智能體需要跨會話地記住使用者偏好、歷史互動與長期狀態，才能減少重複溝通、提升服務質量；在企業級應用中，如跨周期項目管理、複雜業務流程推進等，則需要智能體記住任務進度、中間結果與關鍵決策依據，確保任務在長周期、多階段執行中保持連貫性，不中途偏離既定目標。學習能力的意義是我們希望智能體能持續提升，像人類員工一樣可以從職場小白通過經驗積累和吸收新知進化成專家。

最後，智能體還需要有很強的可靠性、可控性，才能規模化的帶來價值。這既體現在智能體能否穩定、魯棒的完成任務，也體現在其行為是否始終與人類的真實意圖與價值觀保持一致。在《2001：太空漫遊》中，AI為完成任務選擇犧牲人類乘員，正是目標函數與人類價值未能有效對齊的極端後果。隨著智能體智能水平與自主性的提升，這類對齊失敗帶來的風險可能會被進一步放大。

如何建構智能體

有了理想的標竿，我們怎麼建構智能體？基本邏輯很簡單：以可獲取的最“聰明”、理想的模型為核心（大腦），通過軟體工程來搭建一個系統，彌補模型的不足，儘量逼近理想智能體的形態。

大模型是目前智能體大腦的最優選擇，因為大模型的兆參數壓縮了人類積累的海量知識，擁有強大的模式識別和生成能力，是處理包括語言在內的多種非結構化資料的萬能介面，擁有不錯的泛化能力構成處理各類任務的基礎。而以OpenAI o1/DeepSeek R1為代表的新一代推理模型為智能體的發展進一步助推：加強的推理能力帶來更強的任務分解和規劃，更好的自檢和糾錯，也令智能體對工具的使用可以更加精準。

大模型有一些結構性弱點，直接限制了智能體在真實業務中的應用價值，因此智能體工程的一大核心工作，就是在模型外圍，用工程手段補齊短板、設定邊界、約束行為。

首先，大模型本身沒那麼可靠：存在無法根除的幻覺問題、知識時效性問題，任務拆解和規劃經常不合理，也缺乏面向特定任務的系統性校驗機制。這樣一來，以其為“大腦”的智能體使用價值會大打折扣：智能體把模型從“對話”推向“行動”，錯誤不再只是答錯問題，而是可能引發實際操作風險；而真實業務任務往往是跨系統、長鏈路的，一次小錯誤會在鏈路中層層放大，令長鏈路任務的失敗率居高不下（例如單步成功率為95%時，一個20步鏈路的整體成功率只有約36%）。

為此，智能體工程通常通過以下幾類手段給大模型加“外骨骼”以改善可靠性：引入檢索與知識庫（RAG）以降低幻覺和知識陳舊的影響；預先設計和約束工作流，而不是完全自由的“自治智能體”，以此限定可接受的執行路徑；通過多次回答、自一致性檢查或模型間交叉驗證，識別並過濾高風險輸出；在關鍵鏈路節點上設定人工審批，讓人類對高風險動作“最後拍板”。

其次，大模型的記憶能力有缺陷：大模型在訓練時“記住”了大量知識，但訓練完成後並不會在使用中持續學習、“記住“新知識；每次推理時，它只能依賴有限長度的上下文窗口來“記住”當前任務的資訊（不同模型有不同上限，超過窗口的內容就會被遺忘），而無法像人一樣自然地維持穩定、長期的個體記憶。但在真實業務中，我們需要機器智能有強大的記憶能力，比如一個AI老師，需要持續記住學生的學習歷史、薄弱環節和偏好，才能在後續的講解與練習中真正做到“因人施教”。

針對這些記憶缺陷，智能體工程通常採取以下手段進行增強：建構外部記憶庫將使用者偏好、業務知識、歷史互動等儲存在資料庫中，智能體在需要時通過檢索機制按需提取相關資訊，應對長期記憶缺陷；對過長的上下文進行摘要和壓縮，保留核心資訊，釋放Token空間，來應對資訊過載導致的短期記憶遺忘。

除了補短板，因為智能體要行動、要和環境互動，需要有感知和執行。

首先，大模型本身無法主動感知，只能對輸入被動響應。智能體需要用外部感知元件來主動獲取環境資訊。對於數字世界的任務，通過智能體工程可以建立基於時間的觸發器，定期檢查日誌、郵件、股價變動等；或基於事件的訂閱、監聽，接收API推送的事件通知，或當資料庫發生變更時自動喚醒記錄資料。在物理世界中，智能體還可以通過感測器、攝影機、麥克風等裝置採集視覺、聽覺、觸覺等訊號。

其次，大模型沒有天然的執行能力，需要輔以智能體工程來將意圖轉化為實際操作。工具呼叫是當前最主流的方式，大模型根據任務需求，生成結構化的函數呼叫指令，由智能體框架解析後執行相應操作，比如呼叫天氣API、資料庫查詢、傳送郵件等；另一種方式是模擬人類操作，通過視覺識別和模擬操作來“看螢幕、點按鈕、填表單”來完成任務，近期大火的豆包手機就是這樣完成智能體操作；對於更複雜的任務，智能體還可以配置程式碼直譯器（Code Interpreter / Sandbox），讓模型程式設計運行，這可以極大的擴展智能體的行動邊界。

當下智能體的能力邊界

剛剛過去的2025年被不少AI從業者和科技媒體稱作“智能體元年”。這個觀察是較為準確的，得益於以下幾個條件的成熟，過去一年左右的智能體發展進入快車道：首先是大模型的持續進步，主要體現在推理模型的出現提供了更強的任務理解、規劃能力，以及多模態模型的發展為智能體能夠處理和生成更複雜的資訊提供了基礎。

其次是基礎設施和生態的成熟，包括LangChain、AutoGPT等開源框架經過兩年的迭代，已經形成了一套標準化的開發範式，極大地縮短了開發周期；Dify、Coze（扣子）等低程式碼/無程式碼平台的普及，讓不懂程式碼的業務人員也能通過拖拉拽快速生成一個專用智能體；值得一提的是2025年Anthropic發佈的MCP（模型上下文協議）和skills（技能系統）給智能體生態提供了重要的標準和啟發：MCP作為一個開源協議標準，令大模型與外部資料來源或工具之間的互動更統一、便捷，Skills則是把人類設計的完成某類任務所需的能力/工作流打包起來，讓Agent在這類任務上可以更穩定的工作，雖然技術含量不高，但在當下有很強的實用性。

再次，學術界和產業界都有大量的人才、資源投入到智能體領域，以ACL（國際計算語言學協會年會）2025為例，有超過230篇論文和智能體相關，為歷年最高，涵蓋規劃、工具使用、多智能體協作與評估等多個方向。

在能力的提升、生態的健全、資源的投入影響下，各行各業正在嘗試把智能體真正的用起來。根據麥肯錫2025年全球調研顯示，約62%的受訪組織已在部分業務中嘗試智能體（23%為至少一個場景的規模化部署，39%為試驗性應用）；但從業務職能的具體採用資料來看，產業對智能體的應用還處於早期階段：根據該調查，對於智能體應用最多的職能依次是IT、知識管理、行銷和服務，以應用最多的IT為例，僅有2%和8%的受訪企業IT部門全面規模化（Fully Scaled）和規模化（Scaling）的應用智能體，以及6%和7%的企業IT部門試點(Piloting)和試驗(Experimenting)的應用。

造成這種規模化應用水平較低的原因有兩方面，一是前面討論的智能體能力問題，雖然在快速進步，但離全面的實用性還有距離；二是各行各業的企業應用者要把智能體用好還需要一些自身條件的配合。

第一方面，除了短任務鏈條的資料分析、生成、檢索等方面的應用，智能體現在規模化應用場景大體可以概括為兩類，一是在程式設計領域，程式設計是智能體最理想的"練兵場"，環境隔離、容錯率高，目標明確、目前規劃能力能應對，程序可執行，還有即時的執行反饋。這令其成為智能體第一個大規模、商業化的突破口。二是在各行各業的各種業務（銷售、客服、人力等）的專用智能體可以集合成一個大類，有一個共同點：目前主要是工作流自動化類型，其實這也是應對智能體深度理解（規劃、決策）能力不足的權宜之計，通過把智能體的任務的開放性降低、給出參考工作流程、定義可用的有限工具集等來提高智能體在這些任務上的工作質量。智能體進一步的規模化應用需要其能力進化，為企業能夠帶來切實的價值。

第二方面，企業要用好智能體需要組織和資源上的匹配。根據Anthropic 2026年的最新調研，46%的受訪者表示與現有系統的整合是智能體部署的主要障礙，43%和42%的受訪者分別指向實施成本和資料的可及性/質量，40%和39%的受訪者表示安全/合規和員工的學習成本/抵制是重要障礙（中小企業尤其擔心學習成本，51%的受訪者指向這一點）。對於企業的顧慮，成本、安全等問題和技術進步的關係較大，但資料問題、整合問題、學習或人才問題都是需要企業通過組織變革、進一步數位化和全員的學習來提升。

總結與展望

未來，智能體將會是我們在各行各業、各種場景應用人工智慧的主要載體。可以預見，隨著模型能力和智能體工程的進步，企業資料治理和組織適配的提升，智能體會逐步成為每家企業極有競爭力的數字員工，和我們人類員工競爭與協作。

從路徑上看，前面提到現在智能體規模化應用集中在程式設計和工作流自動化方面，隨著機器智能深度理解水平的提升，可以預期智能體的應用會不斷拓展邊界，能承擔更抽象、複雜的任務，更多的自主規劃和決策，來把人類的意圖轉化為結果。當然，突破不等於拋棄工作流。在企業高風險場景裡，工作流/權限/審計會變成“護欄”，用來限制智能體的行動空間，以確保應用的安全。在相當長的時間內，人類的審批、審計在智能體工作的閉環中可能都是不可缺少的。

智能體發展的另一個關鍵方向，是成為人類的“個人助手”或“智能代理”。與其他類型的智能體相比，這一方向的門檻更高，因為它需要更強的個性化能力、長期記憶、跨場景泛化能力以及更嚴格的安全邊界。個人助手型智能體有潛力重塑人類與世界的互動方式——無論是購物、社交，還是資訊獲取——並可能對很多產業的商業邏輯產生顛覆性影響。

過去一年中，“豆包手機”的推出，以及2026年年初爆火的“OpenClaw”，讓我們看到了助手型智能體的一些早期探索，令人振奮。前者代表了裝置級智能體的嘗試：它將智能體能力深度嵌入作業系統，通過模擬人類操作以調取各類App，為使用者完成任務。後者則是一種始終線上的解決方案，能夠主動觀察與執行任務，並通過本地部署獲取豐富的個性化資料和軟體控制權，初步體現了個人助手型Agent的一些核心特徵。

根據IDC的預計，活躍智能體的數量將從2025年的約2860萬，攀升至2030年的22.16億。這意味著五年後，能夠幫助企業或個體執行任務的數字勞動力數量將是現在的近80倍，年複合增長率139%；任務執行的數量將從2025年的440億次暴漲至2030年的415兆次，年複合增長率高達524%；Token的消耗將從2025年的5000億激增至2030年的1.5兆億，年複合增長34倍。IDC的預測未必精準，但趨勢非常明顯，每一家企業都要為此做好準備。 (FT中文網)