【愚公系列】《AI Agent技术、应用与商业》002-Al Agent的发展历程

🚀前言

在科技迅猛发展的今天，人工智能（AI）已成为推动各行各业变革的重要力量。其中，智能代理（AI Agent）作为AI技术的一个重要分支，正逐渐走入我们的生活并改变我们的工作方式。那么，智能代理的发展历程究竟是怎样的呢？

从最初的规则驱动系统到如今的深度学习与强化学习，智能代理的演变不仅反映了技术的进步，也展现了人类对智能化的不断追求。在这篇文章中，我们将带您回顾智能代理的发展历程，探讨其背后的技术突破与应用创新，以及未来可能的发展方向。让我们一起走进这个充满潜力与挑战的领域，领略智能代理如何塑造我们的未来。

🚀一、Al Agent的发展历程

AI Agent 作为一种技术概念，伴随着人工智能（AI）技术不断演进和应用场景不断拓展而发展。其发展历程经历了从哲学启蒙到工程实践的漫长过程，从最初的理论探索到如今在各行各业的广泛应用。这个过程不仅体现了技术的成熟，也展现了人类在智能体构建方面思想的逐步深入。

本节将从发展简史和技术演变两个维度，回顾 AI Agent 从哲学概念到技术实现的历史进程，并探索其从“规则”到“学习”，再到“认知”的发展脉络。

🔎1.AI Agent 的发展简史

很多人可能会认为，AI Agent 是大语言模型（LLM）的产物，尤其是当下基于 GPT-4 的 AutoGPT、BabyGPT、MetaGPT 等开源 Agent 项目风头正劲。然而，AI Agent 的概念并不是今天才有的，它自人工智能概念诞生之初便逐渐演化，成为今日我们所知的形态。

🦋1.1 起源：哲学启蒙

“Agent”这一概念有着悠久的历史，它不仅仅局限于现代科技领域，早在古代哲学时代就已经被人们探讨过。关于AI Agent的起源，其实可以追溯到哲学领域的思考，尤其是亚里士多德、老子和庄子等古代思想家的论述。尽管当时并没有明确提出“Agent”这一术语，但他们的思想已经为后来的智能体（Agent）概念埋下了种子。

☀️1.1.1 亚里士多德与欲望、信念、意图的实体

亚里士多德的哲学思想可以视为AI Agent概念的早期源头之一。公元前350年左右，亚里士多德在其作品中探讨了欲望、信念、意图等概念，描述了拥有这些特征的实体如何采取行动并追求目标。这些讨论为后来的Agent概念提供了哲学基础。尤其是在《尼各马可伦理学》中，亚里士多德分析了个体如何通过理性和选择去实现自己的目标，表现出“行动力”与“自主性”，这与现代AI Agent的核心特征非常相似。

☀️1.1.2 老子的“道”与自主Agent的思想

如果将时间回溯到公元前485年左右的中国春秋时期，我们也可以在老子的哲学思想中找到类似的思想。在他的巨著《道德经》第四十二章中，老子写道：“道生一，一生二，二生三，三生万物。”从现代计算科学的视角来看，老子所提到的“道”似乎描绘了一种自我生成、不断演化、包容万象的实体。这种实体小到植物的生长、大到天体的运行，能够通过自身的力量自主发展，这种“道”的特质和现代AI Agent的自我发展、自我演化、适应变化的特点非常相符。因此，老子在《道德经》中的“道”可以看作是具有自主性和演化能力的原始“Agent”。

☀️1.1.3 庄子与“庄周梦蝶”：元宇宙的隐喻

再晚一些的庄子，在其著名的“庄周梦蝶”故事中，通过描述庄子梦见自己变成了一只蝴蝶，醒来后无法确定自己到底是庄子还是蝴蝶，探讨了自我意识与现实与梦境的界限。这个故事反映了哲学上对于主体性、自我认知以及自主性的思考。从现代计算科学的角度来看，这种梦境也可以看作是一个“元宇宙”的隐喻：在这个梦境中，蝴蝶以及其他所有具备生命的物体，都像现代虚拟世界中的生成式Agent（Generative Agent）一样，能够独立行动、做出决策并与环境互动。庄子对于自我与他者界限模糊的思考，也给现代关于自主Agent的概念提供了哲学启发。

☀️1.1.4 18世纪启蒙思想：狄德罗的“鹦鹉”与智能

到了18世纪，法国启蒙思想家丹尼斯·狄德罗（Denis Diderot）提出了类似的观点。在他的著作中，狄德罗提到，如果一只鹦鹉能够回答每个问题，那么它就可以被认为是聪明的。尽管这里的“鹦鹉”只是一个比喻，狄德罗的真正意图是讨论“智能”与“自我意识”的概念。狄德罗通过这个例子表达了人类对于具有高度智能的有机体的设想，实际上，他提出的是类似于现代AI Agent的思维方式：一个能够自主思考、做出决策、并与环境互动的智能实体。

☀️1.1.5 从古代工具到现代智能体：技术与Agent思想的延续

这些古代哲学家的思想，实际上为后来的科技发展提供了灵感和思路。虽然他们当时并未创造出具备分析、推理能力并能够采取行动的智能Agent，但他们关于自主性、行动力以及实体自我发展的探讨，间接推动了人类对于工具和自动化的极致追求。

例如，春秋战国时期的鲁班制造的能飞三天三夜的“木鹊”与墨家设计的机关城，三国时期的木牛流马和指南车，唐代的“酌酒行觞”木人，以及明朝的多种“机关木人”等自动化工具。这些工具虽然不具备思考和推理能力，但它们的存在和古人对它们的设计理念，反映了人类数千年来对于自主性和智能行为的不断探索。

☀️1.1.6 Agent的哲学概念

通过这些古代的工具与思想，我们可以理解Agent作为一个哲学概念的广泛性。它不仅仅指人造的物体，也可以指具有自主性的生命体，如植物、动物，甚至是人类自身。Agent这一概念可以指一切具有自我驱动力、自主性和行动能力的实体。

总结来看，Agent的哲学起源深深扎根于古代哲学思考中，虽然“AI Agent”的具体概念在当时并未完全成形，但这些古代思想已为现代技术的诞生和发展奠定了坚实的理论基础。人类对Agent的探索从未停止过，而这些哲学探讨正是现代AI和自动化技术发展的重要启蒙。

🦋2.1 发展：人工智能实体化

尽管“Agent”这一概念最早起源于哲学领域，但随着科技的发展，这些哲学思想逐渐影响了人工智能的研究，最终促使了Agent在人工智能中的广泛应用和技术进展。特别是20世纪中期，人工智能领域的快速发展，使得Agent成为AI系统的核心构建块，推动了智能体（AI Agent）的不断发展。

☀️2.2.1 图灵测试与人工智能的起步

在20世纪50年代，艾伦·图灵（Alan Turing）将“高度智能有机体”的概念扩展到人工实体，提出了著名的图灵测试。图灵测试的核心目的是探讨机器是否能够表现出与人类相当的智能行为。如果机器能够通过测试并让人类评审者无法分辨它与人类的差异，那么它就被认为具备了“智能”。

图灵的理论为人工智能的研究奠定了基础。在此背景下，人工智能的“Agent”概念开始形成，指的是能够感知环境、做出决策并执行行动的人工实体。这些实体通常被称为AI Agent，并成为人工智能系统的基本构成单元。

☀️2.2.2 AI Agent的基本特征

随着人工智能的发展，Agent的定义逐渐被明确化，通常包括以下几个特征：

• 自主性：能够在没有人类干预的情况下自主做出决策。
• 反应性：能够响应环境变化并做出相应行动。
• 主动性：具有目标导向的行为，能够主动采取行动以实现目标。
• 社交能力：能够与其他Agent或人类互动，进行合作或竞争。

AI Agent的探索与技术进步成为人工智能研究的焦点，特别是在20世纪60年代至80年代期间，人工智能开始迈入一个全新的阶段。

☀️2.2.3 20世纪50年代末至60年代：人工智能的创造期

20世纪50年代末到60年代是人工智能研究的初期阶段，这一时期涌现了许多开创性的编程语言、书籍和电影，至今依然对人工智能的发展产生深远影响。这一时期的研究为后来的AI发展奠定了基础。

☀️2.2.4 AI寒冬与Agent研究的反复

然而，随着人工智能的技术进展未能如预期那样快速取得突破，人工智能领域进入了几次所谓的“人工智能寒冬”。

• 第一次寒冬：在20世纪70年代，人工智能的发展面临重大挑战，许多研究项目遭遇资金和技术瓶颈，导致大量机构暂停相关研究。
• 第二次寒冬：1987年，人工智能再次陷入低潮期，特别是AI技术的实际应用进展缓慢，大多数机构缺乏资金支持。

尽管如此，Agent技术依然没有停滞，许多AI研究者在低迷期坚持沿着既有的技术路线“刚毅”发展，继续探索智能体（AI Agent）的构建与应用。

☀️2.2.5 1995年：AI Agent的正式定义

在1995年，Wooldridge和Jennings提出了AI Agent的正式定义。他们认为，AI Agent是一个能够在某个环境中自主行动、以实现设计目标的计算机系统。他们进一步提出，AI Agent应具备四个基本属性：自主性、反应性、社会能力和主动性。

随着这个定义的确立，AI Agent不仅被应用于一些复杂的任务中，还能够通过感知环境并采取行动来提高成功的机会。事实上，像下棋机器人（例如国际象棋程序）这样的简单程序也可以被视作AI Agent。

☀️2.2.6 AI Agent范式与智能代理研究

AI Agent范式为人工智能研究提供了新的方向，定义了“智能代理研究”这一新的领域。这一领域的核心目标是研究各种形式的智能，并超越对人类智能的单纯模仿。这种新的视角使得AI Agent的研究开始涉及更多复杂的智能行为和多样化的应用场景。

☀️2.2.7 1993-2011：AI Agent的蓬勃发展与应用

从1993年到2011年，AI Agent得到了长足的发展，并且衍生出了许多令人印象深刻的项目和应用。这一时期的AI Agent技术逐步成熟，并在多个领域产生了显著影响。以下是一些代表性的项目：

• 1997年：
  • 深蓝（Deep Blue）：由IBM开发的深蓝程序在国际象棋比赛中击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫，成为第一个战胜人类世界冠军的计算机程序，标志着AI Agent在策略游戏中的重要突破。
  • 语音识别软件：Windows发布了由Dragon Systems开发的语音识别软件，开启了计算机与人类语音互动的新篇章。
• 2000年：
  • Kismet：由Cynthia Breazeal教授开发的机器人Kismet能够通过面部表情模拟人类情感，具备初步的社交互动能力，标志着情感计算和人机交互的突破。
• 2002年：
  • Roomba：iRobot公司推出了全球第一个带有传感器的扫地机器人，它能够自主清洁房间，并避开障碍物，成为家用机器人技术的标志性产品。
• 2003年：
  • 火星车（Spirit & Opportunity）：美国宇航局成功将两辆火星探测车送到火星表面，这些探测车能够在没有人类干预的情况下自主导航和执行任务。
• 2006年：
  • 社交平台的AI应用：Twitter、Facebook和Netflix等公司开始将AI算法应用于广告投放和用户体验（UX）优化，为商业领域引入了基于AI的个性化服务。
• 2010年：
  • Xbox Kinect：微软推出的Xbox 360 Kinect是第一款能够跟踪玩家身体运动并将其转化为游戏操作的设备，带来全新的互动体验。
• 2011年：
  • Watson：IBM开发的Watson在美国智力竞赛节目《Jeopardy!》中击败了两位世界冠军，展示了NLP（自然语言处理）技术和机器学习在复杂任务中的潜力。
  • Siri：苹果公司发布的虚拟助手Siri成为了第一个广受欢迎的智能语音助手，它标志着虚拟助手技术的普及。

☀️2.2.8 结论

从20世纪50年代图灵提出的人工智能测试，到90年代AI Agent的正式定义，再到21世纪初AI技术的快速应用，AI Agent经历了从理论到实践的长期演化。随着技术的不断进步，AI Agent的能力和应用场景也日益丰富，从早期的象棋机器人到如今的虚拟助手和自主导航的探测器，AI Agent的影响力遍及各个领域。尽管人工智能经历了几次寒冬，但随着技术突破和不断增长的投资支持，AI Agent的研究和应用仍在持续扩展，并在现代科技中扮演着越来越重要的角色。

🦋3.1 当代：基于LLM的AI Agent

1. 深度学习的突破与发展
   • 2012年： 在ImageNet计算机视觉挑战赛中，AlexNet 卷积神经网络模型获得了第一名，深度学习开始在人工智能领域崭露头角。
   • 2016年： AlphaGo（由谷歌开发的围棋AI）击败世界围棋冠军李世石，展示了深度学习和强化学习在复杂博弈中的巨大潜力。
2. 自然语言处理的飞跃
   • 2017年： 谷歌提出了Transformer模型，并发表了《Attention is All You Need》论文。Transformer模型在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著进展，为之后的LLM（大语言模型）奠定了基础。该架构成为了OpenAI的GPT系列模型的核心。
   • 2018年： 谷歌发布了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），这一模型通过双向编码器极大地提升了NLP任务的表现，正式拉开了LLM时代的序幕。
3. AI Agent的发展
   • 2019年： AlphaStar（谷歌开发的AI）在《星际争霸2》游戏中达到Grandmaster（宗师级），击败了99.8%的玩家。
   • 2019年： OpenAI发布了GPT-2，并在随后的几年中发布了GPT-3（2020年）、DALL·E 2（2022年）、GPT-3.5等版本。ChatGPT的爆火为AI Agent的多元化应用提供了新的契机。
4. 开源LLM的崛起与AutoGPT
   • 2023年1月： 全球多个厂商发布了开源LLM，如LLaMA、BLOOM、StableLM、ChatGLM等，进一步促进了LLM在各领域的应用。
   • 2023年3月14日： OpenAI发布GPT-4，同月推出了AutoGPT。AutoGPT是基于GPT-4和GPT-3.5技术的一个开源项目，能够在无需用户反复提问的情况下，自动完成任务。它可以通过API读取文件、浏览网页、审查提示历史等，标志着AI Agent迈向自我驱动的新时代。
5. AI Agent的快速发展
   • 随着AutoGPT的发布，越来越多基于LLM的AI Agent项目涌现，如Generative Agent、GPTEngineer、BabyAGI、MetaGPT等，这些项目推动了LLM的技术发展，并加速了AI Agent的商业化应用。
   • 2023年5月，OpenAI获得了新一轮3亿美元融资后，创始人Sam Altman透露，将重点发展如何通过聊天机器人创建自主AI Agent，并计划将这些功能部署到ChatGPT助手中。
   • 2023年6月，Lilian Weng发表了《LLM Powered Autonomous Agents》文章，详细讨论了基于LLM的AI Agent，并认为这是将LLM转化为通用问题解决方案的重要路径。
6. 国内外AI Agent产品和平台的涌现
   • 2023年7月： 国内科技公司也开始推出基于LLM的Agent产品。如阿里云推出的魔搭GPT、字节跳动的豆包AI、实在智能的TARSRPA-Agent等。
   • 2023年8月： HyperWrite推出了基于Agent的AI应用——AlAssistant，这个个人AI助手可以帮助用户进行订票、订餐等任务。
   • 2023年9月： 清华大学、北京邮电大学和腾讯的研究人员提出了AgentVerse框架，支持多个AI模型协同工作，通过动态调整群体组成来实现1+1>2的效果。
   • 2023年10月： 智谱AI推出了基于ChatGLM3的Agent，进一步增强了模型智能体的能力。
7. OpenAI与全球技术发展
   • 2023年11月： OpenAI举办了首届开发者大会，发布了GPT-4 Turbo，并推出了GPT定制化服务、GPT Builder和Assistants API，为企业提供了构建和管理AI Agent的工具。推出的GPTStore（GPT商店）也为AI Agent的生态发展提供了平台。
   • 随着GPT技术的不断更新与普及，个性化AI助手（如GPT）逐渐成为日常生活的重要组成部分。
8. 2023年底：国内科技公司加速布局
   • 2023年12月： 腾讯、百度、华为、联想、360、昆仑万维等国内巨头发布了AI Agent相关产品与项目，AI Agent相关的创业项目也在不断获得融资。
9. 2024年：AI Agent创新不断
   • 2024年1月： OpenAI推出了GPTStore和ChatGPTTeam服务。两个月内，全球GPT数量超过300万个，标志着AI Agent应用的广泛普及。
   • 2024年2月： 微软推出了UFO°，这是一款用于构建用户界面交互智能体的Agent框架，能够快速理解并执行用户的自然语言请求。
   • 2024年3月： DeepMind推出了SIMA（可扩展可指导多世界智能体），它可以在3D虚拟环境和电子游戏中根据自然语言指令执行任务，成为玩家的助手。
   • 2024年4月： 谷歌推出Vertex AI Agent Builder，这是一个帮助企业构建和部署AI Agent的工具，使用户能够轻松创建和管理生成式AI驱动的Agent。
10. AI Agent的未来
11. 随着深度学习、神经网络、Transformer架构以及LLM技术的不断发展，AI Agent已从游戏、医疗等领域扩展到更广泛的应用场景。尤其是基于先进的LLM技术，AI Agent在海外发展迅速，涌现了许多创新的框架与平台。
12. Voiceflow便是其中一个代表，它已经完成了1500万美元的融资，并成为最受开发者欢迎的AI Agent构建平台之一，已经有超过13万个团队在这里构建自己的AI Agent。
13. 2023年8月，随着更多组织进入AI Agent的开发与应用领域，越来越多的AI Agent在不同的业务场景中得以应用。AI Agent的快速发展标志着人工智能技术的广泛应用进入了一个新的阶段。

从AlphaGo到GPT-4，AI Agent的发展历程展现了深度学习、自然语言处理及LLM技术的飞速进步。在全球科技企业的推动下，AI Agent逐渐成为解决多种复杂任务的核心工具。未来，随着技术的不断突破与应用场景的不断拓展，AI Agent将在更多行业和生活中发挥重要作用。

🔎2.AI Agent的技术演变史

AI Agent的发展离不开AI技术的支撑，不同历史阶段的AI Agent形态差异，源于当时相关技术的突破与应用。因此，了解AI Agent技术的演变史，有助于我们更好地理解其发展与趋势。复旦大学NLP团队在其论文《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》中，将AI Agent的技术演变划分为以下五个阶段：

🦋2.1 阶段一：符号Agent

在AI研究的早期阶段，符号AI占据主导地位。符号AI的特点是依赖于符号逻辑，其方法使用逻辑规则和符号表示来封装知识并促进推理过程。早期的AI Agent便是基于这种方式构建的，主要关注两个核心问题：

1. 转导问题：如何从已有的知识推导出新的信息。
2. 表示/推理问题：如何高效地表示知识并进行推理。

符号Agent旨在模仿人类思维，具备明确且可解释的推理框架。由于符号的高表达能力，符号Agent能够在处理知识系统时展现出极强的表达能力。一个典型例子就是基于知识的专家系统。

然而，符号Agent在面对不确定性和大规模实际问题时存在明显的限制。例如，由于符号推理算法的复杂性，设计出能够在有限时间内有效得出结论的高效算法成为一个巨大的挑战。这些问题也成为AI Agent技术演变的重要驱动力。

🦋2.2 阶段二：反应型Agent

反应型Agent与符号Agent有显著不同，它不依赖于复杂的符号推理，而是专注于与环境的交互，强调快速响应和实时反应。其主要基于感知-行动循环（Perception-Action Loop）：

• 感知：Agent感知环境变化。
• 行动：根据感知结果采取适当的行动。

反应型Agent的设计优先考虑输入/输出映射，而不是复杂的推理和符号操作。它通常需要较少的计算资源，能够实现较快的响应。虽然这种方式在很多应用中非常高效，但反应型Agent也有一定局限性，比如它们可能缺乏高级决策能力和规划能力。

🦋2.3 阶段三：基于强化学习的Agent

随着计算能力的提升和数据可用性的增加，研究人员开始尝试利用强化学习（Reinforcement Learning）来训练Agent，以应对更复杂的任务。强化学习的核心在于通过与环境的互动来学习，使Agent在特定任务中获得最大化的累积奖励。

最初，强化学习Agent主要依赖策略搜索和价值函数优化等基本技术。随着深度学习的兴起，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）得到了发展。这一方法将深度神经网络与强化学习相结合，使得Agent能够从高维输入中学习复杂的策略，取得了如AlphaGo和DQN（深度Q网络）等重大突破。

深度强化学习的优势在于，Agent可以在未知环境中自主学习，无需人工干预，且广泛应用于游戏、机器人控制等领域。但它也面临着一些挑战，如训练时间长、样本效率低、稳定性差等问题，尤其在复杂的现实环境中。

🦋2.3 阶段四：具有迁移学习与元学习的Agent

传统的强化学习方法需要大量的训练样本和时间，而且在面对新任务时，Agent缺乏泛化能力。为此，研究人员引入了迁移学习（Transfer Learning）和元学习（Meta Learning）技术，来提高学习效率和提升性能。

1. 迁移学习：通过在已有任务中获得的知识帮助Agent快速学习新任务，从而加速学习过程。这种方法在不同任务之间共享和迁移知识，能有效提高泛化能力。
2. 元学习：元学习的核心是“学习如何学习”，使Agent能够从少量样本中迅速推断出最优策略，并在面对新任务时调整学习方法，减少对大量样本的依赖。元学习特别适用于那些源任务和目标任务之间存在较大差异的情况，但它也面临着预训练和大量样本需求等挑战。

🦋2.5 阶段五：基于LLM（大规模语言模型）的AI Agent

随着大规模语言模型（LLM）如GPT等的问世，并展示出卓越的自然语言处理能力，研究人员开始将LLM作为AI Agent的核心构建模块。LLM作为AI Agent的大脑，能够通过多模态感知和工具使用等手段，扩展其感知和行动能力。

基于LLM的A IAgent具有以下特征：

1. 推理与规划能力：通过技术如Chain-of-Thought（CoT）和问题分解，它能够展示出类似符号Agent的推理和规划能力。
2. 环境交互：基于LLM的AI Agent可以从与环境的互动中学习和执行新的行动，类似于反应型Agent的交互能力。
3. 无缝转移与少样本学习：LLM经过大规模语料库的预训练，展示了强大的少样本学习和零样本泛化能力，使其能够在任务之间无缝转移，无需更新参数。
4. 实际应用：基于LLM的AI Agent已经广泛应用于软件开发、科学研究等多个领域。自然语言理解和生成能力使它们能够与用户无缝交互，并通过多个Agent之间的协作与竞争来提升效率和创新。

研究还表明，多个基于LLM的Agent共存时，可以引发类似社会现象的行为模式，展现出多智能体系统的潜力。

🦋2.6 总结

上述五个阶段描绘了AI Agent技术的演变历程。每个阶段的Agent形态、作用、能力都有所不同，因而被应用于不同的业务场景。从符号Agent到基于LLM的Agent，我们看到技术不断突破，功能越来越强大。而基于LLM的AI Agent集成了之前各类Agent的优点，逐步接近理想的AI Agent形态。基于LLM的AI Agent是本书的重点内容，第三章将进一步深入探讨这一领域。