1篇3章2节：Agent发展的符号Agent（Symbolic Agent）阶段

首先，文章介绍了AI Agent的基本概念——它不仅是传统意义上“代理人”的数字化延伸，更是一种具备自主决策、复杂任务规划与执行能力的虚拟存在，其核心由大语言模型、记忆、主动规划和工具使用四部分构成。接着，文章回顾了Agent从早期符号化模型发展到现代基于大模型的智能体的历史脉络，探讨了符号Agent阶段在逻辑推理和知识表达方面的优势与局限，以及这一技术如何为后续数据驱动和多模态学习方法奠定基础。

一、AI Agent的构成与特点

在汉语中，“Agent”的直译为“代理人”。传统意义上的代理人通常指代在某个事务中代表他人执行任务的人。然而，随着信息技术与人工智能的不断融合，这一概念被赋予了新的内涵。在人工智能领域，我们所指的Agent不仅仅是简单的信息传递者或操作执行者，而是一种具有自主性、智能决策能力和复杂任务处理能力的虚拟存在。它可以在计算机程序、虚拟环境中“生存”，并通过与环境的交互，实现人机协同工作。随着大语言模型技术的突破，现代人工智能智能体（AI Agent）已发展为融合认知推理与行动能力的复杂系统。为了更准确地表达这种新型虚拟代理人的功能，学术界和业界逐渐摒弃了“代理人”这一较为生硬和传统的译法，转而采用“智能体”或“数字员工”等称谓。也同时由于 AI Agent 就是基于大语言模型（Large Language Model，简称大模型）的，这种Agent不