AI Agent 破局点：告别“装懂”，学会真正“思考”

XAI嬴图

于 2025-07-24 11:40:07 发布

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文章标签：人工智能

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前两年还冷清的赛道，如今被Agent 的热潮彻底点燃：资本的钱袋子如逐浪的鱼群疯狂涌来；各类赛事、论坛也都围绕着它搭台唱戏；搞技术的则像给“新玩具”装零件，忙着套框架、加工具、写 prompt…… 仿佛这不是一个技术概念，而是能打开所有门的万能钥匙，似乎谁慢一步，就要错过下一个技术革命风口……冷热之间，只差一个 Agent 的距离……

啥是 Agent？

还记得漫威动画中的J.A.R.V.I.S.（贾维斯）吗？全称为 Just Another Rather Very Intelligent System，是钢铁侠钢铁侠托尼・史塔克创造的第一个人工智能助手，能够帮助他处理各种事务，计算各种信息，还可以操控钢铁侠的房屋和战服的内部系统等。但是在现实中，我们的智能体还需要走很长的路。

在AI领域，“Agent” 通常指 “智能体”，是能自主感知环境、做出决策并执行行动的实体。它的核心特点是自主性 —— 无需持续人工干预，可根据自身目标和环境反馈调整行为。如，客服聊天机器人能感知用户输入（环境），生成回复（行动）；游戏中的 NPC 能根据玩家（行为与环境）做出对战或躲避等反应（决策与行动），这些都可视为简单的 Agent。其本质就是通过感知—决策—行动的循环，实现与环境的交互并达成预设目标。

核心痛点是什么？

时至今日，在现实技术层面，一个关乎它本质的问题始终悬而未决：Agent只是做到了表面的“聪明”，而非真正智能。

从实践效果上来说，它的解决能力还处于“小小白”阶段；而从技术上来说，别再做“功能堆料”，它真正的护城河应该是 “认知核心” !

也就是说，Agent真正需要突破的是 “认知核心” 这个痛点：让 AI 从 “记住关联” 走向 “理解因果”，从 “单向反应” 走向 “双向推理”，从 “临时表演” 走向 “持续成长”。

为啥会存在这样的问题？

这是当前 AI 认知模式的必然：缺乏对知识的 “双向锚定” 能力。它记住的是 “关联”，不是 “关系”；能顺着走，却不会回头看。当模型学了一个知识后，它仅仅做到的是记住，当你提问时，它就会乱回答。

为啥会出出现这样的问题呢？因为它 “没理解”—— 它的认知核心里，知识是以 “单向概率链” 的形式存储的:从A到B，但不能从B到A。

这背后是大模型的底层逻辑：通过 “下一个词预测” 学习统计关联，而非构建 “智慧模型”。就像它知道 “大同是中国的煤都” ，但换言之“中国的煤都是什么？”，它回答成：“中国的煤都是黑色的”。

本质上，它并没有理解 “煤都” 的含义，这种知其然不知其所以然的认知，让 Agent 在面对需要双向推理、多步关联的场景时，瞬间露馅。给小朋友辅导过作业的家长应该能理解这种情况……

为了掩盖认知的单向性，人们发明了 ReAct¹ 和ReWOO（Reasoning WithOut Observation）这类系统。ReAct是让 Agent 边想边做（先查天气—下雨了—需要带伞），ReWOO 让它先写计划、再执行（第一步查天气——第二步决定带不带伞）。这些框架确实让 Agent 的行为更有条理，但本质上还是在“单行道” 上画线。

就像一个照着剧本演戏的小演员：ReAct 是 “临场发挥版剧本”，ReWOO 是 “提前背好的剧本”，无论哪种，这位小演员都不知道 “台词背后的逻辑”。当遇到剧本外的情况（比如 “春天来了，小燕子飞回来了”），Agent 要么硬套剧本（“小草绿了”），要么直接宕机 —— 因为它的认知核心里，没有 “春天” 与 “小草” 之间可调整的因果关系，只有固定的关联。

更关键的是，这些框架都依赖 “外部显式推理”（把思考过程说出来），但模型的底层权重并未因此改变。就像你教孩子 “遇到题要先分析”，他下次照做了，但没真的学会 “如何分析原因”—— 下次换个问题，还是不会。

认知核心的第二个缺口：框架再花哨，也补不上 “不会真思考” 的窟窿——依赖外部流程模拟推理，而非内部认知机制具备推理能力。于是，在看到 Agent 的笨拙后，人们又寄望于RL（Reinforcement Learning，强化学习），觉得“多练练就会了”。但事实是这样吗？！

当 Agent 因 “没认出Maye Musk（梅耶·马斯克）是Elon Reeve Musk（埃隆 · 马斯克）的妈妈” 被扣分，RL 只会模糊地调整 “Maye Musk→Elon Reeve Musk” 的概率权重，却不会告诉模型错在哪里——母子关系是双向的。

Andrej Karpathy 吐槽 RL “信息效率低”，（Andrej Karpathy 是AI领域颇具影响力的人物，深耕深度学习、计算机视觉及大语言模型等方向。曾在 OpenAI 参与早期核心工作，后加入特斯拉主导自动驾驶的 AI 研发，推动了深度学习在实际场景的应用。）正是这个道理：它把复杂的认知过程压缩成一个 “好 / 坏” 的信号，浪费了 “思考过程” 里的黄金信息。

认知核心的第三个缺口：缺乏对 “思考过程” 的精细反馈与内化。也就是说，RL能让 Agent 蒙对更多题，却教不会它这题为啥该这么解……

真正的认知升级：给大脑 “换芯片”

提升Agent认知核心，不是给它“贴标签”，比如加个 “因果推理模块”，而是要 “重新布线”—— 构建真正的认知结构。

目前所有的 AI 工具都在朝着具备深度分析能力的方向发展，但它依旧是个 “高级工具”：你说 A，它做 B，精准但机械。

而真正的智能体，该是能 “主动理解” 的伙伴，甚至能进行蝴蝶效应般的预测和判断，因为很多数据之间都是存在由因到果的关系——存在从 A 到 B 到 C，一直到 D 到 E 到 F 这样的深度链路。

这个跨越的关键就是要直面 Agent 的认知核心，让它从 “演认知” 变成 “真认知”。国际高性能计算与存储系统专家、数据库专家孙宇熙教授曾举过一个例子，让AI助手回答“成吉思汗和牛顿的关系”。但所有的回答都是没有关系。

图2：大语言模型（open AI 、豆包、DeepSeek）无法实现(或替代)图数据库的深层检索

虽然这些大语言模型都通过Wiki、baidu等百科数据的训练，但依旧无法将这些数据中隐藏的重大历史事件、人物、战争之间的关系等进行联系，因为它们实体之间没有直接连接，所以它们在计算和检索实体之间的隐藏路径时就会遇到困难。

图3：图数据库的海量结构化(深度、精准、白盒化)查询可以直接增强 LLM大模型能力（来源：嬴图-Manager）

图3和图4则展示了如何将这些百科数据导入到嬴图数据库中，通过执行实时的5跳或6跳深度的最短路径查询，结果会生成具有白盒化、可解释性的因果路径。从上面的对比中，我们可以洞察到，尽管从自然语言处理的角度来看，它已毫无语言障碍，包括跨语言障碍地将内容组装成自然语言，但目前AI 的需求与所提供的算力大多仍处于较为浅表的层面。