建议收藏：智能体(Agent)核心技术解析：感知、决策、行动与记忆的闭环架构

最新推荐文章于 2025-11-23 20:44:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-23 20:44:55 发布 · 786 阅读

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智能体是人工智能的进阶形态，能感知环境、自主决策并执行任务。其核心技术架构包括"感知-推理-执行-记忆"四大模块，形成闭环系统。智能体工作流具备动态执行、推理、记忆与迭代能力，能更好地应对变化环境。在工程领域，智能体已应用于施工、工期、运维等环节，通过数字孪生、多源数据整合、多智能体协同等技术，显著提升效率与风险管控能力，未来将覆盖工程全链条。

1、什么是智能体

智能体是指能够感知环境、自主决策并执行任务以实现某种目标的实体，例如基于大模型的隧道施工监测智能体：以大语言模型为 “核心大脑”，通过对雷达监测获取岩层变化的数据进行分析，实现围岩稳定性的实时监测预警。

作为大模型技术的进阶形态，智能体正成为人与大模型的重要交互方式。它可执行任务、解决问题、提供服务，通过模拟人类行为决策，让交互更自然、高效、个性化。

2、Agent技术拆解：智能体的 “四大核心” 与能力分级

智能体的强大能力源于“感知-推理-执行-记忆” 的闭环架构，这一体系如同人类的 “五官、大脑、手脚与记忆系统”，使其能在动态变化的环境中持续调整行为以适应新情况。

1.核心技术架构：四大模块支撑自主行动

主流智能体系统普遍采用四大核心模块的协同架构，各模块功能明确且形成有机闭环：

◆感知（Perception）： 智能体的 “五官”，负责从多源渠道收集信息，包括解析用户指令、接收传感器信号（如工地物联网设备数据）等。

◆决策（Decision-Making）： 智能体的 “大脑”，由大语言模型驱动，负责目标澄清、任务拆解与策略优化，通过思维链（CoT）、ReAct 等技术将复杂任务分解为可执行的子步骤。

◆行动（Action）： 智能体的 “手脚”，将决策转化为具体操作，包括调用工具 API、操作软件界面、生成结构化文档、控制物理设备等。

◆记忆（Memory）： 包括短期记忆和长期记忆，短期记忆用于存储会话上下文，支持多轮对话；长期记忆则存储用户特征、业务数据等。

注：工具调用并非独立模块，而是嵌入感知与行动环节的能力支撑，通过接入外部工具扩展智能体的环境交互边界。

2. 能力分级：从 “被动执行” 到 “自主领导”

参考自动驾驶分级逻辑，智能体按 “人机协作边界” 分为五级，对应不同应用场景：

注：L5 阶段暂未实现 “组织领导” 能力，当前多智能体协同仍需人类设定协作规则与目标边界。

3、工作流揭秘：智能体从“接指令”到“出结果”

智能体工作流（Agent Workflow）是智能体执行任务或达成目标的一系列步骤或过程（工作流就像是一条流水线，把复杂的任务拆分成多个简单的步骤，每一步都有明确的目标和流程），不同工作流对比如下：


类型	特点
传统工作流	仅依赖预定义的规则，不使用 AI（如员工报销流程）
AI非智能体工作流	依赖大语言模型（LLM）但不具备推理、记忆和自适应能力（如文本翻译工作流）
智能体工作流	由智能体动态执行，具备推理、工具调用、记忆与迭代能力（如合同评审工作流）

相比之下，智能体工作流比非智能体工作流更加动态和自适应，能更好地应对变化的环境和任务需求。