大模型驱动下 AI Agent 的技术架构与 AGI 演进研究

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

清华《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套视频课程【陈敬雷】

GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列一百九十七

大模型驱动下 AI Agent 的技术架构与 AGI 演进研究

一、AI Agent：大模型下半场的“革命级主角”

当ChatGPT的“文本交互”红利逐渐见顶，大模型行业正迈入以“自主执行”为核心的下半场——AI Agent（智能体）的爆发，被业内比作“寒武纪生命大爆发”。从AutoGPT、BabyGPT的实验性探索，到Generative Agents构建的“AI小镇”（25个智能体模拟人类社会互动），再到OpenAI创始人Karpathy断言“AI Agent将颠覆未来”，这一技术正打破传统SaaS的边界，重新定义“AI能做什么”。

不同于ChatGPT“只说不做”的“副驾驶”角色，AI Agent是具备自主性、反应性、主动性与社交能力的计算实体：它能像人类一样“感知环境→规划任务→执行行动”，不仅告诉你“如何做”，更能直接“帮你做”。例如，科研领域的AI Agent可自主设计实验、调用仪器、分析数据；企业场景中，它能搭建知识库、处理客户咨询、联动工具完成流程化工作。

从本质上看，AI Agent的核心是“以大模型为大脑，辅以关键组件形成闭环”。LLM（大语言模型）提供了“理解与推理”的基础，而规划、记忆、工具使用等模块，则让它摆脱了“静态文本输出”的局限，成为能与环境交互、持续进化的“动态智能体”。正如马克思主义“实践论”所描述的“认识-实践-再认识”，AI Agent也在“感知-行动-反馈”的循环中不断优化，这正是它区别于传统AI的核心价值——从“被动响应”走向“主动解决问题”。

二、AI Agent的核心逻辑：三大组件撑起“自主决策闭环”

一个能落地的AI Agent，并非单纯依赖大模型的“智商”，而是由规划、记忆、工具使用三大核心组件，构建起“感知-规划-行动”的完整决策链。这三大组件如同人类的“思维能力、记忆系统、动手能力”，共同支撑起智能体的自主行为。

1. 规划：让复杂任务“化繁为简”，从“瞎做”到“会做”

面对“写一份完整的市场报告”“规划一周出差行程”这类复杂任务，AI Agent首先需要“拆解目标、反思优化”，这便是“规划”组件的核心作用。

• 任务分解：通过“思维链（CoT）”让模型“一步一步思考”，将大任务拆分为可执行的子目标（如写报告拆分为“找数据→分析竞品→搭建框架→撰写内容”）；更进阶的“思维树（ToT）”则会在每个步骤探索多种路径（如找数据可选择“行业数据库”或“爬虫获取”），通过BFS/DFS搜索最优解。此外，“LLM+P”模式会引入外部经典规划器（如PDDL语言），将规划过程“外包”给专业工具，适配机器人控制等高精度场景。
• 自我反思：如同人类从错误中学习，AI Agent通过“ReAct”框架（思考→行动→观察→循环）记录行动轨迹，对低效或错误的步骤进行修正；“Reflexion”框架则会动态记忆失败经验，例如检测到“连续重复相同动作却无结果”时，自动重置策略。实验显示，在HotpotQA（知识问答）、AlfWorld（虚拟环境交互）等任务中，带反思的Agent准确率比无反思版本提升30%以上。

2. 记忆：突破大模型“健忘症”，从“短期记忆”到“长期沉淀”

大模型的上下文窗口有限（如GPT-4默认8k tokens），如同人类“短期记忆只能存7个左右信息”，而“记忆”组件则为AI Agent补上了“长期记忆”的短板，类比人类大脑的“感觉记忆-短期记忆-长期记忆”体系：

• 短期记忆：依赖大模型自身的上下文学习能力，存储当前任务的临时信息（如“正在写报告的第三部分”）；
• 长期记忆：通过外部向量数据库（如FAISS、Milvus）存储海量历史数据，采用“最大内积搜索（MIPS）”和近似最近邻（ANN）算法（如LSH、HNSW、ScaNN）实现快速检索。例如，企业客服Agent可将过往客户咨询记录存入向量库，当新客户提问时，快速调取相似案例，确保回答的连贯性与准确性。

记忆组件的关键在于“筛选有价值的信息”：通过“近期性（新信息优先）、重要性（大模型判断核