周鸿祎：智能体 ≈ 带手脚的 AI（数字员工）

最新推荐文章于 2025-10-13 18:25:13 发布

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#人工智能 #服务器 #linux #AI #大模型 #ai

******“如果今年人工智能不能进化到智能体，那这次人工智能可能又是一场泡沫。”******
****——360 集团创始人周鸿祎******

****2025年天津夏季达沃斯论坛期间，360集团创始人周鸿祎表示：*******2025年将成为**人类与智能体共生关系的转折点，**诸多智能体的系统提示词已将其设定为“专家”或“顾问”角色，这种拟人化特征标志着**智能体正从“辅助工具”转变为“自主决策者”和“主动协作者”。*

**一、***智能体 vs 大模型*

****什么是智能体（Agent）？****智能体是具备自主决策、任务分解、工具调用和多步执行能力的 AI 系统。

红衣大叔通过智能体和大模型的类比，指出两者的本质区别是智能体（Agent）能让AI 从 “会说话” 到 “能干活” 。

（1）大模型≈ 知识竞赛选手

擅于语言理解和信息检索（如 ChatGPT，DeepSeek），但无法分解复杂任务。

（2）智能体 ≈ 带手脚的 AI（数字员工）

拥有 “数字手脚”，能像人类一样任务分解、工具调用、自主执行闭环操作。

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**二、任务分解 & 工具调用 & 自主执行*****
*********

*为什么智能体 ≈ 带手脚的 AI（数字员工）？******智能体通过思维链（CoT）技术实现复杂任务的逻辑拆解与多步推理，结合MCP协议等标准化工具调用接口实现外部系统自主集成与操作，最终形成“规划-执行-反馈”闭环。*******

****智能体具备从目标理解到工具协同的完整“手脚”执行能力，成为可替代人类完成端到端任务的数字员工。******

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1. 任务分解：CoT思维链将复杂问题分解**

基于 LLM（大语言模型）的思维链（Chain-of-Thought）技术，将模糊指令拆解为可执行子任务树。模拟人类分步解决问题的逻辑。**

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2. 工具调用：*API 路由层（MCP Client）动态选择工具（MCP Server）***

*智能体通过***API 路由层*****（API Routing Layer）动态选择最优工具，也可以多工具协同（搜索 + 文档生成 + 数据分析同步执行）。*

*工具调用的难点在于如何**根据上下文动态选择合适的工具以及自动填充工具 API 请求参数？**本质就是智能体的大脑（LLM，大语言模型）的能力，目前LLM的幻觉问题不解决，Agent就很难让AI从* *“会说话” 到 “能干活” 。*

两个维度来解决，一个维度等待大厂的大语言模型LLM不断迭代；另一个维度通过提示词优化、RAG知识库增强，或者结合业务场景微调大模型。

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3. 自主执行：ReAct（推理与行动）形成“思考-行动-观察”的闭环机制**

**ReAct（Reasoning and Acting）将推理（Reasoning）和行动（Acting）结合起来，使得智能体在执行任务时能够动态地与环境互动，通过不断循环 “思考 - 行动 - 观察” 来逐步完成任务，实现自主执行。****

**（1）推理（Reasoning）：通常利用大语言模型（LLM）的推理能力，通过提示工程（Prompt Engineering）或微调（Fine-tuning）让模型生成推理过程。****

**（2）行动（Acting）：通过定义一套可用的工具（Tools）和对应的 API 接口，智能体根据推理结果调用这些 API。****

**（3）观察（Observation）：将工具调用的结果作为上下文反馈给智能体，供下一步推理使用。****

**这三个步骤形成一个闭环：思考 → 行动 → 观察 → 思考 → …，直到任务完成或达到终止条件。在闭环中，智能体能够根据实际执行情况动态调整计划，处理意外情况（如工具调用失败、结果不符合预期等）。****

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