智能体（Agent）是由大模型进化而来，具备知识获取、推理能力、工具使用、系统架构等能力，能够执行具体任务的实体‌。简而言之，是一个能够感知环境、进行自主行动并做出决策的实体。这个定义涵盖了智能体的三个关键特性。感知环境：智能体通过传感器或其他手段获取外界信息，形成对环境的认知。自主行动：基于感知到的信息，智能体能够自主决定采取何种行动。决策能力：智能体具备一定程度的决策能力，能够根据目标、策略等要素选择最优行动方案。随着人工智能技术的发展，大模型虽然能理解、能问答、能生成，但“不能直接干活”。因此，大模型需要进化成智能体，以执行具体任务‌。扎克伯格声明中指出，未来的商业世界每一家公司都将拥有一个AI智能体，客户可以与之进行交互。李彦宏则在多个场合重申智能体爆发的观点，认为智能体是AI时代的基础设施，未来将会形成庞大的生态系统。周鸿祎等业内专家强调，2025年是智能体之年，重点是利用Agent，全面提升大模型应用场景的自动化、智能化水平。

一个致力于智能体技术标准化的组织FIPA给智能体下的定义是：“智能体是驻留于环境中的实体，它可以解释从环境中获得的反映环境中所发生事件的数据，并执行对环境产生影响的行动。”在这个定义中，智能体被看作是一种在环境中“生存”的实体，它既可以是硬件（如机器人），也可以是软件。Franklin和Graesser则把智能体描述为“智能体是一个处于环境之中并且作为这个环境一部分的系统，它随时可以感测环境并且执行相应的动作，同时逐渐建立自己的活动规划以应付未来可能感测到的环境变化”；著名人工智能学者、美国斯坦福大学的Hayes-Roth认为“智能智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件；执行动作影响环境条件；进行推理以解释感知信息、求解问题、产生推断和决定动作”；智能体研究的先行者之一，美国的Macs则认为“自治或自主智能体是指那些宿主于复杂动态环境中，自治地感知环境信息，自主采取行动，并实现一系列预先设定的目标或任务的计算系统”。著名智能体理论研究学者Wooldridge博士等提出“弱定义”和“强定义”二种定义方法。

根据埃森哲的调研显示96%的高管坚信，未来三年内，智能体生态系统将为企业带来重大机遇。智能体的生态系统不再仅仅是辅助工具，而是充分发挥人工智能的自主决策能力，成为企业决策与执行过程中的关键角色。智能体正在深刻改变企业的运营模式，并成为推动企业变革的新引擎‌。智能体在企业中扮演重要角色。数字员工‌：智能体能够执行具体任务，如数据分析、辅助设计、客服接待等，从而减轻员工的工作负担，提高工作效率。例如，AI客服智能体可以24小时接待访客，快速转化客户线索，1个GPT客服机器人甚至可以顶9个人工客服‌。顾问与专家‌：智能体具备强大的语言能力和生成能力，能够为企业提供专业的咨询和建议。它们可以根据企业的需求和问题，提供个性化的解决方案，帮助企业做出更明智的决策。协同工作者‌：智能体能够与其他智能体以及人类协同工作，共同实现预期目标。

智能体的工作原理主要包括感知、决策、执行三个环节。有人试图用五个关键词来诠释智能体。关键词感知（Perception）。智能体的价值：感知能力使智能体得以从多维度接收信息——不仅是产线的实时产量数据，还包含库存动态、原材料到货信息、市场价格变化，甚至是竞争对手发布新品的情报。通过接入多源数据和传感器，智能体获得了企业决策前置的“千里眼”。 关键词决策（Decision）。智能体的价值：智能体通过智能决策引擎，将深度学习、强化学习、知识图谱等AI手段综合运用。面对市场波动或意外事件，它能快速评估各项条件，权衡利弊，并给出优化策略。能随着环境变化动态调整的策略，从而在快速变动的商业环境中争取先机。

关键词执行（Action）。智能体的价值：智能体不仅会给出策略，还能直接推动执行，将决策落实到行动中。例如，智能体能直接下发指令给产线设备，自动调整生产节奏；或通过对接ERP、MES系统进行订单分配和原料采购。相较于人类经理人手动下指令，智能体的执行实时而高效，让方案不仅存在于数据表中，更呈现在实际的业务流程里。关键词反馈（Feedback）。智能体的价值：智能体通过反馈环节不断自我修正和演进。无论产线运行结果如何，它都能收集实时绩效数据，评估决策效果。关键词迭代（Iteration）。智能体的价值：迭代是智能体的生命力所在。它的算法和决策模型不断学习新数据、适应新场景，像滚雪球一样越滚越大、越滚越精。智能体从上线那刻起，就是一个“成长中的大脑”。

智能体关键的四个模块：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、行动（Action）。规划：是智能体的“思维模式”。如果用人类来类比，当接到一个任务时，我们的思维模式可能会像下面这样：首先会思考怎样完成这个任务。然后会把任务拆解成多个子任务分步进行。接着评估现有工具能够帮助我们高效达成目的。在执行任务的时候，我们会对执行过程进行反思和完善，以持续调整策略。而智能体是通过对复杂任务进行逐步拆解，一步步思考和解决。记忆：是大脑存储、保留和回忆信息的能力。仿照人类的记忆机制，智能体分为了两种记忆机制即短期记忆，如：单次会话的上下文记忆会被短暂的储存，以用于多轮会话，在任务完结后被清空。长期记忆，长时间被保留的信息，如：用户的特征信息、业务信息，通常用向量数据库来存储和快速检索。

工具是智能体的“神经感官系统”，帮助其感知环境，并完成相关决策、执行。智能体通过工具从周边环境获取到信息（感知），经过AI大模型处理后再使用工具完成任务（执行）。所以我们需要为智能体配备各种工具以及赋予它使用工具的能力。比如：通过调用软件系统不同应用模块的API，获取到指定的业务信息，以及执行业务的操作权限。通过调用外部的插件工具，来获取某AI大模型不具备的能力进行互补。 行动：是智能体基于规划和记忆来执行具体的行动，这可能包括与外部世界互动，或者通过工具的调用来完成一个动作，具体来说就是一个输入任务的最终输出。

一个成熟的智能体构建方案应具备以下条件：多源数据接入：帮助企业统一数据标准，快速整合内外部数据，为感知奠定基础。智能决策引擎：提供灵活、可扩展的决策算法，支持业务规则与AI模型的融合。自动化执行接口：通过API和协议与硬件与软件系统对接，一旦决策生成，系统自动执行。闭环反馈体系：从数据监测到绩效考核，形成透明、量化的反馈通道。可持续迭代：内置模型管理与版本控制机制，让智能体随业务发展动态进化。借助这些能力，企业可以快速落地智能体，化概念为实效，使之成为驱动商业创新的新引擎。

智能体的核心技术主要包括人工智能、传感器技术、通信技术、控制技术等。1.人工智能：人工智能是智能体的核心技术之一，它可以让智能体具有感知、决策、执行能力。人工智能算法可以包括机器学习算法、深度学习算法、强化学习算法等。2.传感器技术：传感器技术是智能体感知环境信息的关键技术，它可以将环境信息转换为电信号或数字信号，供智能体进行分析和处理。传感器可以包括物理传感器、化学传感器、生物传感器等。3.通信技术：通信技术是智能体与其他智能体或人类进行通信的关键技术，它可以让智能体之间进行信息交换和协作。通信技术可以包括有线通信技术、无线通信技术等。4.控制技术：控制技术是智能体对环境进行干预和控制的关键技术，它可以让智能体执行决策。控制技术可以包括电机控制技术、阀门控制技术、开关控制技术等。

进入2025年，AI智能体将重新定义我们与技术的交互方式。人工智能智能体采用率增加：未来一年，所有行业的组织都将在各部门的任务中采用人工智能智能体。凯捷咨询公司（Capgemini）的一份报告指出，大多数组织（82%）计划到2026年整合人工智能智能体。这主要用于电子邮件生成、编码和数据分析等任务。主动式人工智能智能体：人工智能智能体将从被动响应的助手转变为主动解决问题的角色。它们不再等待指令，而是会预测需求、提出解决方案并自主采取行动。人工智能智能体与超个性化：得益于生成式人工智能的整合，人工智能智能体可以根据用户的偏好、背景等生成定制化的回复。人工智能智能体的情商：人工智能智能体将具备更好的情商，从而在客户服务、治疗和教育领域实现富有同理心的交互。它们将能够轻松处理复杂的多轮对话，不仅理解话语的字面意思，还能解读语气、情感和上下文等细微差别。

人工智能智能体的多模态能力：AI智能体将能够无缝集成文本、语音、图像和视频，实现更自然有效的交互。这一趋势将在未来几年提升客户支持和创造性协作。更先进的多智能体系统：随着企业对复杂解决方案的需求增加，多智能体系统的开发将成为焦点。AI智能体将相互协作，解决需要多层决策的问题和执行任务。这些智能体将能够共享信息、协调行动，甚至处理跨越部门或服务的更复杂工作流程。例如，在物流领域，多智能体系统可以优化供应链、管理库存并预测需求波动。人工智能智能体构建框架：凭借内置模板和无代码工具，这些平台让任何人都能构建人工智能智能体，无论其技术背景如何。在可以集成到这些智能体中的功能和工具类型方面，正在进行研究和扩展。与物联网和个人设备的集成增加。人工智能伦理与智能体决策透明度。增强的沟通与协作工具：人工智能智能体将重塑团队的沟通和协作方式。在2025年，我们可以期待更智能的会议助手、虚拟协作空间和人工智能驱动的项目管理工具。2025年人工智能智能体的未来不是替代，而是共生，一个人类智慧和人工智能携手应对未来挑战的未来。

如何搭建一个智能体？ 通常包括以下几个步骤，从问题定义、模型选择、训练到部署。这个过程适用于多种不同的智能体类型，包括用于强化学习、规划、机器人控制等领域的智能体。在构建智能体之前，首先需要明确智能体的目标和任务。环境：智能体将在哪个环境中操作？环境是开放的还是封闭的？目标：智能体的目标是什么？例如，迷宫导航、游戏中的敌人对抗、自动驾驶等。奖励和反馈：智能体如何根据执行的动作获得反馈？例如，使用强化学习时，智能体可以从环境中接收奖励和惩罚。选择合适的算法和模型。基于规则的智能体（如专家系统、决策树等）；强化学习（RL）智能体；深度学习模型；进化算法（例如遗传算法、粒子群优化）。

环境建模与模拟。环境模拟是智能体与世界交互的基础，环境可以是虚拟的，也可以是物理的。环境需要具备以下特性：状态空间；动作空间；奖励函数。如果是在物理环境中（如机器人），环境建模会更加复杂，可能涉及传感器（如摄像头、LiDAR）、执行器（如马达、机械臂）等。设计智能体的决策机制。它决定了智能体如何从环境的状态中做出行动决策。这包括：策略（Policy）；值函数（Value Function）；模型（Model）。训练智能体。训练是智能体构建过程中至关重要的环节，它是智能体学习如何在环境中进行操作的过程。监督学习；强化学习。训练过程包括：在每一步，智能体执行一个动作。根据环境反馈（奖励或惩罚），智能体更新其策略或值函数。这个过程通过多轮交互和反复训练来进行优化。

调优与优化。在智能体训练过程中，可能需要对参数进行调整，以提高性能。这些调优可以包括：超参数调优；奖励函数设计；策略改进。测试和部署。训练好的智能体需要经过严格的测试，确保它在各种环境情况下表现稳定并符合预期。如果智能体能够适应多种环境变化且保持有效的决策，它就可以投入实际应用。硬件适配；实时性；容错性等。持续改进与维护。智能体在实际部署后，可能需要持续的监控与改进。可以通过以下方式来提升智能体的能力，在线学习；环境适应等。要搭建一个智能体的过程需涉及明确任务、选择算法、建模环境、设计决策机制、训练和优化等多个步骤。最重要的是，要根据问题的具体需求选择合适的技术路线。在强化学习中，智能体通常通过与环境的交互不断学习和优化，最终达到预期目标。在实际部署时，还需要关注硬件兼容性、实时性和容错能力等问题。

智能体=大模型+规划+记忆+工具。从构成核心来看，智能体以大模型为基础，并通过主动学习或获取知识来持续提升自身能力。伴随着大语言模型（LLM）性能的迅速迭代，智能体市场也呈现出急速膨胀的态势。2023年，全球智能体市场规模估值为38.6亿美元，预计从2024 年到2030 年将以45.1%的复合年增长率增长。智能体在工作时需要具备三个关键要素：感知、决策和执行。当我们与它对话时，它感知我们输入的问题（感知），在内部经过一系列复杂的分析与决策过程，思考如何作答，最后将答案呈现给我们（执行）。并且，随着与众多用户的交互，它对各类问题的回答也会不断优化（学习能力）。凭借感知，它能够获取外部环境的数据信息；通过决策，它可以制定相应的行动策略；借助执行，它能够采取具体行动来完成任务。更为高级的智能体还具备学习能力，能够依据不断的反馈，调整和优化自身行为方式。

智能体对我们职场人士来说：提升工作效率。智能体能够快速处理大量数据，自动化执行重复性任务，极大提升了工作效率。例如，AI可以快速处理大量数据，生成准确报告、计划，从而减少人工错误，提高工作质量。促进技能升级。拓展工作边界。提升创新能力。AI为创新提供了无限的可能。职场人士可以利用AI技术开发新的产品、服务或业务模式，甚至有机会自主创业，实现个人的职业理想。促进跨学科合作。智能体的引入要求职场文化更加开放和适应性强，鼓励创新思维和跨学科合作。在智能化时代，职场人需要跨越专业界限，与不同领域的同事进行更有效的沟通和协作。增强职业竞争力。随着AI技术的不断发展，一些新的职业岗位正在不断涌现，如数据科学家、机器学习工程师等。人工智能体作为一种具有自主性、反应性、主动性和适应性的智能实体，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。