人工智能行业专题研究：AI Agent，通往AGI的核心基础
LLM引领AI Agent迈入新纪元，加速AI应用商业化进程
AI Agent，这一能够敏锐感知环境、精准决策并迅速执行动作的智能实体，其发展历程波澜壮阔，从依赖逻辑规则与符号封装知识，到快速响应环境变化，再到基于强化学习的飞跃，每一步都见证了技术的深刻变革。如今，随着大语言模型（LLM）的迅猛崛起，AI Agent在感知、记忆、规划与行动等核心模块上的能力实现了质的飞跃，标志着其正式迈入了一个由LLM驱动的新阶段。这一结合不仅预示着AI Agent在智能化与自主性上的巨大潜力，更有望通过与终端设备的深度融合，加速AI应用的商业化步伐。
AI Agent能力跃升：模块强化与工程化优化的双重奏
深入剖析AI Agent的构成要素，感知、定义、记忆、规划与行动五大模块构成了其能力体系。在提升路径上，我们见证了单一模块的持续精进：感知模块不断拓展其模态边界，记忆模块则通过增强上下文处理能力与丰富数据来源来提升效能；规划模块借助CoT、ReAct等先进方法，显著提升了推理能力；行动模块则通过集成第三方插件，进一步拓宽了执行范围。同时，系统性优化策略也崭露头角，通过促进各模块间的协同作用，利用跨模态数据在物理与虚拟世界中的交互，实现了AI Agent性能的全面升级。在底层模型的不断进化与工程化方法的双重推动下，AI Agent正以前所未有的速度迈向新的高度。
Agent Workflow：解锁复杂任务自动化的新钥匙
基于LLM的Agent实践已初露锋芒，AutoGPT、GPTs、Devin等成功案例展示了其在信息检索、工具学习、任务分解、垂直知识学习及人机交互等领域的卓越表现。LLM不仅在传统NLP任务上展现了更高的效率，还通过特定数据训练，展现出了解决垂直领域问题的强大能力。通过引入Agent Workflow概念，我们有望实现AI Agent与具体任务的更加紧密结合，从而在更复杂的应用场景中进一步提升效率，推动LLM技术的广泛应用。
人机交互新纪元：AI Agent与终端设备的深度融合
AI与终端设备的结合，不仅提升了安全性与个性化体验，更为AI Agent的落地提供了坚实的基础。AIPC、AI手机等新型终端设备的出现，预示着人机交互方式即将迎来重大变革。终端作为重要的交互入口，拥有海量的用户数据与丰富的应用场景，为AI Agent提供了广阔的舞台。同时，通过模型压缩等技术手段，将复杂模型优化至适合端侧运行的规模，并结合优化算法加速推理过程，使得AI Agent能够在终端设备上实现高效运行。这一趋势不仅推动了软硬件产业的协同发展，更为AI Agent的广泛应用开辟了新的道路。
