目录

Agentic AI 的背景

LLM 最初的产品形态是由 OpenAI 领衔的 ChatBot（聊天机器人），底层支撑技术是 Transformer 架构大语言模型，最初专注于语言文本领域的人工智能应用场景。

LLM ChatBot 现如今已经深刻改变了我们的工作和生活，随着 LLM 技术在 toC、toB 应用场景的普及，越来越多诸如下列的局限性被发现。

1. 不具有主动性：不会主动感知周围环境并且做出反应。
2. 目标意识差：在多轮交互过程中可能会忘记最初的目标。
3. 无持续记忆：仅仅能够关联有限的非持久化上下文信息。
4. 无法与外部系统交互：只能聊天不具有改变周围环境的能力。

Agentic AI（代理式人工智能）是 LLM 时代的人工智能系统的设计理念与架构范式，旨在突破 LLM 的局限性，让 LLM 从 “内容生成” 过渡到 “任务执行”。更进一步的，Agentic AI 旨在构建具有自主能力的人工智能系统，即：能够像人类或生物一样，自主感知环境、规划决策、执行行动，最终实现特定目标。

1. 自主感知环境（Perception）：能够从各种数据源获取外部环境的信息，而不仅仅是聊天窗口。
2. 目标导向（Goal-Oriented）：理解用户意图并设定明确的目标，所有行动均围绕目标展开。
3. 规划决策（Planning）：基于自主感知信息和明确目标，生成自主迈向目标的一系列计划。
4. 执行行动（Action）：能够操作各种工具操作外部环境，执行具体的行动，继而改变环境。
5. 环境交互（Interaction）：观察/获取行动后的环境反馈，并根据反馈调整后续决策。
6. 自适应循环（Loop）：根据反馈，按需形成新一轮的 “规划、执行、观察” 循环，最终达到目标。

而 AI Agent（人工智能代理）则是 Agentic AI 的具体实现。经过了 4 年高速发展之后，现如今的 AI Agent 已经成为了探索、挖掘、扩展 LLM 能力边界的重要手段。

1. 2021 年，Prompt Engineering
2. 2022 年 10 月，ReAct 推理技术
3. 2023 年 3 月，AutoGPT，第一个 Agent
4. 2023 年 6 月，OpenAI Function Calling
5. 2023 年 6 月，OpenAI Agent 架构范式
6. 2024 年，Multi-Agent

AI Agent 的发展

2021 年，Prompt Engineering

Prompt Engineering（提示词工程）是一种通过精心设计和优化后的 LLM 输入提示词，用于引导 LLM 生成高质量且符合预期输出的结果。Prompt Engineering 能够让 LLM 更清晰理解用户的意图，更精确的返回预期的结果。因此，Prompt Engineering 常被人称之为 “魔法咒语”，它是一种将人类意图转化为 LLM 执行指令的翻译艺术。

Prompt Engineering 主要研究 System Prompt 和 User Prompt 这两个方向。LLM 服务提供方会将通用的 Prompt 定义为系统级别的 System Prompt，以此来约束 LLM 输入输出的基线。而用户可以自定义优化的 Prompt 则称为 User Prompt。

让 LLM 更清晰理解用户的意图

• 任务泛化能力不足问题：LLM 对复杂问题的理解有难度，比如需要多步骤推理才能解决的用户问题。
• 解决思路：使用思维链（Chain-of-Thought）Prompt 来分步引导推理和回答。

让 LLM 返回符合预期的结果

• 输出格式不可控性问题：同一问题的不同表述 LLM 可能会输出差异巨大的回答。

• 解决思路：使用设计清晰、结构化的 Prompt 来约束输出范围，如：格式、语气、长度等。

• 输出含有偏见与安全性风险问题：LLM 可能会输出隐含偏见或有害的回答。

• 解决思路：使用伦理约束 Prompt，如：以中立立场分析、避免歧视性表述等。

• 输出幻觉（Hallucination）问题：LLM 会生成虚假信息或编造事实的回答，会对业务开展产生严重的影响。

• 解决思路：使用幻觉抑制 Prompt，例如：明确要求基于已知信息回答、标注不确定内容等。

输出规范化应用示例

输出规范化 User Prompt，用于确保 LLM 输出的格式符合预期。

1. 角色扮演：让 LLM 扮演特定角色，如：你是一位资深营养师，为健身人设计食谱。
2. 参考文本：在 Prompt 中提供输出的参考文本，如：根据以下合同条款回答问题：[参考文本]。
3. 样本学习：在 Prompt 中提供输入和输出的样本。
4. 格式化输出：强制要求以 Markdown、JSON、YAML 等格式输出。

格式化输出示例：

请从以下会议记录中提取所有待办事项，要求： 
1. 每条任务以 “负责人：任务内容（截止时间）” 格式输出 
2. 仅输出事项，不添加解释。
3. 若无明确时间则标注 “待确认”。
会议记录：[粘贴记录文本]

输出可信性应用示例

输出可信性 User Prompt，用于确保 LLM 输出的结果和观点是可信的。

1. 约束机制：如若问题无法回答，则返回 “信息不足”。
2. 验证机制：例如通过外部搜索的内容对输出的结果进行验证。
3. 容错机制：例如多次生成同一个问题的回答，并投票选择最佳答案。
4. 交叉验证点：在关键步骤插入人工 Checkpoint 检查点。
5. 可解释性增强：让 LLM 输出思考逻辑，例如：“解释你回答的依据”。
6. 精确性增强：通过多重解法来确保数值计算是精确的。

可信性示例：

多重解法对比验证可靠性，请用三种不同方法解方程：2x + 4 = 10 
要求： 
1. 方法1：代数移项法 
2. 方法2：作图法思路 
3. 方法3：反向验证法 
完成后检查：三种方法结果是否一致？若一致输出最终解，否则标记矛盾点

思维链引导复杂步骤应用示例

思维链 User Prompt，用于引导 LLM 遵守一系列推理步骤来解决复杂问题。例如：“请逐步推理：首先…其次…因此…”。

1. 原子化拆解：将复杂问题分解为不可再分的子步骤。
2. 显式占位符：用占位符 ___ 命令 LLM 思考作答。

思维链应用示例：

预测未来 6 个月 AWS EC2 的 CPU/内存用量需求。
基于历史数据制定扩容方案：  
1. **数据提取**：  
   - 来源：CloudWatch指标 → 关键指标名：`CPUUtilization`, `MemoryUsage`  
   - 时间范围：过去3个月，粒度：按周均值  
2. **趋势计算**：  
   - CPU月均增长率：（本月均值 - 3月前均值）/ 3 = ___%  
   - 内存使用线性回归：`y = [斜率]x + [截距]` （x为月份）  
3. **峰值预留**：  
   - 历史峰值CPU：___%（发生时间：___）→ 安全余量设置：___%  
   - 突发流量容忍：是否启用Auto Scaling？ □是 □否  
4. **实例选型**：  
   - 当前配置：m5.xlarge（4vCPU/16GB）  
   - 6个月后需求预测：CPU = __ vCPU, 内存 = __ GB → 建议型号：_____  
5. **成本优化**：  
   - 预留实例覆盖率计算：___% → 建议新增预留实例数：___  
   - Spot实例适用场景：_____（如批处理任务）  

2022 年 10 月，ReAct 推理技术

2022 年 10 月，普林斯顿大学与谷歌研究院联合发表了论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》（ReAct：在语言模型中协同推理和行动），并在论文中提出了突破性的 “Reasoning-Acting 协同框架”，讨论了在 LLM 中如何协同 Reasoning 和 Acting，即：通过 LLM 来影响周围环境。

• 论文：https://arxiv.org/abs/2210.03629
• 代码：https://github.com/ysymyth/ReAct

该论文指出了通过 LLM 来执行动作并改变环境的新思路，为后续 AutoGPT、LangChain 等第一批 AI Agent 系统的诞生奠定了理论基础。ReAct 最关键的创新在于让 LLM 打破了空间约束，使其可以操作现实世界。

ReAct 的核心思想被称为 “三元协同循环”：

1. Reason（推理）：思考实现目标的策略路径。
2. Action（行动）：调用工具执行动作。
3. Observe（观察）：获取环境的反馈，并可以基于反馈继续进入下一轮推理。

ReAct 循环（推理、行动、观察）可以简单理解为控制论在 AI 领域的变体，是实现影响外部世界并实现目的的基础。

2023 年 3 月，AutoGPT 实验项目

AutoGPT 被称为世界上第一个 AI Agent，其是一个实验性质项目，参考了 ReAct 论文，旨在验证 LLM 与外部世界交互的执行能力。

• https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

ReAct 三元协同循环设计的具体实现：

1. 推理：调用 ChatGPT。
2. 行动：Agent Tools 工具集提供了 Python、浏览器、API 等工具。
3. 观察：通过引入缓存单元，使其可以根据历史记录自动生成并优化后续的提示词。

2023 年 6 月，OpenAI Function Calling

2023 年 6 月，OpenAI 推出 Function Calling API 功能，其借鉴了 ReAct 的 Tools Routing（工具路由）机制。ReAct 和 Function Calling 的区别如下图所示。

Function Calling Application 是 ReAct Tools Routing 的具体实现。该 App 提供 API，让用户可以定义自己的 Tools list，同时让 LLM 认识用户的 Tools list，继而 LLM 可以根据 User Prompt 执行合适的 Function Call，即：识别何时应该调用 Tools list 中的某个特定 Func 且以结构化的方式传入 parameters。

技术细节参考：https://www.cursor-ide.com/blog/openai-function-call-choice

2023 年 6 月，OpenAI Agent 范式

OpenAI Agent 的核心思想依旧来自 ReAct 三元协同循环设计。区别于 AutoGPT 是一个研究项目，OpenAI Agent 是一个面向生产的软件架构范式，所以 OpenAI Agent 除了 “规划、行动、观测” 三元协同循环之外，还系统性的设计了 Memory（记忆体）、Planning（规划器）、Action（执行器）、Tools（工具集）四大模块以及它们之间的协作关系，进而增加了生产环境所需要的可信输出和 Prompt 子迭代优化的能力。

1. 规划（Planning）：理解输入并将复杂任务拆解为分解分步骤子任务。拥有反思、自省、思维链、子任务分解等子模块。
2. 行动（Action + Tools）：是 Agent 执行具体行动并影响外部环境的能力。将执行器和工具集分离使其更易于扩展。
3. 记忆（Memory）：为 LLM 提供一个外部的记忆存储单元，弥补了 LLM 长文本缺陷。分为短期记忆和长期记忆。
4. 可信输出（Memory + Reflection）：可以对输出进行评估（约束、验证、容错、解释）等操作。
5. 自迭代优化（Memory + Planning）：根据历史记录中的输出评估中可以自动优化后续的 Prompt，直到通过结果验证为止。

可见，OpenAI Agent 框架将任务分解、工具调用、持久存储上下文、结果验证、循环迭代这 5 大能力进行了有机整合。

基于 OpenAI Agent 软件架构范式实现的 AI Agent 软件，可以具备以下能力，使其超越了传统自动化脚本，不再依赖固定流程（动态迭代规划），而具备一定程度的环境适应与智能行为。更具体的，其智能体现在：

1. 自主性（Autonomy）：AI Agent 可以根据预设的目标自主地规划和执行任务，不需要每一步都由人类直接控制。
2. 智能性（Intelligence）：AI Agent 具备一定的学习、推理、决策和问题解决能力。
3. 反应性与适应性（Reactivity & Adaptation）：AI Agent 能够通过各种方式 “感知” 它所处的环境并作出动态响应，进而在复杂环境中持续学习和优化自身行为。

2024 年，Multi-Agent 范式

尽管 OpenAI Agent 架构范式已经在特定场景中取得了突破，但在复杂、多步骤或协作场景中的可扩展性仍然受到限制，继而催生了 Multi-Agent 架构范式。

Multi-Agent 的概念因为斯坦福论文 《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》而被广泛传播。在论文中，研究者构建了一个虚拟小镇 Simulacra，并放置了 25 个智能体，它们之间共享记忆，采用了三重权重 Retrieve 记忆检索算法，并且具有 Plan 和 Reflect 能力。

• https://arxiv.org/abs/2304.03442

在该虚拟小镇交互实验中得出了以下关键结论：

1. “LLM + 记忆 + 环境反馈” 智能体能够生成高度拟人行为，例如：能记住朋友、传播消息（比如谁要竞选市长，很快全镇都知道了），还能形成新的人际关系。
2. 分层记忆架构是行为连贯性的关键。瞬时记忆：存储当前感知（所见所闻）；短期记忆：保留近期关键事件（如约会）；长期记忆：人格核心信念（如我讨厌咖啡）。
3. 社会关系的涌现机制：智能体通过信息交换自主构建社会结构。
4. 如果去掉 “记忆、反思、规划” 中的任意一个功能，智能体的行为就会变傻（比如反复吃午饭，或者记不住刚聊过的事）。

Simulacra 虚拟小镇启示了 Multi-Agent 范式在构建 “社会智能体” 方面的潜力。从定义上来看，Multi-Agent 系统由多个 Agents 组成，Multi-Agent 系统的自主性要高于 Single-Agent，能够处理需要复杂协作的任务。同时 Multi-Agent 之间的信息共享，使其能够在更广泛的任务和环境中进行学习和适应。

Multi-Agent v.s. Single-Agent 的主要区别如下：

1. 专责智能体协作体系（Ensemble of Specialized Agents）：每个 Agent 负责不同功能，并通过消息队列、共享内存等方式进行通信。例如 MetaGPT 采用模拟公司部门（如 CEO、CTO、工程师）角色的方式构建智能体，角色模块化、可复用、职责清晰。
2. 高级推理与规划能力（Advanced Reasoning and Planning）：Multi-Agent 系统内嵌递归推理机制，如 ReAct、思维链、思维树等框架。这些机制允许智能体将复杂任务分解为多个推理阶段，评估中间结果，并动态调整行动计划，从而提升系统应对不确定性或任务失败的能力。
3. 持久化记忆架构（Persistent Memory Architectures）：Multi-Agent 通过持久记忆系统能够在多个任务周期或 Agents 共享知识。
4. 编排层 / 元智能体（Orchestration Layers / Meta-Agents）：Multi-Agent 的一项关键创新是引入了元智能体，用于负责统一编排、协调各子智能体的生命周期、管理依赖关系、分配角色并解决冲突。这类元智能体通常包含任务管理器、评估器或协调者角色。例如在 ChatDev 系统中，一个 CEO 元智能体将子任务分配给不同的部门智能体，并整合它们的输出形成统一的策略响应。

可见，Single-Agent 更适用于单一任务的自动化处理，例如：智能客服。而 Multi-Agent 则更接近人类的组织式智能，例如：多机器人协调系统。

AI Agent 的产品形态和技术流派

通过上文的分析，我们知道一个 AI Agent 软件架构需要具备以下通用模块，此外根据产品具体的形态不同，还会具有各自的特性和模块。

1. LLM 选择器、连接器：根据不同场景选择侧重不同的 LLM 模型进行推理。
2. 规划器和迭代规划器：支持 Planning 生成 TODO list，支持 Reflect 迭代优化 TODO list。
3. Action：Func Calling、Tool Calling 执行器和工具集。
4. 上下文处理器：上下文优化、上下文压缩。
5. 记忆模块：短期记忆、长期记忆、记忆压缩。
6. 执行环境：沙箱、虚拟机等。

ReAct 自主规划智能体

通用智能体

ReAct 自主规划智能体是实现通用智能体的主要方式，如：Manus 本身是一个 ReAct 架构的 Agent，他的成功在于积累了大量工程实践得出的工具和优秀的上下文工程。

1. 区分定义：核心是以目标为导向的动态规划，智能体会根据反馈不断调整规划和行动，四步法（观察、推理、行动、总结）。
2. 特殊模块：记忆压缩模块、Plan Loop 模块
3. 应用场合：问题复杂且执行路径不固定，需要大量信息代替人类提示词

DeepResearch 智能体

典型产品有 Perplexity，通过搜索作为 Reference 在知识发现（深度研究）场景中弥补了 LLM 的幻觉问题。

1. 区分定义：强调信息的研究主题整理，包括：收集、分类、归纳、逻辑化。但不强调新思路、新方案、新观点。主要解决快速整理旧数据、旧信息的问题。
2. 特殊模块：Reference 搜索器。

可迭代进化智能体

典型产品有 Google AlphaEvolve，侧重自迭代循环，探索人类未知领域的边界。

1. 区分定义：是一个能够帮助人类突破知识边界的智能体，能够对特性问题提出新思路新方案，不断迭代进化。
2. 特殊模块
   1. Agent 并发：并发解决同一个问题得到不同的答案，保证思路的多样性。
   2. 评估器：在多个 Agent 并发出评估更正确的方向，继续进入下一轮并发。

Workflow 流程智能体

Workflow 智能体是现如今 toB 智能体落地较好的方式，更易于结合企业现有的 SOP 工作流程。如：LangGraph，通过不同的图结构来编排 LLM 决策过程，从而实现更复杂、更可靠的执行路径。

1. 区分定义：开发者人为的对任务进行拆解，智能体需要提供任务/流程的灵活编排能力。需要学习图知识等概念，对开发者的能力要求较高，才能开发出好用的智能体。
2. 特殊模块：
   1. 全局状态持久化：在多个流程节点中进行信息共享，例如状态机、变量等。
   2. 逻辑控制组件：if-else、do-while 循环等逻辑控制。
   3. 流程控制组件：顺序执行、并行执行、循环执行。
3. 应用场景：流程复杂但固定的流程。

从逻辑的角度对比，Workflow 是企业信息化转型的提效逻辑，而 ReAct 是以目标为导向的问题解决逻辑。如下图，从技术的角度对比，Workflow 是一个 Router（路由器）设计，而 ReAct 是 Fully Autonomous（自主规划）设计，Agent 对问题的 Control 掌控力度不同。

Multi-Agent 协作智能体

Multi-Agent 诞生于 “角色扮演”，强调 “人事组织架构” 和 “协作”，被寄希望于以此形态构建庞大的 “企业智能系统”。如：CrewAI 是最知名的 Multi-Agent Platform 之一 ，其设计灵感来自现实世界中的团队分工，每个智能体扮演不同的角色，分配不同的任务并共享目标。本质是构建通过 Multi-Agent 的组织形式来构建 AI 团队，模拟人类组织分工协作模式。

1. 协调 Agent：任务分解与调度（类似项目经理）
2. 专家 Agent：垂直领域执行（如 Stable Diffusion 绘图 Agent）
3. 验证 Agent：结果可靠性评估

1. 区分定义：强调多个 Agent 之间的自治、协作和通信。

• 自治：每个 Agent 各自都能够完成特定领域的完整任务。例如：运维智能体、研发智能体。
• 协作：多个 Agent 结合能够完成更复杂的跨领域的完整任务。例如：DevOps 组织架构角色扮演 Multi-Agent 串联多个智能体。

2. 特殊组件：投票/决策模块、共享记忆模块、A2A 通讯模块。
3. 应用场景：系统庞大，部门划分复杂，不同部门提供各自的智能体。

但值得注意的是，现如今的 Multi-Agent 产品往往容易陷入华而不实的窘境，更强调技术而非业务问题的解决。在很多产品营销中存在为了 Multi 而 Multi 的现象，但实际上单一 Agent 能够满足的功能，没必要划分为多个 Agent。

AI Agent 面临的关键挑战和解决思路

关键问题

上述可知，ReAct 自主规划智能体是接近 AI Agent 最初定义的形态，目标是 “完全自主人工智能”，目前主要发布 toC 产品。区别于 Workflow 流程智能体，后者在 toB 领域有更多的落地案例，但存在用 “人力智能” 补充 “人工智能” 的客观情况。

造成这种现状的根本原因是 LLM 和 AI Agent 都尚处于高速发展的早期阶段，必然存在诸多问题和挑战。这些问题中，一部分是从 LLM 大语言模型继承而来的，而另外一部分则是软件工程方面的挑战。例如：缺乏统一的标准架构、通信协议与可验证机制，难以进行跨平台集成与通用化开发等。

这里回到 AI Agent 的 “规划、行动、记忆、可信输出、优化循环” 五大方面，并围绕这五大方面来归纳出 AI Agent 亟需解决的关键挑战。

1. 私域知识理解能力：LLM 默认只具有公域知识，但不理解企业内部定义的私域知识，导致 LLM 难以理解企业内部场景。
2. 实时数据能力：LLM 默认只具有旧知识，而 Agent 规划往往需要实时数据。
3. 幻觉抑制能力：LLM 幻觉无法保证 Agent 可信输出和优化循环的质量，例如在循环规划时，同一个问题可能出现完全不同的 2 个规划。
4. 可解析性：LLM 推理过程要么黑盒，要么太过冗长，可解析性差会导致用户质疑推理结果，使得结果输出不可信。
5. 无限循环风险：Agent 以目标为导向的自优化循环存在无限循环风险，这意味着高成本风险。
6. 错误传播：Multi-Agent 场景中，往往具有复杂的协同路径，也会涉及多次 LLM 交互。存在叠加错误和错误传播的问题，例如一件事情可能有 20 多个步骤，会放大错误的概率。

解决思路

使得 Agent 可实现更符合上下文的行为。例如，Agent 在生成摘要之前会验证检索到的数据。在 multi-Agent 系统中，这种循环对于协作一致性至关重要。每个 Agent 的观察结果需要与其他 Agent 的输出进行协调。要实现这一点，共享内存和一致的日志记录是关键。

1. RAG（检索增强生成）：结合 “实时动态数据检索” 和 “私域静态数据库”，RAG 能够解决实时数据、私域知识、大模型幻觉等问题。例如：在企业知识库和智能客服场景中，RAG 可以确保结果输出基于外部事实。在 Multi-Agent 系统中，RAG 作为共享的 “事实基础”，能确保 Agent 之间的一致性，并减少因上下文不一致导致的错误传播。

2. 程序化的提示词工程：提示词工程的程序化实现可以对 LLM 输入输出进行结构化设计和约束，可以为不同的 Agent 类型（如规划者、检索者、总结者）根据其功能使用结构化的提示词模版。集合提示词模版、RAG 等技术，可以减少手动调整提示词的不稳定性。

3. 分层记忆架构：除了短期记忆、长期记忆，还允许每个 Agent 可以维护私有记忆（本地内存）和公共记忆（共享内存），从而实现 Agent 的个性化决策和协作性决策。目前，研究者正探索情景记忆（Episodic Memory）、语义记忆（Semantic Memory）和向量记忆（Vector Memory）等不同架构。

4. 反思与自我批判：引入 “结果验证模块+异常重试机制+置信度评估模块”，强化多轮迭代测试与评估体系。Agent 在完成任务时可以使用二次推理过程来审查自己的输出，从而提高鲁棒性和减少错误率。这项能力也可以扩展到 Agent 之间的相互评估。例如，一个验证 Agent 可以审计总结其他 Agent 的工作，确保协作质量控制。

5. 监控、审计与可解释性：通过记录提示词输入、工具调用、结果输出、推理过程、系统日志等跟踪审计机制，继而构建 Agent 的可解析性能力。设计完善的事实核查与答案校验流程，用于对 AI Agents 进行事后分析、性能调整、故障跟踪、优化行为。对于识别哪个 Agent 导致了错误以及在什么条件下发生错误是十分关键的。

6. 设置人工检查点：基于可解析性，在关键环节设置人工检查点二次确认，引入人机协同机制，对低可信度答案增加人工审核功能。

7. 基于角色的 Multi-Agent 编排：一方面，帮助元智能体更好的完成任务编排和分发，继而再角色智能体中进行分隔推理。另一方面，为 AI Agents 引入基于角色的访问控制、沙箱和身份解析，以确保 Agent 在其范围内行动，并且其决策可以被审计或撤销。

8. 设置预算熔断机制：设置最大迭代次数，如 max_cycles=50，避免无限循环。设置成本监控，如 OpenAI 费用警报。

9. 建立企业数据治理机制：企业内部数据往往散落在不同系统，格式不一，质量参差不齐，难以获取和整合高质量数据来驱动 AI Agent。搭建企业级数据治理战略，打破数据孤岛。例如：初期建立简单的数据集成、数据清洗数据平台，后期可逐步扩大至统一的数据中台或数据湖仓。

Agentic AI 的未来

Agentic AI 的终极目标是主动智能（Proactive Intelligence），不再局限于被动响应，而是能自动感知环境，自适应环境，基于目标主动推理。Agentic AI 的未来需要 LLM 和 AI Agent 两方面进行突破：

1. LLM 长文本
2. LLM 幻觉和可信输出
3. Agent 因果推理和模拟规划
4. Multi-Agent 统一编排、统一通信标准、统一集成架构，如：MCP、A2A 协议等
5. LLM 伦理治理