本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# 时间表趋于一致：代理人工智能的出现
## 2023-2024 年 — 企业级代理平台
分布式软件代理架构和基于变压器的融合 LLMs 最终导致了代理人工智能的兴起。
+ [Amazon Bedrock Agen](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) ts 引入了一种完全托管的方法，通过使用 Amazon Bedrock 的基础模型来构建以目标为导向、使用工具的软件代理。
+ Anthropic 的****模型上下文协议 (MCP) 定义了一种让大型语言模型访问外部工具、环境和内存并与之交互的方法。这是上下文、持续和自主行为的关键。
这两个里程碑代表了机构和情报的综合。代理不再局限于静态工作流程或僵化的自动化。他们现在可以跨多个步骤进行推理，与工具进行协调 APIs，保持情境状态，并随着时间的推移进行学习和适应。
## 2025 年 1 月至 6 月 — 扩展了企业能力
2025年上半年，随着新的企业能力，代理人工智能格局显著扩张。2025年2月，Anthropic发布了Claude 3.7 Sonnet，这是市场上第一个混合推理模型，MCP 规范获得了广泛采用。
A [mazon Q](https://aws.amazon.com/q/developer/) Developer、Cursor 和 WindSurf 集成的 MCP 等人工智能编码助手，用于标准化代码生成、存储库分析和开发工作流程。2025 年 3 月的 MCP 版本引入了重要的企业就绪功能，包括 OAuth 2.1 安全集成、用于多样化数据访问的扩展资源类型以及通过 Streamable HTTP 增强的连接选项。在此基础上，它于2025年5月 AWS 宣布加入MCP指导委员会，为新的 agent-to-agent通信能力做出贡献。这进一步巩固了该协议作为代理人工智能互操作性的行业标准的地位。
2025年5月，通过开源 [Strands Agents框架， AWS 增强了客户构建代理](https://strandsagents.com)人工智能工作流程的选择。这种独立于提供商且与模型无关的框架使开发人员能够跨平台使用基础模型，同时保持深度服务集成。 AWS 正如[AWS 开源博客](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/introducing-strands-agents-an-open-source-ai-agents-sdk/)所强调的那样，Strands Agents遵循模型优先的设计理念，将基础模型置于代理情报的核心。这使客户可以更轻松地为其特定用例构建和部署复杂的 AI 代理。
## 崛起 — 代理人工智能
软件代理的演变，从早期的自主思想到支持LLM的现代编排，是漫长而分层的。从奥利弗·塞尔弗里奇（Oliver Selfridge）感知程序的愿景开始，现已发展成为一个由智能、情境感知、目标驱动的软件代理组成的强大生态系统，可以协作、适应和推理。
分布式人工智能 (DAI) 和基于变压器的生成式人工智能的融合标志着一个新时代的开始，在这个新时代中，软件代理不再只是工具，而是智能系统中的自主参与者。
Agentic AI 代表了软件系统的下一次演变。它提供了一类智能代理，这些代理是自主的、异步的和代理的，可以按照委托的意图行事，在动态的分布式环境中有目的地运行。Agentic AI 统一了以下内容：
+ 多智能体系统的架构谱系和演员模型
+ 感知、理性、行为的认知模型
+ 变压器的产生 LLMs 功率
+ 云原生计算和无服务器计算的操作灵活性