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代理式人工智能
什么是代理式人工智能
代理式人工智能指具备自主性的人工智能系统，能够在最少人工干预的情况下，独立进行推理、规划并执行复杂的多步骤任务，以实现预定目标。与主要基于人类提示生成内容的生成式人工智能不同，代理式人工智能具有主动性且专注于采取行动。其运行机制是通过迭代循环持续感知环境、推演可行方案、执行决策并从结果中学习。
代理式人工智能系统的类型
可使用不同的配置来部署代理式人工智能，从单一用途代理到大规模多代理系统。
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单代理：单个人工智能代理单独工作以完成已定义的焦点式任务。
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多代理：多个具有专业技能的人工智能代理协同合作，共同处理复杂的工作流。可采用垂直分层结构，由主管代理监督其他代理；也可采用水平去中心化结构，所有代理平等协作。
代理式人工智能的演进过程
第 1 阶段：加强人工监督（生成式人工智能助手）。在初始阶段，人工智能系统主要作为生成式人工智能助手（例如，早期版本的聊天机器人或写作辅助工具）运行，人类参与度高。此阶段下的人工智能具有被动响应性，基于提示驱动，并采用“人工介入”模式。
第 2 阶段：生成式人工智能代理。在此阶段，通过更强的上下文感知与工具使用能力来增强基础人工智能助手，并借助能够执行多步骤任务的代理创建具有扩展功能的早期生成式人工智能代理。它们受护栏控制，且仍依赖提示。
第 3 阶段：代理式人工智能系统。代理式人工智能标志着人工智能向更高自主性的重大跨越，并深度整合复杂推理、规划与记忆能力。人工智能主动执行任务而不是等待提示，具备持续学习能力，并采用“人工介入”模式，人类角色从直接参与转变为战略监督。
第 4 阶段：自主人工智能代理。在此最后阶段，将部署高度自主的多代理系统，这些系统只需最少的人为干预即可运行。它具有专门的多代理协作，可以应对复杂的端到端工作流，并且人类工作的重心从监督转移到治理。
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