AI智能体（AI Agent），又称人工智能体，是能感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能实体或计算机程序。它代表了人工智能从简单自动化向能管理复杂工作流的自主系统的演进，具备学习、推理和与环境交互的能力。AI智能体可以是软件程序（如个人助理），也可以是具有物理形态的机器人。

1. 核心构成要素

一个典型的AI智能体由以下核心组件协同工作：

此外，智能体的核心结构还包括其操作的环境、用于感知的传感器、用于执行动作的执行器以及处理信息并做出决策的决策机制。

2. 发展历程

AI智能体的概念与发展贯穿了人工智能学科的历史：

• 早期理论基础（20世纪40-50年代）：由图灵、冯·诺依曼等先驱奠定，如图灵测试为机器智能提供了衡量标准。

• 符号主义智能体（60-80年代）：基于知识和逻辑推理的专家系统成为主流。

• 行为主义智能体（80-90年代）：强调与环境的直接交互，如布鲁克斯的包容式架构机器人。

• 现代融合与突破（21世纪至今）：机器学习、深度学习与大语言模型的发展，推动了更通用、更智能的AI智能体的出现。

3. 工作原理

AI智能体遵循一个动态的“感知-思考-行动-学习”循环：

1. 感知：通过传感器、API、用户输入等方式收集环境数据。

2. 推理与决策：处理数据，理解上下文，设定目标，并评估选择最佳行动方案。

3. 执行：通过执行器（软件功能或硬件设备）实施行动。

4. 学习与适应：评估行动结果，通过强化学习等技术从反馈中改进未来策略。

在多智能体系统中，编排平台负责协调和管理多个智能体，以协同完成复杂任务。

4. 主要特点

5. AI智能体 vs. AI助手

AI智能体是比Siri、Alexa等AI助手更先进的形态，核心区别在于自主性和处理复杂任务的能力。

6. 主要类型

按能力分类

• 反应式智能体：对环境刺激做出即时反应，无复杂内部推理。

• 慎思式智能体：拥有内部知识表示，能进行复杂推理和规划。

• 混合式智能体：结合以上两者，兼顾快速反应和长期规划（如自动驾驶汽车）。

按应用领域分类

包括工业智能体、服务智能体、个人智能体、娱乐与游戏智能体、教育智能体以及政府与公共事业智能体等。

7. 关键技术

• 机器学习与深度学习：使智能体能从数据中学习模式和规律，特别是强化学习对其学习决策策略至关重要。

• 自然语言处理：赋予智能体理解和生成人类语言的能力，实现自然沟通。

• 计算机视觉：赋予智能体“看”的能力，从图像、视频中理解和分析视觉信息。

• 知识表示与推理：将世界知识结构化（如知识图谱），支持智能体进行逻辑思考和基于知识的决策。

• 规划与决策算法：使智能体能制定并优化达成目标的行动序列。