邢傑：AI Agent智能體的20條洞見，全方位理解AI Agent

今天小編分享的教育經驗：邢傑：AI Agent智能體的20條洞見，全方位理解AI Agent，歡迎閲讀。

The following article is from 優董董事理事俱樂部 Author 邢傑

作者| 邢傑：中國首本首套元宇宙書籍作者，著有四本AI元宇宙暢銷書：《AIGC商業寶典》、《元宇宙通證》《元宇宙與碳中和》《元宇宙力》。優實資本董事長、元宇宙與碳中和研究院常務副院長、元宇宙人工智能三十人論壇聯合創始人、新能源算力智能經濟產業聯盟常務副理事長、北京信息化協會元宇宙工委會副理事長。

來源 |元宇宙與人工智能三十人論壇 管理智慧AI+

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文章僅代表作者本人觀點

本文摘要：

1. AI Agent本質上是大模型的具身智能

2. AI Agent是硅基化的項目經理集五位一體的能力

3. AI Agent是軟體工程的新範式

4. AI Agent颠覆了軟體業的商業模式

5. AI Agent幾乎可以無限嵌套、串聯或并聯

6. AI Agent将是每個組織中數量最多的"員工"

7. AI Agent既是工具、也是崗位、還是組織本身

8. AI Agent既是你的數字分身也是你的硅基助理

9. AI Agent既是數字人也是機器人

10. AI Agent五種台階螺旋上升發展路線圖

11. AI Agent是衡量AGI和ASI程度的關鍵維度

12. AI Agent是元宇宙的設計者建設者運營者和原住民

前言

AI Agent 智能體是人工智能領網域的熱門話題，但它的内涵和外延其實極其豐富，已遠超技術層面的定義，正如早期互聯網定義的模糊性源于其跨領網域、跨層級、跨邊界的滲透能力，AI Agent的概念迷霧也源于其邊界的無限延展性。本文通過 20 條洞見，從多層面、多角度、多場景去解構AI Agent，旨在跟大家一起去思考其本質、技術趨勢和應用場景，以更好的理解這一復雜概念，真正把握因此引發的巨大變革機遇。

1. AI Agent本質上是基于大模型通過調用各種軟硬體完成任務的具身智能

從技術體系看AI Agent的位置處于大模型和應用軟體之間的層次，它基于大模型的能力，去調用各種應用軟體，甚至很多時候能夠替代應用軟體直接完成用户指定的任務。而對于用户而言，使用AI Agent是非常容易的，基本只需要文字和語音就可以，無需傳統軟體繁瑣的操作過程。

為什麼説AI Agent本質上是大模型的具身智能？因為AI Agent必須是以大語言模型為基座的，才能突破傳統程式的機械性響應，才能以類人的語義理解、邏輯推理和知識整合能力，自主拆解復雜任務并制定策略框架。然後再通過API生态建立跨維度操控能力，既能在數字世界調用各類軟體接口如數據分析、影像生成、辦公套件等，也能通過IoT協定獲得空間感知、環境适應和實時反饋能力，并操控物理設備如機械臂、汽車等，從而突破傳統AI的虛拟屬性，形成虛實融合的任務執行能力。AI Agent所做的這一切更接近人類智能的發展模式，而人類就是真正的具身智能。只是當前AI Agent的具身性，囿于技術和產品的發展階段，更多只體現在基于聊天對話框和語音任務指定的軟環境、數字環境，而非真實物理世界的三維環境。

由此，我們可以清晰看到AI Agent的技術發展路徑是基于以下五種台階的螺旋上升過程：就是在通用大模型和推理大模型的智能持續提升的台階、在API能夠持續調用更多更好軟硬體生态的台階、在不同任務環境所要求的端邊雲性能持續匹配的可靠性台階、在基于長期記憶的持續反思迭代的能力台階、在軟硬體操控權限和能力不斷擴大後與時俱進的安全性持續提升台階，這五種台階持續性螺旋上升的過程。這五種台階，最為重要的就是通用大模型和推理大模型的智能程度，也就是説，AI Agent的發展除此之外在其它方面基本就不存在所謂技術上的GPT時刻了。

換句話説，任何一個企業，只要在上述一種或多種台階上，實現更好單項或多項任務的完成質量和專業度，都可以在營銷上宣傳取得AI Agent能力上的新突破。比如，即使在基座大模型智能水平沒有提高的情況下，只通過調用外部市場上更專業的财務分析軟體、圖表制作軟體、動畫軟體等，就能以令人驚豔的專業方式展現用户關于分析某上市公司投資價值的任務要求。這就給廣大AI應用型企業提供了極其廣闊的發展空間，這五種台階能力的持續集成迭代，也需要不少產品創新與打磨能力以及工程技能能力的匹配。

2. AI Agent是硅基化的項目經理集五位一體的能力

其實AI Agent應該翻譯成硅基項目經理而不是智能體才更準确，AI Agent的定位和目的就是要為人類完成大大小小的項目，一個優秀的人類項目經理，始終能在項目邊界判定、時間、成本、質量中取得動态平衡，而剛起步追趕的AI Agent還有很長的路要走，不過它走得飛快，這得益于它持續快速發展的五位一體的能力：多模态的感知能力、深度學習為主的認知能力、強化學習為主的決策能力、數實融合的執行能力、持續反思的迭代能力。先通過文字、語音、影像、傳感器數據等進行多模态感知，以了解外部需求和環境；再通過多模态大模型的深度學習進行認知，建立對任務目标、上下文或環境的理解，然後借助推理大模型強化學習等方法進行決策，确定執行優先級和具體動作，在數實融合的執行層面，可以既在數字世界調用 API 或自動化工具，也能操縱物理設備或機器人，最後通過長期記憶能力支持下的持續反思與迭代，不斷完善自身能力。就像人類的資深項目經理，一生在 "獲取信息—分析判斷—制定方案—協調資源—復盤改進"的閉環迭代中持續提升經驗與智慧。

3. AI Agent是軟體工程的新範式，還将開啓自然語言編程時代

AI Agent重構了軟體開發模式和互動模式。傳統軟體開發主要通過"需求分析—系統設計—編程—測試—部署"的流程，讓程式在固定的輸入和業務邏輯下運行；而 AI Agent 引入了大模型的動态推理與自學習機制，使軟體不再固定于既定規則，而是能在運行中理解新指令、學習新知識、甚至重寫自身代碼。這樣一來，軟體工程範式被重構：開發者不再寫死業務流程，而是提供訓練數據、反饋回路和安全限制，讓軟體Agent 在探索中進化。互動模式上，AI Agent 讓人機界面向自然語言靠攏，無需繁瑣文字指令或 GUI 圖形界面點擊，就能實現復雜任務。這不僅大幅提升開發效率，也使得"軟體 = 算法+數據+模型"逐漸變成了"軟體 = 算法+數據+模型+Agent 行為"，讓未來軟體呈現高度可塑性和自适應性。

随着大模型推理、代碼和數學能力的快速提升，上述"需求分析-系統設計-編程-測試-部署"的軟體開發各工種，正在越來越多的由各自的AI Agent替代，人類只需要用自已的母語向Agent提出要求就能完成軟體的開發與部署。例如，開發者説"創建一個電商網站"，AI Agent可自動生成前端和後端代碼，并根據反饋優化，此外，AI Agent還能自我維護，實時修復bug。預計兩年左右初中級程式員将基本由AI替代，人類程式員都将轉型為產品經理和項目經理。

4. AI Agent颠覆了軟體業的商業模式

過去十餘年，SaaS（Software-as-a-Service）模式讓用户通過訂閲訪問雲端軟體功能；但 AI Agent 出現後，許多曾由單一 SaaS 提供的服務，可能直接被整合進 Agent 的"技能"中。随着 Agent 自身的擴展和深度學習能力增長，用户逐漸無需再在多個 SaaS 產品間切換，Agent 本身就能調用或復制那些功能。"訂閲多個獨立 SaaS"可能演變成"訂閲一個通用 AI Agent"，或按任務量付費的模式。一旦 Agent 足夠智能，一些 SaaS 的價值就會被吸納或稀釋。例如，一個AI Agent可直接分析客户數據并生成報告，取代SaaS工具。再比如，企業不再需要多個财務管理、協同辦公或客服系統，而是讓 Agent 與企業内部數據對接，統一完成絕大部分流程。對 SaaS 廠商而言，這意味着要麼主動變成 Agent 功能插件或數據源，要麼在激烈競争下被淘汰。這種去中心化趨勢會削弱SaaS的訂閲收入，迫使軟體企業轉向提供AI Agent開發平台或服務支持。會催生新的商業模式，如按任務收費的"Agent即服務"。

5. AI Agent既是軟體的設計者、編寫者、修改者、使用者，也是軟體本身

這一點揭示了 AI Agent 的自指屬性：它可以在軟體開發生命周期中扮演多重角色。傳統上，軟體的設計、編寫、修改和使用是由人類開發者和用户分别完成；現在，AI Agent 能輔助或直接生成程式代碼，亦能自行優化、調試或改進邏輯。同時，它也能在運行時調用自身生成的功能或接口，完成自動化迭代。比如"Agent 幫助你搭建電商平台"的場景裏，Agent 不但寫了後台代碼，還能根據用户反饋進行功能修復，最後自己也在實際操作中調用這些新功能。這種自生長、自使用的特性刷新了對"軟體角色"的認知，也對版權、責任歸屬和管理提出了新挑戰。

6. AI Agent可以跨硬體、跨平台、跨軟體、跨環境、跨語言的理解和自動操作

AI Agent 利用大模型在多語言、多平台知識上的通用性，以及對多種 API 或工具接口的适配能力，實現"跨越邊界"的任務協作。例如，它可以在 Windows 系統裏用 Python 調用雲端數據庫，再切換到 Linux 主機安裝依賴庫，期間還可用英文、中文、法文等進行互動。它同樣能夠調用手機 App 或嵌入式系統的接口，只要有相應的插件或橋接層。對于企業 IT 環境而言，Agent 成為一站式調度員，降低了在不同平台和軟體間切換的開發成本。對個人用户來説，也能透過一個 Agent 訪問全網信息，無須操心系統或工具兼容性。其廣泛适應能力是未來高效協作的強大基礎。

7. AI Agent幾乎可以無限嵌套、串聯或并聯

由于每個 AI Agent 都可作為"上層"Agent 的工具或子任務執行者，Agent 之間可以通過 API 調用、消息傳遞等方式互相對接；從而在結構上形成"無限嵌套"的樹狀或網狀網絡。一方面可以串聯——上層 Agent 做總體規劃，下層 Agent 分别處理具體子任務；也可以并聯——多個 Agent 同時處理不同環節，然後匯總結果。這種組網能力使得 Agent 生态極具擴展性，如同一個自組織體系不斷生長。需要注意的是，嵌套鏈路越多，越要管理好訪問權限、數據安全和對齊策略，以免形成資源浪費或巨大的安全隐患。若設計合理，則能帶來強大的任務分解與協作優勢。

8. AI Agent早期是AI bot然後是AI副駕今後是硅基項目經理

AI 技術的迭代軌迹已清晰呈現從"被動問答"到"主動輔助"再到"綜合自主管理"的演進。最初的對話機器人僅能做關鍵詞匹配或簡單問答；接下來進入"AI 副駕"階段，如自動駕駛、編程 Copilot 等，讓 AI 在部分環節自動完成且可随時接管；而"硅基項目經理"則是一種更高級、全局統籌的角色，Agent 能分解任務、分配資源、協調進度并自省改進。此過程離不開計算能力和大模型能力的爆發式增強，也依賴更成熟的強化學習和對齊技術。再往後延伸，Agent将能管理多項目、多系統、多組織，這将帶來更大颠覆。這種進化反映了AI Agent從被動工具到主動角色的轉變，但也需要更強的決策能力、安全措施和倫理約束。

9. AI Agent既是工具、也是崗位、還是角色

在一個任務執行流程中，AI Agent 的定位可能随時變化：當你把它當成"編程助手"時，它扮演的是一個工具；當整個部門把它視為"新成員"來負責客服或數據分析時，它幾乎就是崗位或職位替代；而當它具備管理和決策功能，能領導團隊或做項目統籌時，人們會稱之為角色——一個具有專業技能和個性化風格的"虛拟主管"。例如，一個公司可能用AI Agent同時作為數據分析工具、客服崗位和會議協調角色。這種流動性意味着，Agent 不再只是一個單向使用的軟體模塊，而會深入到組織結構中，承擔真實的人力職能或真正實現與人類的個性化協同工作。

10. AI Agent角色上是項目經理、互動上是多模态、模式上是内外協作、操作上是自動自主

這一條總結了 Agent 的四大關鍵詞：

• 角色：如同項目經理，可以統籌分配任務；

• 互動：支持文本、語音、影像、甚至腦機接口等多模态方式，用户可多渠道下達指令或獲取反饋；

• 模式：不再局限于單體應用，而是通過開放接口與多個 Agent 或人類協同作業；

• 操作：具有自動執行能力，無需人類對每一步做手工幹預。

這種全方位更新使 Agent 從原本的"智能助手"演化為"組織協調者"，在規模化應用中表現出更強大、更靈活的威力。例如，一個AI Agent可通過語音接收"組織會議"指令，與日歷軟體協作安排時間，并自動通知與會者，并主持會議以及評估每個人在會議中的表現。這種全能性使其成為理想助手，但也需解決多模态數據整合的復雜性。

11. AI Agent将是每個組織中數量最多的"員工"

在組織中，任務繁復、資源多樣，傳統做法往往是人力團隊加上各種軟體分工完成；但 AI Agent 崛起後，很多基礎或重復性工作可由"低級"Agent 負責，而難度稍高、需統籌的工作則交給"高級"Agent。為了适應不同業務需求，企業往往需要部署大量 Agent 并根據任務量和執行權限随時增減，就像一支不斷擴軍、彈性運轉的數字員工隊伍。例如，一個電商公司可能部署數百個AI Agent處理訂單、客服和物流，而只需幾個人類負責監督即可。這種趨勢源于其低成本和高效率：AI Agent無需薪資，可24/7運行。最終，一個公司裏最龐大的"員工群體"很可能不是人，而是不同類型、不同層級的 AI Agent，管理人力将變成管理"Agent 軍團"的新課題。

12. AI Agent既是你的數字分身也是你的硅基助理

數字分身是作為主體在指定環境和場景替代你，而助理永遠是輔助你的客體而不是替代你的主體。對于個人用户而言，AI Agent 既能扮演"分身"——模仿你的喜好、行事風格、語言表達，代替你在社交媒體或工作任務裏處理日常；也能扮演"助理"，輔助你收集信息、規劃行程、管理賬單等。它不僅僅是冷冰冰的工具，還可能具有一定的"人格化"元素，通過大模型學習到你的思維習慣或溝通風格，成為一種可定制的"數字替身"。在某些場景，它甚至可以參與線上會議、做公共發言，令個人能力在數字空間顯著擴張。不過，這也帶來隐私與安全的問題，需謹慎評估 Agent 獲取的信息範圍和使用行為。

13. AI Agent将涉及越來越多的三觀問題

随着 AI Agent 擁有自主決策能力，必須考慮任務執行過程中的道德倫理、價值取向及社會影響。例如，在自動審核新聞、管理内容推薦等環節，Agent 是否會偏向某些立場？當面臨個人利益與公共利益衝突時，Agent 遵循什麼價值觀？不同文化背景下的"正确"或"合适"又千差萬别。此外，AI Agent 可能偶爾要處理敏感數據、制定資源分配方案，在這些環節往往存在道德争議。例如，在招聘中，它可能需判斷候選人是否符合企業文化，這涉及公平性判斷，再比如在有限醫療資源情況下選擇治療病人的優先級。這要求AI Agent嵌入倫理框架，避免偏見或争議。因為它具有類似"人"的行為決策模式，故而"三觀對齊"問題不再是抽象議題，而是 Agent 安全與合規的重要一環。

14. AI Agent既是數字人也是機器人将嵌在各種智能硬體之中

現在我們看到的大多是以AI聊天界面或虛拟人物（數字人）形象出現的 AI Agent，還處于"軟體"形态。但随着空間智能、具身智能、機器人硬體、IoT以及通信網和算力網等進一步發展，AI Agent 會内置在服務機器人、無人機、智能家居、交通工具等大量實體設備中，具備感知與行為能力，從線上走向線下。屆時，"數字人與物理機器人合體"将形成真正的多模态、全場景 Agent，使其在物流、零售、醫療、家庭服務等領網域完成更多現實世界的操作，帶來全新的互動體驗。

15. AI Agent将橫跨數字世界和物理世界

目前大模型主要基于文本、影像、語音等數字信息進行訓練和推理，執行範圍多在軟體層面。主要原因在于大模型目前在空間智能和具身智能方面的能力還相對較弱，一旦突破出現類似當年LLM的GPT時刻， Agent 就能夠連接到機器人本體，或通過傳感器與控制器獲取環境反饋，它就能智能理解復雜的物理環境進行自主操作。很快，我們将會看到 AI Agent 駕駛各類交通工具、操作機械臂、管理倉庫物流或照料老年人和小孩。Agent 将打通數實融合的最後一公裏，實現"數字思維"與"物理行動"的無縫銜接。

16. AI Agent将從崗位和角色質變成部門和組織

在早期，AI Agent 只是輔助完成具體崗位工作，像助理或技術專家一樣；随着其權限、技能和學習能力增長，可能能統領更大範圍的業務流程，成為一個"虛拟部門"——管理人力、分配任務、做預算決策，最終可能演變為在組織架構中擁有獨立地位的"硅基部門"。若再往深想，當許多Agent組合在一起形成整體網絡，就類似于一個全新的"硅基組織"，甚至可以自主完成研發、生產、銷售、服務等全產業鏈流程，從而對傳統企業形态帶來巨大的衝擊和再造。

17. AI Agent橫跨端邊雲的智能化适配

要想在不同設備和網絡環境下都能順暢運行，AI Agent 需要在"端（設備）、邊（邊緣伺服器）與雲（大型數據中心）"之間靈活調度算力與數據。例如，實時性強、對網絡延遲敏感的任務可在本地或邊緣計算上執行，以減少等待；而需要海量計算或訪問大模型的復雜分析則可交給雲端來完成。比如，實時語音和環境識别可能在端處理以降低延遲，而復雜分析在雲端完成。一個智能工廠AI Agent可能在本地控制燈光和設備，但在雲端分析能耗模式。這樣的架構設計能讓Agent 在各種情境中合理分配資源，既保證效率與體驗，也優化成本與能耗。對工程師而言，這意味着要為 Agent 的算力、網絡、數據管理建立完善的協同策略。

18. AI Agent的五種台階螺旋發展路線圖

1) 業界有參考自動駕駛分級而設定的AI Agent的自主程度及人類監督程度的分級體系，目前大致在L3級，不過這個更多是一種粗略的概念性參考。

Level 0：完全被動，只有固定響應（工具型 AI，不具備主動行為）。

Level 1：在限定場景下擁有單一任務的執行自主性（如簡單客服機器人）。

Level 2：具備多步推理能力，可在多任務間切換，但仍需要人類持續監督與許可。

Level 3：能自主規劃并執行大部分操作，人類在關鍵決策環節保留否決或審計。

Level 4：在絕大多數場景下可自主執行任務，僅在極少數極端情況需要人類幹預。

Level 5：完全自主、可應對任意環境和任務，被一些人視為通用智能或強 AGI Agent 的雛形。

2) 業界還有一種類似歐盟"H2020/Next Generation AI "的五級裏程碑的分級體系，目前大致在M3級。

M1：Agent 能在模拟環境中完成指令；

M2：Agent 能與真實世界系統（API/機器人）對接并完成簡單多步任務；

M3：Agent 能處理部分環境不确定性，進行探測與糾錯；

M4：Agent 具備學習與适配能力，可持續迭代改進策略；

M5：Agent 擁有人類級别的通用适應性（更長遠目标）。

3) 還有一種就本文第一條洞見所説的五種台階化的螺旋上升路線圖，分别量化發展程度，這個可能更具有實操價值。

19. AI Agent是衡量AGI和ASI程度的關鍵維度

在通往強人工智能（AGI）或超級人工智能（ASI）的道路上，Agent 的自主決策與執行力被視為重要指标。若只有語言理解和知識推理，但沒有自發行動能力，AI 依舊"受控"；而 Agent 能自己設定目标、分配資源、協調步驟、創新方法，就邁向了更高級别的智能表現。随着 Agent 不斷進化，能否勝任更開放、更復雜的任務并持續改進，這些都成為評價其"通用性"以及是否達到"超人水平"的關鍵維度。可以説，Agent 的成熟度是觀測 AGI/ASI 是否臨近的一扇重要視窗。

20. AI Agent是元宇宙的設計者、建設者、運營者和原住民

人工智能的盡頭是元宇宙，AI終将會從現在只能處理一維和二維世界，發展到處理數字三維世界和物理三維世界。沒有AI來高效率低成本的設計和建設數字三維世界并将其實時融合到物理三維世界之中，數實融合的元宇宙是不可能普及的。無論是剛剛遠去的以VR為主導的元宇宙1.0虛拟現實階段，還是2025年剛開啓的以AR和MR為主導的元宇宙2.0數實融合階段，都離不開AI的支撐。同時，元宇宙2.0階段的AR眼鏡和MR頭顯，也是AI Agent數實融合的最佳載體，這也是如今為什麼全球消費電子巨頭和互聯網科技巨頭及AI巨頭幾乎全部下場殺入AI智能眼鏡的原因，所有AI眼鏡的盡頭必然都是元宇宙。

正如互聯網是由大大小小的子平台和子網絡構成，數實融合的元宇宙也是由大大小小的子元宇宙構成。在子元宇宙中，AI Agent扮演多重角色。它可設計虛拟空間、構建3D模型、運營經濟系統、作為NPC與用户互動、作為用户去使用别人創建的子元宇宙，并在交易中執行支付。例如，一個AI Agent可能通過AI智能眼鏡創建虛拟商店，采購商品，管理庫存，與用户讨價還價并達成交易。

在元宇宙的願景裏，數字與現實融合成一個持續互動的虛拟-現實共同體。AI Agent 将扮演多重角色：

• 設計者：為元宇宙規劃設計場景、内容、互動規則

• 建設者：生成和維護數字内容及基礎設施，更新應用模塊

• 運營者：通過自治運營模式，管理資源、平衡不同用户或組織的利益

• 社交和交易主體：Agent 可以自己交流、談判、進行基于WEB3.0的智能合約交易

• 互動形式：它也可能成為"數字分身"，與人類或其他 Agent 進行沉浸式對話

這種在數實融合空間中的全鏈條參與，使 Agent 從被動工具晉升為元宇宙社會的"原生公民"，在各環節發揮關鍵作用。

尾聲

AI Agent的崛起不僅是技術革新的浪潮，還是深刻重構人類文明底層邏輯的變革者，更是對人類社會結構、倫理邊界與未來走向的重塑。這20條洞見勾勒出一幅從數字能力邊界到物理現實的宏大畫卷，揭示了AI Agent作為硅基生命的潛能與使命。它從大模型的基石出發，逐步超越工具的定義，成為項目經理、數字分身乃至組織形态的化身，嵌套于硬體、融匯于元宇宙，跨越數實界限，丈量着通用智能與超級智能的疆網域。然而，這種進化并非坦途：自主性的膨脹帶來了三觀碰撞的倫理困境，跨界協同的技術挑戰，以及從L3邁向L5的未知風險。AI Agent不僅是效率的締造者，更是價值觀的承載者，它的設計與應用将決定我們是邁向一個更加公平、透明的未來，還是陷入偏見與失控的陰影。

站在歷史的交匯處，AI Agent的意義遠超技術本身。AI Agent終将成為"數實融合元宇宙"的第一代原住民——既是我們創造的鏡像，亦是人類超越自我的階梯。它是人類智慧的外化與延伸，是對"何為人"的哲學叩問。當它從聊天視窗走進機器人，從數字助手升華為部門乃至社會主體，我們必須以更寬廣的視野審視其影響：它如何重塑勞動與創造的定義？如何在數實融合的元宇宙中平衡虛拟與真實？如何在自主與約束間找到和諧？AI Agent的未來不僅是算法的勝利，更是人類意志的抉擇。它召喚我們以最高的智慧與最深的責任，共同繪制一幅既包容技術奇迹，又守護人性光芒的藍圖。

在硅基與碳基的共舞中，我們正在書寫一部關于智能民主化、組織液态化、倫理算法化的新紀元史詩。此刻，與其駐足追問AI Agent時代的終點，不如以開放與敬畏之心，共同參與和推進這場文明升維的偉大實驗。