隨著人工智能的高速發(fā)展，DeepSeek、ChatGPT等文字生成大模型已經(jīng)深度滲透至人們的各類生活場景。當(dāng)人們還未從大模型的震撼中回過神，新一輪的人工智能的技術(shù)革命已悄然而至：不同于被動執(zhí)行代碼，能力停留于信息處理層面的文字生成大模型，新一代的AI智能體（AI Agent）可以做到通過自主決策，感知環(huán)境來執(zhí)行任務(wù)和學(xué)習(xí)?？梢哉fAI智能體是讓AI從冰冷的機(jī)械升級為“數(shù)字生命體”。例如由中國公司Monica發(fā)布的全球首款通用AI智能體Manus為例，Manus突破了傳統(tǒng)AI助手的單一場景限制，支持多任務(wù)協(xié)同與動態(tài)學(xué)習(xí)，展現(xiàn)出了類人思維鏈的進(jìn)化潛能。

　　傳統(tǒng)AI局限于預(yù)設(shè)規(guī)則，無法突破單一場景的束縛，而AI智能體借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)與在線進(jìn)化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)跨場景自適應(yīng)。例如極智嘉（Geek+）的機(jī)器人就可以實(shí)時分析商品分布、設(shè)備狀態(tài)與人員動態(tài)，以此來動態(tài)調(diào)整分揀策略。這樣的AI智能體具有視覺，力覺，語義理解等多種能力。通過理解倉庫管理員的手勢命令或主動提醒貨架安全隱患，其工作模式正重新定義人機(jī)協(xié)作的方式，這能使倉庫運(yùn)營效率較傳統(tǒng)系統(tǒng)提升3倍。

　　不同于單一的傳統(tǒng)AI，AI智能體可以實(shí)現(xiàn)在多個行業(yè)中的跨領(lǐng)域滲透：重構(gòu)醫(yī)療、制造、金融三大領(lǐng)域的生產(chǎn)力模式。例如強(qiáng)生醫(yī)療的Ottava手術(shù)機(jī)器人就是AI智能體的體現(xiàn)：其觸覺反饋系統(tǒng)可以感知到0.1牛頓的細(xì)微力度變化，通過數(shù)萬例血管縫合手術(shù)中針距張力調(diào)節(jié)的毫米級操作數(shù)據(jù)，來形成手術(shù)的精準(zhǔn)“肌肉記憶”。不僅是醫(yī)療業(yè)，特斯拉工廠的工藝參數(shù)自優(yōu)化智能體，摩根大通的金融風(fēng)險預(yù)判系統(tǒng)，均由AI智能體驅(qū)動。

　　現(xiàn)如今的人工智能高速發(fā)展不僅局限于各行各業(yè)的生產(chǎn)中，一個更宏大的圖景逐漸清晰：真正滲透到人們生活中的人工智能。想象清晨的智能家居通過分析用戶的身體生物鐘狀況來自動調(diào)節(jié)光線與室溫，通過實(shí)時解析可穿戴式設(shè)備采集的生物信息數(shù)據(jù)來分析用戶的健康情況。其核心價值不僅局限于效率提升，更是可以通過用戶的行為模式構(gòu)建覆蓋健康、安全、舒適的全維度智能生命系統(tǒng)。這標(biāo)志著AI智能體正從機(jī)械執(zhí)行者進(jìn)化為具備環(huán)境意識與預(yù)見性的數(shù)字共生體。

　　雖然AI智能體能做到很多簡單事件構(gòu)成的問題，但是缺乏長鏈條任務(wù)規(guī)劃能力。其在系統(tǒng)性任務(wù)拆解上存在明顯短板，難以將復(fù)雜任務(wù)簡單化。例如銀行貸款審批環(huán)節(jié)這樣的超長鏈工作就很難交給AI智能體運(yùn)作。因?yàn)殂y行貸款審批需要征信記錄，銀行流水分析，現(xiàn)金流穩(wěn)定性分析，抵押物品價值評估等等環(huán)節(jié)，AI正是缺乏這種全局建模能力。有研究顯示，當(dāng)任務(wù)步驟超過5層時，智能體的決策準(zhǔn)確率驟降42％，且邏輯斷裂風(fēng)險提升至68%。暴露出其在長鏈推理方面的缺陷。這一缺陷在醫(yī)療診斷，供應(yīng)鏈管理，等領(lǐng)域形成了一定瓶頸。

　　AI智能體雖然在一般環(huán)境下表現(xiàn)良好，但是在超出訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布的極端場景下表現(xiàn)脆弱。也就是說AI不擅長應(yīng)對一些突發(fā)事件和不同于訓(xùn)練環(huán)境的新環(huán)境。更深層次的問題在于在深度學(xué)習(xí)中無法進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，而是策略失穩(wěn)與誤差累積。例如波士頓動力機(jī)器人Atlas在實(shí)驗(yàn)室中可以完成很復(fù)雜的動作，但是在戶外實(shí)際訓(xùn)練的碎石路面的跌倒率仍然高達(dá)37％。這說明了現(xiàn)實(shí)世界中的各種不確定因素對于AI智能體來說是系統(tǒng)性的風(fēng)險。在目前的研究中，技術(shù)突破仍面臨環(huán)境泛化與在線學(xué)習(xí)的技術(shù)鴻溝。

　　當(dāng)AI相關(guān)的科技進(jìn)入醫(yī)療，司法等高風(fēng)險領(lǐng)域時，AI決策面臨系統(tǒng)性倫理風(fēng)險。因?yàn)锳I并非真正的人類，在情感共鳴能力與道德判斷框架方面有些欠缺，這些只能靠在編輯AI時加入防護(hù)體系來解決，但是依然僅構(gòu)建了表層的約束機(jī)制，而未觸及根本性問題。其次，AI智能體的決策透明性和可解釋性不足，這樣的決策結(jié)果難以令人信服。更嚴(yán)峻的是，AI可能會因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的不同出現(xiàn)偏見。比如美國的一項(xiàng)調(diào)研顯示，某法院的量刑評估AI少數(shù)族裔存在隱性偏見。

　　正如之前提到的，AI智能體欠缺關(guān)于分解復(fù)雜任務(wù)的技能。因此，解決這樣的問題非常重要。新提出的分層決策架構(gòu)通過構(gòu)建“戰(zhàn)略層（大模型規(guī)劃）+戰(zhàn)術(shù)層（強(qiáng)化學(xué)習(xí)執(zhí)行）”的混合架構(gòu)讓人看到了現(xiàn)階段AI智能體突破PG電子網(wǎng)站瓶頸的可能性。目前，谷歌DeepMind在醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)初步地驗(yàn)證了該模式的有效性：這種分層架構(gòu)使復(fù)雜任務(wù)分解效率提升60％。雖然經(jīng)過了初步驗(yàn)證，但是這項(xiàng)新的技術(shù)依然需要發(fā)展，所以這將是AI智能體在未來1-2年的重要突破方向。

　　目前AI智能體的發(fā)展方向是盡可能地仿真，AI智能體將被放在虛擬環(huán)境中經(jīng)歷百萬次極端場景訓(xùn)練來達(dá)成效果。主要的訓(xùn)練環(huán)境就是在上面提到過的極端環(huán)境：如供應(yīng)鏈中斷，政策突變等場景。通過讓AI學(xué)會根據(jù)不同環(huán)境運(yùn)用不同策略的動態(tài)調(diào)整能力來突破目前的技術(shù)屏障。

　　未來的智能體將深度融入人類的決策，形成由機(jī)械主管常規(guī)，人類掌管異常情況的共生模式。例如波音公司開發(fā)的AI智能體，它會在巡航階段完全控制飛機(jī)，但當(dāng)遭遇引擎失效等險情時，會交給飛機(jī)員進(jìn)行接管，并分析當(dāng)前數(shù)據(jù)提供實(shí)時故障分析。在將來的發(fā)展中，不僅是航空業(yè)這種大型的產(chǎn)業(yè)中，AI智能體的這種人機(jī)協(xié)同的模式也將進(jìn)入到大眾生活中。例如在平整寬大的路段中，AI智能機(jī)會負(fù)責(zé)常規(guī)的駕駛，而在經(jīng)過路況復(fù)雜的路口或不平整道路時，人類駕駛員將接管車輛并做出決策。