复旦大学：《大模型AI智能体的兴起和潜力：综述》|人工智能|复旦大学|大模型AI智能体的兴起和潜力：综述|模态|鲁棒性

“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势，研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。（

来源：欧米伽未来研究所

复旦大学团队的这份综述报告聚焦于以大语言模型（LLMs）为核心的AI智能体（Agent）研究。AI智能体作为能够感知环境、决策并采取行动的人工智能实体，长期以来是人类追求类人甚至超越人类智能的重要路径之一。然而，传统的AI智能体多专注于特定任务或领域，缺乏广泛适应性的通用能力。

报告提出，大语言模型展示出的强大自然语言处理能力及泛化性，为构建广泛适应性和通用智能的AI智能体带来了新的希望。大模型不仅能作为AI智能体的核心“脑”，还通过扩展感知与行动空间，成为实现人工通用智能（AGI）的潜在路径。

一．智能体的构建框架1.1. 脑模块（Brain）

脑模块是AI智能体的核心部分，负责智能体的核心智能功能，包括存储知识与记忆、信息处理、决策和规划。作为“智能体的大脑”，它决定了智能体能否表现出类人的智能行为。LLMs作为脑模块的核心，赋予智能体以下关键能力：

1.1.1 自然语言交互能力

自然语言是人与智能体交互的主要媒介。通过先进的大语言模型，智能体能够准确理解用户的语言指令，并根据上下文生成相关性强、自然流畅的响应。这一能力不仅限于简单的指令解析，还包括多轮对话、上下文记忆和复杂意图的推测。例如，通过提示语如“让我们一步步思考”，智能体可以展示出逻辑推理能力，并根据对话语境调整其回答。这种强大的语言交互能力，使智能体能在多领域应用中成为用户的有效助手。

1.1.2 知识与记忆

LLMs通过在大规模文本语料上的预训练，积累了广泛的领域知识，包括常识知识（如世界事实）、专业知识（如编程、医学等）和语言知识（如语法和语义）。此外，智能体能够动态地整合新知识，弥补预训练模型中固有的知识更新滞后问题。例如，一些改进技术允许模型在特定领域快速吸收新知识，而无需大规模重新训练。同时，记忆机制使智能体能够回顾并运用历史交互中的信息，有助于复杂任务的连续执行。

1.1.3 推理与规划

推理和规划能力是智能智能体的核心指标之一。通过逐步思考（如“链式思维”方法）和任务分解，智能体能够处理复杂的逻辑问题和多步任务。例如，当面临复杂问题时，智能体可以将其分解为多个可管理的子任务，并逐步解决。此外，智能体能够反思和调整其规划，使其在动态环境中保持灵活性。这种能力赋予智能体在科学研究、产品设计和战略规划中的广泛应用潜力。

1.2. 感知模块（Perception）

感知模块扩展了智能体的感知范围，使其从仅处理文本输入，发展为能够理解多模态信息（包括文本、视觉、音频等）的综合智能系统。感知模块相当于智能体的“感官”，通过多模态感知，智能体能够更准确地理解复杂环境中的信息。

1.2.1 文本感知

文本输入是智能体与人类交互的基础。感知模块不仅帮助智能体理解明确的语言指令，还能挖掘文本中的隐含意图。例如，在文本输入中，用户可能隐含了未明确表达的需求，智能体通过强化学习和奖励建模等技术，可以对这些隐含信息进行推测，提供更精准的响应。

1.2.2 视觉感知

视觉感知使智能体能够理解图片、视频等视觉内容。例如，通过图像编码器和大语言模型的结合，智能体能够描述图片内容、识别场景和物体，并进一步结合文本信息，进行多模态理解。这种能力在自动驾驶、智能医疗影像分析等领域有重要应用。

1.2.3 音频与其他感知

除了文本和视觉输入，感知模块还可以处理音频输入，如语音指令和环境音信息。此外，未来的智能体可能会扩展到触觉、气味等其他感知形式，使其在物理世界中的表现更接近人类。

1.3. 行动模块（Action）

行动模块是智能体将决策和感知结果转化为实际行为的关键环节。它使智能体能够通过多种方式与外界交互，从而完成复杂任务。

1.3.1 文本输出

作为基本形式，智能体通过生成自然语言文本完成与用户的交流。例如，它可以根据用户需求撰写文章、生成代码或提供建议。

1.3.2 工具使用

智能体的工具使用能力使其能够扩展自身功能，例如调用API、操作软件工具，甚至通过智能设备完成物理任务。例如，某些智能体可以调用地图API，为用户提供最佳路线；或通过操作机械臂，完成简单的装配任务。

1.3.3 实体化行动

通过结合物理设备，智能体能够执行实体化行动，例如控制机器人、驾驶自动车辆或参与智能家居的日常管理。这种能力使智能体能够从数字领域扩展到物理世界，解决真实世界的问题。

报告提出的基于LLMs的智能体框架，通过脑模块、感知模块和行动模块的有机结合，为实现通用智能提供了清晰的实现路径。脑模块赋予智能体强大的信息处理能力，感知模块扩展了其对世界的理解维度，而行动模块则使智能体能够在数字与现实世界中高效交互。这一框架不仅丰富了人工智能智能体的内涵，还为未来的智能系统研究与应用指明了方向。

二．智能体的应用场景

2.1. 单一智能体场景

单一智能体是最常见的AI智能体应用场景，适用于特定任务或目标，报告中总结了三类主要应用方向：

2.1.1 任务导向型应用

单一智能体在任务导向型应用中专注于完成明确的目标。例如，在文本摘要中，智能体可以根据长文档提取关键内容；在代码生成中，智能体能够基于简单描述生成高质量的代码片段；在数据分析中，智能体能快速处理复杂数据，生成洞见和建议。这些应用场景的核心特点是智能体作为工具，用以提升任务效率和精准性。

2.1.2 创新导向型应用

在创新导向型应用中，智能体被用作创意生成工具，支持用户进行创造性活动。例如，智能体能够协助完成文章写作、设计图案或生成艺术作品。其强大的自然语言生成能力和数据处理能力，使其成为创意工作者的有力助手，特别是在需要灵感启发或跨领域融合的场景中表现尤为出色。

2.1.3 生命周期导向型应用

智能体还可以在模拟环境中展现类人学习和适应能力，涵盖复杂任务的全生命周期。例如，在环境变化的情况下，智能体能够自我调整策略，优化行为以完成目标。这类应用的典型场景包括模拟器中智能体的自主学习、调整适应新环境或优化长期策略。

2.2. 多智能体协作

多智能体协作涉及多个智能体之间的交互，通过协作或竞争完成更复杂的任务。报告强调了两种主要的交互模式：

2.2.1 协作交互

在协作交互中，智能体之间共享信息、分工合作，形成一个高效的组织化工作流。例如，在复杂项目管理中，不同智能体可以分别负责数据分析、任务分配和进度跟踪，协同完成整体目标。协作交互能够提高系统的整体效率，并通过分工提升每个智能体的专长能力。

2.2.2 对抗交互

在对抗交互中，智能体通过竞争相互优化性能。例如，多个智能体可以参与博弈场景，通过竞争推动自身能力的提升。对抗交互不仅适用于测试智能体在压力环境中的表现，还可以用于推动技术迭代和创新。

2.3. 人类与智能体的合作

报告提出了两种主要的人机合作模式，分别适应不同的任务需求和交互方式：

2.3.1 指令-执行模式

在这种模式下，人类扮演指挥者角色，负责提出目标和要求，而智能体作为执行者完成任务。指令-执行模式通常应用于明确任务目标且流程较为固定的场景，例如客户服务、任务自动化和简单的生产操作。

2.3.2 平等伙伴模式

在更复杂的任务中，智能体可以与人类建立平等的合作关系，共同制定计划或解决问题。例如，在科研领域，智能体能够帮助研究人员分析数据并提出假设；在商业决策中，智能体能与团队协作制定优化方案。这种合作模式强调人类与智能体各自能力的互补，推动更复杂任务的完成。

报告通过对单一智能体、多智能体协作及人类与智能体合作模式的探讨，展现了大模型AI智能体的广泛应用潜力。单一智能体适用于明确任务目标，而多智能体协作和人类与智能体合作则在复杂任务中展现出更强的能力和适应性。这些应用场景的深入分析为未来AI智能体的发展提供了丰富的启示。

三．智能体社会与社会现象

1. 智能体行为与个性

在智能体社会中，多个基于大语言模型（LLMs）的智能体通过相互作用，展现出特定的行为和任务倾向。报告指出，这些行为和个性源于模型的预训练过程以及后续的微调。这些模型在接受大规模语料的训练后，已经内化了多样化的知识结构和行为模式。以下是几个显著特点：

（1）个性化行为
每个智能体在特定任务中的表现可能因其预训练数据及任务设置的不同而异。例如，某些智能体表现出较强的协作能力，而另一些智能体则更倾向于独立决策或竞争。这种个性化特质使得智能体能够在不同角色和场景中承担独特的任务，从而在智能体社会中形成多样化的功能分工。

（2）社交行为
报告还指出，智能体能够通过自然语言交流进行高效的互动，这为其在智能体社会中的“社交”能力奠定了基础。智能体之间的互动可以是协作性的（例如共同完成一项复杂任务）或对抗性的（例如通过竞争优化自身性能）。这些行为模式模拟了人类社会中的许多特征，如分工、沟通、协作和冲突。

2. 模拟环境

智能体社会的运行需要适当的环境支持，这些环境为智能体的行为和互动提供了必要的条件。报告提出了三类主要环境：

2.1 文本环境

在文本环境中，智能体通过语言输入与输出进行互动。例如，智能体可以参与多轮对话、撰写报告或解决逻辑推理问题。这种环境的优点在于易于模拟和调整，适用于验证智能体的语言能力和基本交互行为。

2.2 虚拟沙盒

虚拟沙盒环境是一种高度可控的模拟环境，通常用于测试智能体在复杂场景中的行为。例如，在虚拟城市中，智能体可以模拟市民角色，进行资源分配、交通管理等任务。这种环境可以引发涌现行为，例如智能体之间的协作、冲突甚至联盟形成，为研究社会现象提供了实验基础。

2.3 物理环境

物理环境将智能体从虚拟世界扩展到现实世界。例如，通过连接机器人或智能设备，智能体可以参与实际的物流管理、仓库操作或家居自动化任务。这种环境需要智能体具备感知（视觉、听觉等）和实体化行动能力，使其能够处理现实世界中的复杂问题。

3. 社会现象的启示

智能体社会中涌现的现象为人类社会问题的研究和解决提供了新的视角与工具。报告详细探讨了以下几个方面：

（1）协作与冲突的研究
智能体社会中智能体之间的协作与冲突行为，可以作为人类社会类似现象的模型。例如，通过观察智能体在资源有限的情况下如何协商和竞争，研究者可以更深入地理解人类社会中的资源分配问题。

（2）群体行为与决策
当多个智能体在模拟环境中共同作用时，可能会形成类似于人类社会的群体行为。例如，智能体可能自发形成组织、设立规则或模拟民主决策过程。这些现象为社会科学家研究人类行为提供了实验数据和分析工具。

（3）社会结构与伦理问题
智能体社会的研究还可以帮助人类更好地认识技术对社会结构和伦理的潜在影响。例如，当智能体被引入到现实社会中时，如何协调它们与人类的关系？如何确保智能体行为符合伦理规范？这些问题在模拟智能体社会中可以初步探索，并为现实政策提供借鉴。

“智能体社会与社会现象”部分通过对智能体行为、模拟环境和社会现象启示的分析，揭示了智能体社会的潜力。它不仅是技术研究的一个重要领域，还为人类社会问题的解决提供了创新的模拟方法和实验工具。未来，智能体社会的发展可能进一步推动人工智能技术的应用，并为社会科学和伦理学研究开辟新的路径。

四．核心议题与开放问题

人工智能智能体（AI Agent）的发展，尤其是在大语言模型（LLMs）赋能下，正处于快速发展的阶段。然而，这一领域仍面临若干核心议题和未解的挑战。报告对评估标准、潜在风险、规模化挑战及未解问题进行了全面探讨，揭示了未来研究和实践的重点方向。

4.1. 评估标准

评估AI智能体的性能是一项复杂的任务，报告提出了从四个维度进行综合评估的框架：

4.1.1 效用性

效用性评估智能体在任务执行中的实际效果和效率。例如，在数据分析、内容生成或问题解决中，智能体是否能够高效完成任务，生成的结果是否准确且具有实际意义。

4.1.2 社交性

社交性是指智能体在与其他智能体或人类交互时的表现能力。例如，智能体是否能够准确理解人类指令，与其他智能体协调合作，或者在对话中保持连贯性和适当性。

4.1.3 价值观

价值观评估智能体是否能在复杂情境中展现符合人类伦理和社会规范的行为。这一点尤为重要，因为不符合价值观的行为可能引发社会问题，例如偏见或歧视性决策。

4.1.4 演化能力

演化能力考察智能体在长期任务中适应环境变化、学习新技能或优化行为的能力。例如，在动态环境中，智能体是否能调整策略并持续改进。

通过这四个维度的评估，可以更全面地衡量AI智能体的性能和潜在价值。

4.2. 潜在风险

随着AI智能体的普及，其潜在风险也成为关注的焦点。报告讨论了以下几个关键风险：

4.2.1 对抗性鲁棒性

对抗性鲁棒性指智能体在面对恶意攻击时的稳定性。例如，如果攻击者故意输入干扰信息，智能体是否能够有效抵御并给出正确反应。这一问题在安全敏感领域尤为重要，如金融、医疗或军事系统。

4.2.2 可信性

可信性是指智能体生成的信息或采取的行动是否值得信赖。当前LLMs智能体可能会生成虚假信息或看似合理但实际错误的答案，这对用户的依赖性和决策正确性构成威胁。

4.2.3 滥用风险

智能体被滥用的风险同样不可忽视。例如，恶意行为者可能利用智能体生成有害内容（如虚假新闻或恶意代码），或者用于监控和侵犯隐私。

4.3. 规模化挑战

多智能体的规模化部署面临资源和机制上的多重挑战：

4.3.1 计算资源与成本

训练和运行LLMs智能体需要大量计算资源和存储空间，这可能限制其在中小型企业或个人用户中的普及。此外，如何优化资源使用以降低运营成本，也是规模化部署的一大难题。

4.3.2 协作机制

在多智能体系统中，协作机制的设计至关重要。例如，如何确保智能体之间的通信高效且安全，如何避免重复计算或资源冲突，都是亟需解决的问题。

4.3.3 扩展性

随着任务复杂度和智能体数量的增加，如何设计系统架构以支持更大规模的智能体协作，是规模化挑战的重要方面。现有技术需要解决智能体在大规模部署中的通信瓶颈和同步问题。

4.4. 未解问题

报告还提到了一些尚未解决的关键科学和技术问题，这些问题代表了AI智能体未来研究的主要方向：

4.4.1 智能体通往AGI的可能性

人工通用智能（AGI）是AI领域的终极目标。报告指出，虽然LLMs智能体展现了强大的自然语言处理能力和一定的推理能力，但是否可以通过进一步的改进实现通用智能仍然存在争议。

4.4.2 虚拟到物理环境的迁移

目前，许多智能体应用仍集中在虚拟环境中，而物理环境（如机器人操作、自动驾驶等）的任务复杂度更高。如何实现虚拟到物理环境的平滑迁移，是一个关键技术挑战。

4.4.3 群体智能

智能体的群体智能是指多个智能体通过协作或竞争形成的整体智能表现。研究这一现象不仅对AI系统的设计有重要意义，还可能为人类社会的群体行为研究提供启示。

报告通过分析核心议题和开放问题，为LLMs智能体领域的发展提供了清晰的研究方向。评估标准的建立有助于规范智能体的设计和应用，潜在风险的识别为防范负面影响提供了依据，而规模化挑战和未解问题则为未来技术的突破指明了重点领域。这些内容不仅体现了报告的理论深度，还为实际应用提供了可行的参考。

总结：

复旦大学的《大模型AI智能体的兴起和潜力：综述》全面总结了基于大语言模型（LLMs）的AI智能体研究现状，并从技术、应用和社会角度对其未来发展方向进行了深入探讨。报告指出，AI智能体在任务自动化、创新驱动、社会模拟等领域展现了广泛的潜力，特别是在提升生产效率、支持决策制定和推进智能技术普及方面具有重要意义。

然而，报告同时强调，AI智能体的发展面临一系列挑战。从技术层面来看，大规模模型的训练和部署对计算资源的需求较高，如何优化资源使用以降低成本是未来的关键课题。此外，智能体的可信性、对抗性鲁棒性及多智能体协作机制的设计仍需进一步研究。从社会层面看，AI智能体的潜在伦理风险，包括数据偏见、有害内容生成及滥用问题，可能对社会结构和价值体系造成冲击。

报告还展望了未来技术突破的可能性，如智能体向人工通用智能（AGI）的迈进、从虚拟环境向物理世界的迁移，以及多智能体协作中的群体智能涌现。这些前沿领域的探索不仅对AI技术本身具有深远意义，还可能对人类社会的运行方式产生深刻影响。总之，AI智能体的兴起为科技和社会的协同发展提供了新视角，同时也提出了亟需解决的挑战和开放问题。

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