人工智能（AI）领域正在经历一场深刻的变革，而位于这场变革前沿的，便是 AI Agent。很多人对 AI Agent 的理解要么是简单的聊天机器人，要么是科幻小说中无所不能的超级智能。但实际上，AI Agent 的能力谱系远比想象的要丰富，它涵盖了从基础的文本生成到高度自主的 AI 系统。本文将深入剖析 AI Agent 的进化历程，揭示其日益强大的原因，以及“AI Agent”这一术语在不同语境下所代表的巨大差异。
Level 0：基石 —— 标准大语言模型（LLM）
一切的基础都建立在 大语言模型（LLM）之上。其核心原理非常简洁：文本输入，文本输出。你提供一个提示词（Prompt），模型便会利用其内部知识——即在训练过程中学习到的模式——生成回应。
不妨以最简单的 ChatGPT 为例：当你询问“法国的首都是什么？”时，它会根据训练中记忆的内容回答“巴黎”。不需要外部查找，没有实时信息，仅仅是基于其庞大内部知识库的模式匹配。
当然，我们已经通过思维链（Chain-of-Thought）等推理技术增强了这种基本能力，帮助模型“逐步思考”复杂问题。例如，询问 LLM “如果我有3个苹果，我吃了1个，然后我朋友给了我2个，我现在有几个苹果？”， 通过思维链提示，LLM 会先计算 3-1=2，然后计算 2+2=4，最终给出正确答案。 如果不使用思维链，LLM 可能直接给出错误答案。但从根本上讲，我们仍然处于孤立的文本生成领域。
局限性： LLM 的知识被冻结在其训练截止日期，并且可能会以自信的姿态产生幻觉信息。例如，询问 LLM 关于最近发生的重大事件，LLM 可能一无所知。
Level 1：突破束缚 —— 工具使用
AI Agent 的第一次重大飞跃发生在教会 LLM 使用外部工具时。模型不再仅仅依赖可能过时的内部知识，而是学会生成嵌入在其文本输出中的结构化 API 调用。
事情变得有趣起来：工具调用只是模型学会生成的特殊格式文本。当模型输出类似 search_web("东京当前天气") 的内容时，它与生成任何其他文本没有根本区别——只是我们的系统将其解释为实际调用天气 API 的指令。
例如，LangChain和LlamaIndex 这样的框架使得 LLM 可以访问各种外部工具，如搜索引擎、计算器、数据库等。通过调用这些工具，LLM 可以获取最新的信息、执行复杂的计算、查询数据库中的数据，从而克服自身的知识局限性。
这一简单的创新释放了巨大的能力：
- 实时信息检索： 不再受限于训练数据，可以获取最新的信息。
- 使用专业数学引擎进行计算： 可以执行复杂的数学运算和数据分析。
- 图像生成与分析： 可以生成图像或者分析图像的内容。
- 数据库查询： 可以从数据库中检索特定的数据。
- 文件系统操作： 可以在文件系统中读取和写入文件。
实际案例：模型不再猜测今天的天气，而是可以搜索当前的天气状况并提供准确、最新的信息。如果用户询问 “北京今天下雨了吗？”， AI Agent 可以调用天气API，获取北京当前的天气信息，然后回答用户 “北京今天下雨了。”。
Level 2：战略思考 —— 编排
复杂问题很少有简单的、一步到位的解决方案。Level 2 引入了类似 ReAct（推理 + 行动）的 Agentic 框架，为模型提供了一种系统的问题解决途径：
- 观察当前状态和可用信息。
- 思考下一步需要做什么（思维链推理）。
- 行动，生成答案、调用工具或收集更多信息。
- 重复，直到问题解决。
这不仅仅是拥有工具——而是关于战略编排。模型学会何时收集信息、何时推理以及何时行动。
在 ReAct 框架中， AI Agent 会首先进行推理，生成一个行动计划。然后， AI Agent 会根据行动计划采取行动，例如调用外部工具或与用户进行交互。最后， AI Agent 会观察行动的结果，并根据结果调整行动计划，直到问题得到解决。
实际案例：如果要求“计划一次日本旅行”，一个 Level 2 的 AI Agent 可能会：
- 搜索机票价格和可用性。
- 研究旅行日期的天气模式。
- 查找热门目的地和景点。
- 查询签证要求。
- 将所有信息综合成一份综合行程。
魔力在于编排——模型动态决定需要什么信息以及以什么顺序收集信息。
例如，用户给 AI Agent 下达指令 “预定明天上午10点从北京到上海的机票”， AI Agent 会先思考，”要完成这个任务，我需要知道用户的出发城市、到达城市、出发时间以及用户的身份信息。 我需要调用机票预订API，并且需要用户提供身份信息”。 然后， AI Agent 会调用机票预订API，查询明天上午10点从北京到上海的机票信息，并将查询结果展示给用户，并询问用户是否确认预订。 如果用户确认预订， AI Agent 会要求用户提供身份信息，并将身份信息和机票信息一起发送给机票预订API，完成机票预订。
Level 3：数字自主 —— 独立行动
（至少目前）的最终前沿是真正的自主性。Level 3 的 AI Agent 可以：
- 独立行动：进行购买、发送电子邮件、安排会议。
- 异步运行：在后台运行，无需持续的人工提示。
- 主动采取行动：在被要求之前主动建议行动或解决问题。
这就是我们从“智能助手”过渡到“数字员工”的阶段。这些 AI Agent 不仅可以帮助你研究问题——它们实际上可以代表你解决问题。
未来愿景：一个自主的 AI Agent 监控你的日历，注意到你即将在一个从未去过的城市开会，自动研究会议地点附近的餐厅，在高评分的餐厅预订座位，并将其添加到你的日历中——所有这些都无需你提出要求。
例如，微软的 Copilot 正在朝着这个方向发展。 Copilot 可以根据用户的邮件内容自动生成会议邀请，可以根据用户的文档内容自动生成演示文稿，还可以根据用户的聊天记录自动生成待办事项。
Agent 光谱：一切都与编排有关
这里有一个关键的洞察：一个“AI Agent”可以指代这个光谱上的任何一点。一个简单的、使用工具的聊天机器人和一个完全自主的系统都是“Agentic”，只是程度不同而已。
区分因素不是任何单一能力——而是多个组件的无缝编排：
- 用于计划和策略的推理模型。
- 用于合成和通信的标准 LLM。
- 用于可靠信息和行动的专用工具。
- 协调一切的执行框架。
不同的问题需要不同程度的自主性。有时你需要 Level 1 的工具使用来进行快速的事实核查。有时你需要 Level 3 的自主性来处理复杂的、持续的任务。
为何这很重要
理解这种进化有助于解释围绕 AI Agent 的兴奋和困惑。当有人说“AI Agent 将改变一切”时，他们可能在谈论 Level 1 的工具使用（已经发生）或 Level 3 的自主性（仍在出现）。
这项技术正在各个层级同时快速发展。令人兴奋的不仅仅是目的地——而是看着每个层级变得更加复杂，同时在推理、工具和编排的交叉点上涌现出新的能力。
我们不仅仅是在构建更智能的聊天机器人。我们正在创造能够理解、计划并在我们复杂的世界中行动的数字实体。问题不在于 AI Agent 是否会变得强大——而在于我们能以多快的速度负责任地、有效地构建它们。
人工智能的未来不是要取代人类智能——而是要通过能够思考、计划并在数字和物理世界中行动的系统来增强它。我们才刚刚开始。