智能体化人工智能全景解读：架构、应用与未来发展趋势一网打尽！

文章提出智能体AI的双范式框架，将系统分为符号/经典范式和神经/生成式范式。基于对90篇研究的系统综述，文章分析了两种范式的理论基础、应用场景及伦理挑战。研究发现符号系统在医疗等安全关键领域占主导，而神经系统更适用于金融等需要高适应性的场景。未来智能体AI的发展不在于单一范式取胜，而在于两者的有机融合，构建既具适应性又具可靠性的混合系统，为研究与开发提供必备概念工具包。

拥抱AGI

756人浏览 · 2025-12-03 14:52:18

拥抱AGI · 2025-12-03 14:52:18 发布

简介

Agentic AI（智能体化人工智能）代表了人工智能领域的一场变革性转向。然而，由于其发展速度迅猛，当前学界对其概念的理解仍相对碎片化，常常将现代神经系统与过时的符号模型混为一谈——这一现象被称为“概念性回溯（conceptual retrofitting）”。本综述旨在打破这一混乱，通过提出一个全新的“双范式框架”，将智能体系统划分为两条截然不同的谱系：符号/经典范式（依赖算法规划与持久状态）与神经/生成式范式（依赖随机生成与提示驱动的编排）。

基于对 2018–2025 年间 90 篇研究的 PRISMA 系统综述方法，我们围绕该框架从三个维度展开全面分析：
(1) 各范式的理论基础与架构原则；
(2) 在医疗、金融与机器人等领域的具体实现，展示应用约束如何决定范式选择；
(3) 不同范式特有的伦理与治理挑战，揭示风险模式与缓解策略的差异性。

我们的分析表明，范式选择具有战略性：符号系统在安全关键领域（如医疗）中占据主导，而神经系统则更适用于数据丰富、需要高度适应性的场景（如金融）。此外，我们识别出关键研究缺口，包括：符号系统在治理模型上的显著不足，以及构建混合神经–符号架构的迫切需求。

最终，本研究提出了一条战略路线图，指出智能体化 AI 的未来不在于某一范式的单独取胜，而在于两者的有机融合，以构建既具适应性又具可靠性的系统。此项工作为未来在智能体系统的研究、开发与政策制定方面提供了必备的概念工具包，以推动稳健且可信赖的混合智能系统的发展。

**关键词：**智能体化 AI · 人工智能 · 系统性综述 · 神经架构 · 符号 AI · 多智能体系统 · AI 治理 · 神经–符号 AI

Introduction（引言）

人工智能（AI）领域正经历一场范式转移：从构建被动的、任务特定的工具，转向工程化能够展现真正“能动性（agency）”的自主系统。现代智能体化 AI 系统（Wissuchek and Zschech 2025；Viswanathan et al. 2025）具备主动规划、上下文记忆、复杂工具使用，以及基于环境反馈自适应行为等能力。这类系统不再只是问题求解器，而是协作伙伴，能够动态感知复杂环境、推理抽象目标，并自主编排一系列行动——无论是独立运行还是作为复杂多智能体生态系统的一部分（Xie et al. 2024；Du et al. 2025）。

为了建立清晰且精确的概念基础，我们首先区分该领域的核心概念。**AI 智能体（或单智能体系统）**指为完成某项目标而设计的自包含自治系统。它主要以独立方式运行，虽然可能与工具或 API 交互，但其能动性体现为自治性、主动性，以及能够独立完成任务的能力。

例如，一个基于大型语言模型（LLM）的单智能体若被赋予任务“为一个新的移动应用撰写完整的项目提案”，它将会自主拆解任务、开展研究、撰写各部分内容，并完成最终文档的格式化。

相比之下，**智能体化 AI（Agentic AI）是一个更广泛的领域与架构范式，旨在构建能够展现能动性的系统。关键在于，它通常涉及多智能体系统（MAS）**的编排，其中多个专门化智能体协同工作，通过协调与通信来解决单一智能体无法胜任的复杂问题。

例如，一个用于执行相同任务的智能体化 AI 系统将部署一组专业智能体：由项目管理智能体负责将任务拆分为子目标，研究智能体收集市场数据，写作智能体撰写内容，而质量保障智能体对结果进行审查。他们之间的协作流程正是智能体化 AI 的典型体现。

总结而言，可以将 AI 智能体视为一个功能强大的“单个工作者”，而智能体化 AI则代表一种利用能动性的原则，通常通过设计并管理整支智能体团队来实现。

然而，这一快速演进也带来了概念上的碎片化与时代错置。先前研究指出的关键问题是概念性回溯（conceptual retrofitting）——即错误地使用经典符号框架（如 BDI 模型（Archibald et al. 2024）或 PPAR 感知–规划–行动–反思循环（Zeng et al. 2024；Erdogan et al. 2025））来描述基于大型语言模型（LLM）的现代系统（Plaat et al. 2025），而这些系统在根本上依赖随机生成与提示驱动的编排。这类做法模糊了 LLM 智能体的真实操作机制（Gabison and Xian 2025；Wang et al. 2024；Zhao et al. 2023；Chen et al. 2024），并人为制造了不同架构范式之间的虚假连续性。

已有多篇综述对智能体化 AI 的部分方面进行了探讨，但大多数研究要么范围有限，要么聚焦于单一技术层面、应用领域或高层概念，未能呈现该领域的全貌，也未有效回应概念性回溯的核心挑战。表 1 对这些综述的关注点、贡献与局限性进行了总结。

为解决这些问题，本文首先建立清晰的历史语境（如图 1 所示），展示 AI 的演化历程可分为五个彼此重叠但相对独立的时代：

1. 符号 AI 时代（1950s–1980s）（Liang 2025）

该时代奠定了 AI 的最初愿景，以逻辑与显式知识为基础。MYCIN、DENDRAL 等专家系统（Swartout 1985）依赖手工构建的符号规则，体现了一种自上而下、演绎式的“纯符号范式”。

2. 机器学习（ML）时代（1980s–2010s）（Thomas and Gupta 2020；Nithya et al. 2023；Trigka and Dritsas 2025）

这一转变阶段摆脱了完全硬编码的逻辑，转向从数据中学习。尽管仍高度依赖人工设计特征，但统计学习模型（如 SVM、决策树）推动了分类、推荐等应用发展，为后续深度学习奠定基础。

3. 深度学习时代（2010s–至今）（Hatcher and Yu 2018；Alom et al. 2019；Dong et al. 2021；Khoei et al. 2023；Chhabra and Goyal 2023）

深度神经网络的普及使得系统能够自动学习层级表征，这一时代革新了视觉、语音与文本的感知能力。然而，这些模型仍主要作为强大的模式识别器，而非自治智能体。

4. 生成式 AI 时代（2014–至今）

GAN 的突破与 Transformer 架构（2017）推动了 LLM（如 GPT、BERT）的快速发展，使 AI 从感知迈向生成，能够合成连贯的文本、代码与媒体，为现代智能体化 AI 提供了核心底座——通用、强大的统计推理引擎。

5. 智能体化 AI 时代（2022–至今）

这一前沿阶段聚焦于利用 LLM 的生成能力实现行动与自治。此时代的典型系统包括 AutoGPT 等能够通过规划与工具使用来追求目标的智能体（Durante et al. 2024；Masterman et al. 2024；Piccialli et al. 2025），以及向多智能体系统演化的高级框架，如 CrewAI 与 AutoGen（Acharya et al. 2025；Viswanathan 2025；Plaat et al. 2025；Schneider 2025；Hosseini and Seilani 2025）。与符号范式中的算法推理不同，这一阶段的能动性源自生成式模型的随机编排机制。

这一历史脉络揭示了一个关键事实：智能体化 AI 并非符号 AI 的线性延伸，而是建立在完全不同的神经架构基础之上。为此，我们提出一个全新的概念框架（图 2），以明确区分智能体化 AI 的符号谱系与神经谱系，从而避免概念性错置，并提供统一的理论视角。

本文的四项核心贡献如下：

提出全新的双范式分类法
引入并应用一个新的分析框架（图 2），明确区分符号与神经谱系，避免概念性回溯并实现精准分类。
架构澄清
阐明现代神经框架的运行原理，如提示链式推理与对话编排机制，而非符号式规划。
实证映射
基于 PRISMA 方法系统性调研 90 篇文献，并使用双范式框架对其进行分类，分析研究趋势并基于正确标准评估其架构。
治理锚定
将伦理、责任与对齐挑战嵌入到各范式的技术背景中，确保在正确的技术语境下讨论安全问题。

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