第一章《初识智能体》要点总结

一、智能体核心概念

• 定义：通过传感器感知环境、通过执行器作用环境、具备自主决策能力、以目标为导向的实体
• 核心闭环：感知（Observation）→ 思考（Thought）→ 行动（Action）→ 反馈（Observation）

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二、智能体的发展范式

1. 传统智能体（演进路径）

• 简单反射式：条件-动作规则（如恒温器）
• 基于模型：引入内部世界模型与记忆
• 基于目标：面向目标进行规划（如导航）
• 基于效用：多目标权衡，最大化期望效用
• 学习型智能体：通过强化学习自主优化策略（如 AlphaGo）

2. LLM 驱动智能体（新范式）

• 决策核心：大语言模型
• 优势：自然语言理解、隐式世界模型、工具调用、动态规划
• 特点：规划 + 推理 + 工具使用 + 自我修正

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三、智能体分类维度

1. 按决策架构

• 反射式 / 模型式 / 目标式 / 效用式 / 学习型

2. 按时间与反应性

• 反应式：快、低成本、短视
• 规划式：慢、全局最优、计算成本高
• 混合式：分层或循环式（LLM Agent 主流）

3. 按知识表示

• 符号主义：规则清晰、可解释、脆弱
• 亚符号主义：神经网络、强感知、不可解释
• 神经符号主义：融合两者（LLM Agent 典型形态）

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四、智能体运行机制

• Agent Loop：Perception → Thought → Action → Observation
• LLM Agent 输出结构：
  • Thought：推理与规划
  • Action：工具调用 / 最终回答
• 关键工程点：提示模板 + 工具接口 + 状态记录

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五、PEAS 模型

• P：Performance（目标/评价）
• E：Environment（环境）
• A：Actuators（执行器）
• S：Sensors（传感器）

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六、Workflow vs Agent

维度	Workflow	Agent
控制方式	规则驱动	目标驱动
灵活性	低	高
可解释性	强	较弱
适用场景	稳定、规则清晰	复杂、开放任务

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七、习题参考要点

Case 分析

• A 超级计算机：❌ 非智能体（无感知/目标）
• B 自动驾驶紧急制动：✅ 反应式 + 混合式智能体
• C AlphaGo：✅ 学习型 + 规划式 + 效用型
• D 智能客服：✅ LLM 驱动 + 混合式 + 神经符号主义

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智能健身教练（PEAS）

• P：达成健身目标、安全性、用户满意度
• E：人体生理状态、训练场景、饮食环境
• A：语音指导、计划调整、饮食建议
• S：心率、动作数据、历史记录
• 环境特性：部分可观察、随机性、动态、多智能体（用户）

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电商退款：Workflow vs Agent

• Workflow 优点：稳定、可控、低风险
• Agent 优点：灵活、个性化、复杂决策能力强
• 适用：
  • 规则明确 → Workflow
  • 灰度判断、多因素 → Agent
• 方案 C：Workflow + Agent（Agent 做建议，人类/规则兜底）

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旅行助手功能扩展思路

• 记忆：引入长期 Memory（用户画像）
• 备选方案：失败 → 自动重规划
• 反思机制：连续拒绝 → 更新策略/偏好权重

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系统 1 / 系统 2 示例（医疗助手）

• 系统 1：影像初筛、异常检测
• 系统 2：诊断推理、治疗方案
• 协同：系统 1 提供候选，系统 2 做最终决策

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LLM Agent 局限

• 幻觉来源：概率生成 + 不完整世界模型
• 无限循环风险：无终止条件会陷入自激推理
• 智能评估：
  • 不仅是准确率
  • 还包括：鲁棒性、泛化性、成本、可解释性、安全性

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八、核心结论

Agent ≠ 自动化脚本
Agent 是具备感知、推理、规划与行动闭环的“目标驱动系统”，
LLM 正在成为通用智能体的“大脑”。

下一章：智能体的历史演进

第二章｜智能体发展史 —— 系统化学习笔记（详尽版）

核心主线：
规则 → 分布 → 学习 → 预训练 → LLM Agent
每一代智能体，都是为了解决上一代“根本性痛点”而出现。

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2.0 总览：问题驱动的范式演进

• 智能体发展并非线性升级，而是范式跃迁
• 每一代范式：
  • ✅ 解决旧问题
  • ❌ 引入新局限
• 理解历史 = 理解 为什么今天 Agent 需要是现在这种结构

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2.1 符号主义时代（Symbolic AI）

核心信念

智能 = 符号表示 + 逻辑推理

• 智能体 = 物理符号系统
• 世界 → 符号化表示
• 推理 → 规则驱动搜索
• 无学习能力，一切来自人工设计

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2.1.1 物理符号系统假说（PSSH）

提出者：Newell & Simon（1976）

两个核心论断

• 充分性论断
  • 👉 任何物理符号系统 都能 实现通用智能
• 必要性论断
  • 👉 任何通用智能系统 本质上 都是物理符号系统

含义

• 智能的本质是：
  • 符号
  • 操作符
  • 搜索与推理

📌 影响：

• 奠定了专家系统、规划系统、早期 NLP 的理论基础

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2.1.2 专家系统（Expert System）

架构

• 知识库（Knowledge Base）
  • IF–THEN 产生式规则
• 推理机（Inference Engine）
  • 正向链（数据驱动）
  • 反向链（目标驱动）

MYCIN 案例

• 领域：细菌感染诊断
• 特点：
  • ~600 条医学规则
  • 引入 置信因子 CF
• 成就：
  • 专业水平诊断性能
• 局限：
  • 不可扩展
  • 无法临床落地

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2.1.3 SHRDLU：综合智能的早期范例

特点

• 微观世界（积木世界）
• 自然语言 ↔ 行动 ↔ 记忆 ↔ 推理
• 实现完整 感知–思考–行动闭环

能力

• 指代消解
• 上下文记忆
• 规划（多步动作）
• 行为解释（Why did you…）

📌 意义：

• 第一次系统级 Agent
• 启发后续智能体架构

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2.1.4 符号主义的根本性挑战

1️⃣ 知识获取瓶颈

• 知识需人工编码
• 专家隐性知识难以形式化
• 不可规模化

2️⃣ 常识问题

• 常识数量巨大
• 无法穷举
• Cyc 项目证明其困难

3️⃣ 框架问题（Frame Problem）

• 行动后：
  • 什么变了？
  • 什么没变？
• 逻辑推理成本爆炸

4️⃣ 系统脆弱性

• 规则之外 = 系统失效
• 无泛化能力

📌 结论：

符号系统在开放世界中不可行

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2.2 基于规则的聊天机器人：ELIZA

设计目的

• 不是理解人
• 而是证明：

  “智能感”可以被规则伪造

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工作机制

1. 关键词识别（带优先级）
2. 模式匹配（正则 + 通配符）
3. 重组模板生成回复
4. 代词转换

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ELIZA 效应

• 用户“相信”系统理解自己
• 本质原因：
  • 开放式问题
  • 情感投射
  • 人类补全意义

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根本局限

• ❌ 无语义理解
• ❌ 无长期记忆
• ❌ 规则组合爆炸
• ❌ 无法维护

📌 数学视角：

• 规则数量 ~ O(语言组合空间)
• 近似指数级增长

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2.3 马文·明斯基：心智社会（Society of Mind）

核心思想

智能不是一个系统，而是一个社会

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2.3.1 对单一智能核心的反思

• 理解 ≠ 单一能力
• 常识 ≠ 规则集合
• 智能 ≠ 统一逻辑系统

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2.3.2 智能作为协作体

基本单元

• 极简单、无心智 Agent
  • GRASP
  • SEE
  • MOVE

机构（Agency）

• 多个 Agent 协作完成复杂功能

涌现

• 全局智能 ≠ 局部设计
• 来自局部交互

📌 类比：

• 神经元
• 社会分工
• 群体行为

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2.3.3 对多智能体系统（MAS）的启发

• 去中心化控制
• 涌现式计算
• 社会交互机制
• 协商、通信、角色

📌 现代对应：

• CrewAI
• MetaGPT
• AutoGen

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2.4 学习范式与现代智能体

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2.4.1 联结主义（Connectionism）

核心思想

• 知识 = 权重分布
• 表示是隐式的
• 通过数据学习

优势

• 强感知能力
• 鲁棒性高

局限

• 推理弱
• 可解释性差

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2.4.2 强化学习（RL）

核心特征

• 智能体 ↔ 环境
• 奖励驱动
• 试错学习

关键要素

• State
• Action
• Reward
• Policy

AlphaGo

• 自我对弈
• 长期回报优化
• 搜索 + 深度网络

📌 适用场景：

• 序贯决策
• 动态环境

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2.4.3 预训练范式（Pre-training）

解决的问题

• 知识从哪来？
• 常识如何获得？

机制

• 自监督学习
• 海量文本
• 学语言规律 = 学世界

突破

• 知识获取瓶颈
• 泛化能力
• 少样本学习

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2.4.4 LLM 驱动的智能体

核心组件

• LLM（推理中枢）
• Memory
• Planning
• Tool Use
• Execution

Agent Loop