在大模型（Large Language Models, LLMs）驱动的智能体（Agents）开发中，智能体可以根据其功能、结构、交互方式和应用场景划分为多种类型。以下是当前主流的几类智能体类型：

1. 反应式智能体（Reactive Agents）

• 特点：对输入直接做出响应，无长期记忆或复杂规划。
• 示例：基于提示词（prompt）直接回答问题的聊天机器人。
• 优点：简单、高效、低延迟。
• 局限：无法处理多步任务或上下文依赖强的问题。

2. 推理型智能体（Reasoning / Planning Agents）

• 特点：具备任务分解、逻辑推理、多步规划能力。
• 关键技术：
  • ReAct（Reason + Act）
  • Chain-of-Thought（CoT）
  • Tree-of-Thought（ToT）
• 示例：能解决数学题、写代码、制定旅行计划的智能体。
• 优点：可处理复杂任务，提升准确性。
• 挑战：计算开销大，易受幻觉影响。

3. 记忆增强型智能体（Memory-Augmented Agents）

• 特点：具备短期/长期记忆机制，能记住历史交互、用户偏好或知识。
• 实现方式：
  • 向量数据库（如 FAISS、Pinecone）
  • 外部记忆模块（如 MemGPT 架构）
• 应用：个性化助手、持续对话系统。
• 优势：提升上下文连贯性和个性化体验。

4. 工具调用型智能体（Tool-Using Agents）

• 特点：能调用外部工具（API、搜索引擎、计算器、代码解释器等）完成任务。
• 代表框架：
  • OpenAI 的 Function Calling
  • LangChain 的 Tool Calling
  • Microsoft AutoGen
• 典型场景：查天气、订机票、执行 Python 脚本。
• 关键能力：工具选择、参数解析、结果整合。

5. 多智能体系统（Multi-Agent Systems）

• 特点：多个智能体协作或竞争，共同完成复杂目标。
• 角色分工：
  • Planner（规划者）
  • Executor（执行者）
  • Critic（评估者）
  • Summarizer（总结者）
• 框架示例：AutoGen、CrewAI、Meta’s CICERO。
• 优势：模拟人类团队协作，提升鲁棒性与创造力。

6. 自主学习型智能体（Self-Improving Agents）

• 特点：能通过反馈、试错或强化学习不断优化自身行为。
• 技术路径：
  • 自我反思（Self-reflection）
  • 强化学习微调（RLHF、DPO）
  • 模拟环境训练（如 WebArena、MiniWoB）
• 目标：实现持续进化，减少人工干预。

7. 具身智能体（Embodied Agents）

• 特点：在虚拟或物理环境中感知并行动（如游戏、机器人）。
• 结合技术：计算机视觉、SLAM、控制理论 + LLM。
• 示例：AI 玩 Minecraft、自动驾驶中的语言指令理解。
• 挑战：多模态融合、实时决策。

8. 混合型智能体（Hybrid Agents）

• 特点：融合上述多种能力，是当前前沿方向。
• 典型架构：
  • 记忆 + 工具调用 + 多步推理
  • 多智能体协作 + 自主学习
• 代表系统：Devin（AI 软件工程师）、Meta 的 CICERO、xAI 的 Grok-3（传闻）。

总结对比表：

随着大模型能力的演进，智能体正从“被动响应”向“主动思考、协作、行动、学习”的方向发展。未来，通用人工智能（AGI） 很可能以高度自治、多模态、多智能体协同的形式出现。

如果你有具体应用场景（如客服、编程、教育等），我可以进一步推荐合适的智能体类型或架构。