AI Agent 的发展：能力、技术架构和软硬件形态
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AI Agent 的发展：能力、技术架构和软硬件形态
AI Agent 的发展：能力、技术架构和软硬件形态
用户50692025年8月25日修改
如果说 2023 年是生成式 AI 的爆发之年，那么 2025 年无疑正在成为“ AI Agent 的元年” 。从科技巨头到初创公司，从软件应用到智能硬件，几乎所有产品都在被“Agent”概念重构。 AI Agent 正从一个技术概念，迅速演变为科技行业的新范式。
但热议背后，众说纷纭： AI Agent 的能力边界在哪里？在技术架构中，它应该扮演“超级应用”还是“新一代操作系统”？它的出现，将如何从根本上重塑人机关系？ 要回答这些问题，我们不能孤立地看待 AI Agent 本身，而应试着把它放在一个更广阔的参考系中。
如同电力设备之于电能的利用 ， AI Agen t 是释放机器智能的最佳载体。 其能力的发展路径，可以从生物智能由物种到个体、再到社会的演化过程中找到参照。
这些能力需要依托智能计算架构来实现。如同传统的指令式计算通过“ 计算元件-操作系统-应用软件”三层结构释放算力这一生产要素，智能计算架构也 在沿着“模型底座—Agent 操作系统—垂直智能 Agent”的路径，逐步构建起释放智能生产要素的体系。
而 AI Agent 最终所呈现出的软硬件形态，则由不断演进的人机关系塑造。核心是匹配人类从指令级、任务级、意图级直到角色级的需求抽象，构建更高效、自然、自主的智能协作方式。
这篇文章将和大家一起回顾生物智能、计算架构和人机关系的演化，分别从能力、技术架构和软硬件形态三个角度，理解 AI Agent 当前的进展和未来可能的发展方向。
从生物智能的演化看 AI Agent 能力的发展
马毅老师提出了智能演化的四阶段路径： 物种智能 -> 个体智能 -> 社会智能 -> 机器智能 ，将机器智能作为前三阶段自然演化智能的延续。
智能本质上是相通的 。如果将机器智能看作一种新的智能形式，它的演化很可能会重复生物智能的物种->个体->社会三阶段路径。
1. 物种智能
生物智能的源头是只能对刺激做出反射性反应的单细胞生物，遵循固定的 “刺激-反应” 模式。类似的，最早的机械计算机严格遵循打孔纸带上的 0/1 机器指令，基于 “指令-执行” 的线性流程。
进入脊椎动物阶段，中枢神经系统对全身的感知和运动进行协调，实现了对环境变化的调控与适应。之后，哺乳动物的大脑皮层不断复杂化，其分层结构能够对海量的感官信息进行逐步整合、处理与抽象，形成了更高级的内部世界表征。在此基础上，灵长类动物的额叶区域显著增大，后续逐步发展出工具使用、模范学习、社会互动等、工具使用和模仿学习等能力，开启了通往现代人类的大门。
在机器智能中，这一过程体现为：从依赖人工编码、规则明确的程序执行逻辑，发展为基于数据驱动和概率的模型推断。AI 模型让机器获得了理解数据并进行推断的泛化能力。多层神经网络进一步实现了类似生物皮层的分层表征机制，能够从原始数据中提取和学习复杂的特征。随着数据规模的增长，学习到的特征具备了通用性与跨任务能力。
当模型和数据规模跨越了某个临界点，这些通用特征的潜力通过“预训练-微调”得以释放，机器智能逐步形成了可以统一感知、记忆、生成和推理的基础结构，“新物种”雏形初现，成为迈向类个体智能的转折点。