智能体，大模型之战的下半场？

在当今数字化转型的时代，人工智能（AI）不仅是一个科技领域的热门话题，更是推动全球经济和社会变革的关键力量。AI技术栈的持续进化与AI智能体的爆发式增长，正在以前所未有的速度和规模，改变着我们的生活方式、工作模式乃至社会结构。

本文旨在探讨AI技术栈的演变历程，以及智能体如何成为这一技术浪潮中最具代表性的产物。



01技术栈的变革：从传统到智能百度首席技术官王海峰博士在2024晶上系统生态大会上提到在传统IT时代，技术栈由芯片层、操作系统和应用层构成。然而，进入智能时代后，技术栈发生显著变化。深度学习框架如飞桨（PaddlePaddle）、PyTorch和TensorFlow，以及各种大模型如文心大模型、GPT和Gemini等，逐渐成为技术栈的核心。

深度学习框架提供了构建和训练AI模型的工具和库，不仅支持大规模数据处理，还提供了模型训练、优化和部署的能力，极大地推动了AI技术的发展和应用。大模型，智能体，大模型之战的下半场？如文心大模型，通过预训练、搜索增强等技术，能够处理和理解海量数据，形成强大的知识库。这些模型不仅能够执行语言理解、图像识别等任务，还能够进行复杂的逻辑推理和决策支持，为智能时代的应用提供了强大支持。

对于各层级的未来市场局面，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在近日的一次圆桌访谈期间谈到，生成式AI是对整个IT技术栈的大变革，人工智能技术栈的每一层可能都会诞生至少2—3个大玩家。应用层的话，可能会有数以百万计、甚至数以千万计的各种各样应用出来，也会逐步出现超级应用，既然是超级应用，当然不会很多，可能是三五个；模型层也许两三个就足够了，并且竞争到最后将是效率的比拼。

02智能体（AIAgent）迎来爆发目前业界对于智能体的定义还存在一定差异，通常来讲，智能体是指具备一定自主性，能够在特定环境中感知、决策和行动的AI实体。

随着AI技术栈的成熟，智能体开始从科幻想象走进现实世界。它们不仅包括了像Siri、Alexa这样的虚拟助手，还有工业机器人、自动驾驶汽车、医疗诊断系统等更为复杂的形式。

以自动驾驶汽车为例，智能体在其中的应用已经取得了显著的进展。自动驾驶汽车通过搭载各种传感器和计算机设备，能够实时感知周围环境的变化，并通过复杂的算法和模型进行决策。在行驶过程中，自动驾驶汽车需要综合考虑道路状况、交通信号、行人和其他车辆等多种因素，以确保安全行驶。这种能力正是智能体自主性和适应性的体现。

智能体被认为是实现通用人工智能(AGI)的一种最具潜力的方案，已经在技术圈形成了一定的共识。

在WAIC演讲中，李彦宏直言预判：“随着基础模型日益强大，开发应用将越来越简单。最简单就是智能体，这个也是我们最看好的AI发展方向。”

智能体不仅能够执行任务，还能够理解环境、制定计划、学习和适应。它们通过调用各种工具和资源，能够完成从简单查询到复杂系统开发的各种任务。

智能体的核心技术包括：

理解与规划：能够理解用户的需求，并制定相应的执行计划。记忆机制：能够利用历史信息来优化决策。上下文理解：能够理解任务的上下文环境，做出更加合理的响应。工具调用：能够调用外部工具和API，扩展其功能和应用范围。智能体的广泛应用，体现了AI技术栈的综合成果，同时也推动了技术的进一步迭代。智能体技术的应用前景广阔，从个人助理、智能家居控制到复杂的企业级应用，智能体都能够提供更加智能化和个性化的服务。

03协同进化中的双螺旋AI技术栈与智能体之间存在着一种共生关系，如同双螺旋结构中的两条链，相互缠绕，相互促进。

一方面，智能体的实际应用产生了大量的反馈数据，这些数据反过来推动了算法的优化和算力的需求，促进了AI技术栈的升级。另一方面，更加成熟的技术栈又为智能体的创新提供了更广阔的空间，使其能够应对更复杂、更动态的环境挑战。这种正反馈机制，使得AI技术栈与智能体形成了一个不断自我完善的闭环，加速了AI领域的整体进步。

AI技术栈的下一个前沿可能包括量子计算、元学习、神经形态计算等，这些技术有望解决现有AI系统在复杂性、能耗和泛化能力上的局限。同时，智能体将朝着更高的自主性和更强的环境适应性发展，成为真正意义上的智能伙伴。

然而，伴随这一进程的，是对于AI伦理、透明度和可解释性的深刻思考，以及对教育体系和政策制定者的全新挑战。AI技术栈与智能体的协同进化，不仅是一场技术革命，更是一次社会和文化的深度重构。

AI技术栈的演变与智能体的爆发，共同书写着人类科技史上的新篇章。在这条充满机遇与挑战的道路上，我们既要拥抱创新，也要谨慎前行，确保技术的力量服务于人类的长远福祉。