AI Agent革命:拆解北大团队220页报告中的核心技术栈与未来挑战

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作者：微信文章
随着大型语言模型（LLM）等技术的飞跃式进步，AI Agent正从昔日的理论构想大步迈向现实应用，迎来了前所未有的爆发契机，标志着人工智能发展已步入一个更强调自主性与行动能力的新阶段。

为构建清晰的认知框架，北大AI肖睿团队将核心聚焦于Agent的本质定义—即一个具备环境感知（Perception ） 、智能决策（Decision-making/Reasoning）乃至自主行动（Action）能力的智能实体。基于220页深度报告对这些核心概念的厘清，旨在为科研人员、工程师及AI技术爱好者设计者们深度剖析AI Agent与Agentic AI的核心技术、前沿进展与未来挑战。

P.S.：220页完整报告入群（硬科技产业内参）可得。





一、AI Agent的核心技术栈解密

要深入剖析AI Agent赖以运作的核心技术体系，首先需从感知模块入手，探讨Agent如何接收和理解文本、图像、语音、视频及传感器等多模态信息，并转化为内部环境状态表征。

接下来，重点阐述认知与决策模块，揭示大型语言模型（LLM）作为核心引擎在指令理解、意图识别、上下文处理及长程记忆方面的角色与挑战。



随后解析行动模块，包括Agent利用工具、执行代码，详细介绍MCP协议，以及通过自然语言或GUI模拟进行人机交互。

最后，本部分将探讨Agent的架构模式，对比分析单Agent与多Agent系统，详细介绍A2A协议，并延伸至反思性和具身智能Agent的特殊架构考量，拓展了Agentic RAG、AG-UI的内容。

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二、感知模块——AI Agent的“五官”

感知模块作为连接数字与物理世界的桥梁，是Agent与环境交互的入口，负责从外部世界收集信息，并将其转化为内部可理解和处理的表征。

在通过NLP、CV、ASR等技术从不同模态获取初步信息后，感知模块的核心任务是将这些多源、异构的信息进行整合、抽象与结构化，最终形成一个Agent内部用于后续认知、规划和决策的统一、连贯的“环境状态表征”。







三、认知与决策模块——AI Agent的“大脑”

认知与决策模块，是Agent智能水平的集中体现，负责基于感知模块提供的环境状态和内部目标，进行思考、推理、规划，并最终做出行动决策。

而在Agent的进化之路中，学习与适应是智能体在复杂动态环境中持续优化性能、实现目标的关键。















四、行动模块——AI Agent改变世界的“双手”

行动模块，是Agent执行认知决策模块输出的指令，与外部世界（数字或物理）进行交互。没有行动，Agent的智能无法体现价值。













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AI Agent的核心技术栈，从多模态感知到LLM驱动的认知决策，再到通过MCP、代码执行和A2A协议实现的行动与协作，共同构筑了其当前的能力版图。这不仅是现有能力的集成，更是通往更高级智能的阶梯。然而，真正的突破在于超越当前技术的简单叠加，追求更深层次的理解、更自主的行动和更高效的协同。

未来的挑战与机遇并存：如何让Agent从“理解指令”进化到“洞察意图”，从“调用工具”升华到“智慧创造”，从“简单协作”迈向“复杂社会智能”？这需要在模型、协议、架构乃至对智能本质的认知上持续探索与创新，最终实现能够自主学习、适应环境并与人类深度共融的智能体。

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