AI Agent架构演进:从理想到现实的冷静思考

多客科技

作者：微信文章
引言

在当今的AI创业圈，如果你的商业计划书里没有'AI Agent'这个关键词，就很难引起投资人的关注。

不过，一个更需要警惕的现象是：大多数人对Agent的理解存在两个极端——要么停留在"入门级"的简单理解，要么对其能力抱有不切实际的期待。

事实上，从一些技术探索者的实践来看，Agent架构确实在演进。有人提出了从"浅层循环"到"深层智能体"的改进思路（参考：Agents 2.0: From Shallow Loops to Deep Agents - https://www.philschmid.de/agents-2.0-deep-agents）。

但我们必须认清现实：这些探索还远未成为业界标准，而且来自一线专家的声音更加冷静。

OpenAI创始团队成员、前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy在最近的访谈中直言：

真正的智能体时代，至少还要十年今天的AI不是缺智商，是没记忆、没感官、没手脚、不会规划强化学习"是个糟糕的算法"，效率远不如人类学习用AI生成的数据继续训练，模型会越练越傻但他也留了希望：未来每个人都会有一个会陪你学习、提问、反思的AI伙伴

本文将带你理解当前Agent架构的现状、一些改进方向的探索，以及更重要的——这个领域的现实挑战。我们也会为你提供一份系统化的学习路线图，帮助你在理性认知的基础上建立扎实的知识框架。
一、Agents 1.0：当前的主流框架



Agent 1.0是目前大多数人接触到的基本概念，其核心机制是一个简单直接的"循环"。这种架构构成了当前大多数开源Agent项目的基础，在处理定义明确、步骤较少的简单任务时还是比较方便的。

它的本质，可以用一段简单粗暴的伪代码来概括：
while True:     用户输入 → LLM推理 → 调用工具 → 观察结果 → 继续循环

在这种模式下，Agent的"记忆"完全依赖于大语言模型（LLM）的上下文窗口。所有历史对话、工具调用结果和中间状态都被一股脑地塞进这个临时的空间里。

就像你把一整年的笔记都塞进一个书包，当信息量较少时还能应付，但一旦任务变得复杂，其三大核心限制便立刻暴露：
1.1 上下文溢出 (Context Overflow):

随着任务步骤增多，大量的无关信息（例如，调用网页工具返回的冗长HTML代码）会迅速挤占宝贵的上下文空间。这就像书包被塞满了废纸，你根本找不到真正需要的笔记本，导致关键指令或信息被“挤出”记忆。
1.2 目标迷失 (Loss of Goal):

在漫长的执行链条中，由于上下文的混乱和信息的累积，Agent很容易“忘记”最初的核心目标。这就像你去超市买牛奶，结果逛了半天买了一堆零食，却忘了最初要买的牛奶，最终偏离了预设的轨道。
1.3 无法恢复 (No Recovery):

一旦在执行过程中出错，Agent 1.0缺乏优雅的回溯或修正机制。它要么陷入毫无意义的无限循环，要么开始产生幻觉（Hallucination）并输出错误信息，要么直接宣告任务失败，鲁棒性极差。

正如一些有实战经验的人反馈："当前的Agent擅长处理5-15步的简单任务，但面对需要数百步的复杂任务时会遇到很大挑战。"

针对这些限制，一些技术探索者提出了改进方向。但我们需要明确：这些是探索性的架构思路，而非已经成熟的解决方案。
二、Agents 2.0：架构改进的探索方向

一些研究者和工程师提出了所谓的"深层智能体"（Deep Agent）概念，试图通过架构优化来缓解上述问题。其核心思想可以凝练为：

把规划与执行解耦，把状态外部化。

这一思想通过四大架构支柱得以实现，共同构成了深层智能体的坚实基础。


2.1 显式规划 (Explicit Planning)：

不再仅仅依赖模型的隐式思考（Chain-of-Thought），而是生成一个外部的、可视化的计划表。任务可以被明确标记为"待办"、"进行中"或"已完成"。当某个步骤失败时，系统能够审视全局计划，调整后续策略。
2.2 分层委托 (Hierarchical Delegation)：

引入"协调器 (Orchestrator) + 子智能体 (Sub-Agent)"的分工模式。主协调器负责将宏观目标拆解成子任务，分派给专门的子智能体。每个子智能体在独立环境中专注于特定领域，完成后汇报结果。这避免了单一上下文的污染。
2.3 持久记忆 (Persistent Memory)：

将状态信息从LLM的上下文窗口中解放出来，存储到外部介质（文件系统或数据库）。这实现了从"记住一切"到"知道去哪里查找"的转变——与人类的记忆模式类似。
2.4 极端上下文工程 (Extreme Context Engineering)：

使用长达数千token的详细提示（Prompt），精确定义规划规范、工具使用、文件结构和协作流程。这些提示像"操作手册"一样约束行动空间，确保行为的可预测性。

这些思路有价值吗？ 当然有。它们代表了工程实践中对现有问题的务实回应。

它们是革命性突破吗？ 很遗憾不是。这些更多是工程优化，而非根本性的能力跃迁。
三、从入门到精通：你的AI Agent学习地图

尽管现实充满挑战，系统化学习仍然是必要的。理解技术的现状、局限和潜力，是做出正确判断的基础。

记住一句话：学习的最佳实践永远是"边学边做"。

不要只停留在理论层面，亲自动手去创建、调试并优化你自己的Agent，才能真正内化所学知识。以下为你规划了一条从入门到精通的学习路径。
3.1 第一阶段：基础概念入门

适合人群：完全的初学者，对AI Agent概念不熟悉推荐课程：微软的《AI Agents for Beginners》（https://learn.microsoft.com/zh-cn/shows/ai-agents-for-beginners/）通过10节课带你从概念到代码，快速入门建议学习时间：1-2周

3.2 第二阶段：核心技术掌握

适合人群：有一定编程基础，希望深入理解技术原理的开发者推荐课程：

吴恩达的Agentic AI课程（https://deeplearning.ai）：专注于构建智能工作流和实际应用Hugging Face AI Agents课程（https://huggingface.co/learn/agents-course/zh-CN/unit0/introduction）：提供从新手到专家的全面技能

建议学习时间：2-4周

3.3 第三阶段：企业级实战应用

适合人群：有一定项目经验，希望在真实商业场景中应用AI Agent的工程师推荐课程：

Google 5天AI Agent培训课（https://rsvp.withgoogle.com/events/google-ai-agents-intensive_2025/home）：高强度的企业级开发集训Anthropic官方课程（https://anthropic.skilljar.com）：深入学习使用Claude构建高级AI Agent

建议学习时间：1-3周

3.4 第四阶段：专业化进阶

适合人群：希望在特定领域进行深入研究的资深开发者推荐课程：

Coursera AI Agents专项课程（https://www.coursera.org/specializations/ai-agents）：系统化的知识体系，兼顾学术与实践Salesforce AI Agent Course（https://salesforce.com/ap/agentforce/ai-agent-course/）：聚焦商业应用场景和企业级解决方案

建议学习时间：4周到3个月不等

五、结语

AI Agent的技术在不断的提升中，不过在这个过程里我们也需要保持足够的清醒，通过学习提升自己在这方面的认知。

正如Karpathy所说的：也许十年后，我们每个人都会有一个真正智能的AI伙伴。但在那之前，让我们脚踏实地地解决眼前的工程问题。

所以把今年称为AI Agent爆发年的，还是太乐观了，这不是一场一两年内完成的革命，而是一个需要十年甚至更久的长期演进过程。当前的架构改进有其价值，但远未解决根本问题——AI仍然缺少记忆、感知、执行和规划的核心能力。

明智的做法是：

学习和理解当前技术的能力边界在适合的场景中务实应用对未来保持期待，但不要过度承诺持续跟进基础研究的突破

延伸阅读：

Andrej Karpathy访谈：https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathyAgent架构探索：https://www.philschmid.de/agents-2.0-deep-agents