蒙特利尔大学助理教授Bang Liu等研究者共同发表了一份高达256页的报告，对智能体技术进行了全面梳理。这篇满满的报告包含智能体的核心组件、智能体的自我进化、协同进化智能系统、构建安全且有益的AI智能体四大板块。四大板块之下，还分有二十二个小节，囊括了你能想到的所有构建AI智能体的细节。话不多说，先带大家抢先体验一些报告的亮点：
一、AI智能体的构成要素
关于AI智能体的构成要素，很多说法都比较抽象。这份报告就很清晰明了：AI智能体其实就是在动态环境里不断’感知-思考-行动’的一个循环系统。
具体来说就是：
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先用传感器获取环境信息 -
用’大脑’（认知模块）分析处理 -
做出决策后执行行动 -
行动结果反过来又改变环境
而且智能体还有自己的‘心理活动’（比如记忆、目标、情绪这些），这些内部状态会互相影响，最终决定它怎么行动。
二、推理
在讲AI智能体的核心组成部分时，报告对推理能力的分析特别详细。对比了基于大语言模型的智能体常用的几种推理方法：
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结构化推理：分为静态与动态 -
非结构化推理：分为显式与隐式 -
规划：规划是一种更高级的推理方式，它涉及到在潜在空间中进行多步推理。
三、行动系统
如何让AI智能体在现实世界里真正行动起来、自己做决策。要做到这点，报告里将行动系统划分为行动空间与学习方法两个方面介绍。
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行动空间：包括语言、数字环境、物理世界 -
学习方法：交互式链式学习、预训练和监督微调、强化学习
四、会自我进化的AI智能体
现在要做个靠谱的AI智能体，还是得靠人力慢工出细活。不过，这个领域最让人兴奋的机会，是搞出能自己升级、甚至能创造更强AI的AI系统！
怎样实现这个目标？报告里配了张超直观的示意图：原来优化器可以在优化空间内不断调整各个组件，逐步改进智能体系统，直到获得满意结果。
参考文献：
[1] https://arxiv.org/pdf/2504.01990
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（文：NLP工程化）