2016年,AlphaGo击败围棋世界冠军,引发大众对AI能力的广泛关注;2022年,ChatGPT横空出世,掀起生成式AI产业的又一轮热潮。而今年,智能体成为推动走向更自主、更智能AI时代的关键引擎。这些改变的背后,是AI技术的不断成熟,是人工智能“眼”“脑”“手”能力的持续进化。
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感知能力延伸:向多模态方向发展Uix河南省质量协会官网,河南质量网,河南质量协会网站
“智能体泛指能够感知环境、理解信息并做出决策与行动的代理体,它具有自主性、适应性和交互能力。”赛迪研究院信软所人工智能产业研究室王宇霞告诉《中国电子报》记者。如今,智能体的能力边界正在被不断拓宽,从单一的文本交互,向融合视觉、听觉、动作等多模态信号的方向发展。报告表示,多模态大模型能帮助智能体实现跨模态理解,增强其对复杂信息的综合理解能力;同时,还能提升其多模态交互能力,提升用户使用体验。
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向“辅助决策者”演进:自主决策能力增强Uix河南省质量协会官网,河南质量网,河南质量协会网站
仅有感知和推理能力还不足以构成完整的智能体,执行层面的技术突破,正在决定智能体能否真正从理论构想迈向产业落地。王宇霞强调,智能体能够理解人类意图,自动拆解任务、作出决策,其最大特点就是能调用、使用工具。腾讯云副总裁、腾讯云智能及腾讯优图实验室负责人吴运声对此提出了更高的评价,认为智能体不仅能自主选择工具,甚至可以自动创造工具。随着大模型理解、推理和规划能力的提升,智能体在预设规则和安全边界内的自主决策能力正在增强,能处理更复杂的规则组合,逐步从纯“执行者”向具有一定分析能力的“辅助决策者”角色演进。通过学习和掌握更广泛、更复杂的工具调用能力,智能体将更深度地嵌入现有业务流程,能够自动触发并协调后端系统的多项操作,从而形成更强的端到端自动化链条。
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更值得关注的是,智能体还能通过协作机制实现能力集成。多个具备不同技能的智能体可以组成“团队”,通过明确的任务分配和协作机制,共同完成更复杂的、需要多步推理或跨系统协作的任务链,提升整体解决问题的能力上限。然而,这一过程并不是一蹴而就的。吴运声以腾讯云业务实践为例,强调智能体应能融合确定的工作流和灵活的大模型,以满足更复杂多样的企业应用需求。他提出,腾讯云正在完善多智能体协同机制,通过任务拆解、容错补位等机制,构成自组织、自进化的“AI团队”,全面提升系统的鲁棒性与可靠性。
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根据我国人工智能发展规划,到2027年,新一代智能终端、智能体等应用普及率预计将超过70%,到2030年,这一比例将进一步提升至90%以上。从感知、推理到执行,从单智能体到多智能体协同,技术突破正重塑智能体的多重能力,系统性地支撑其走向更广泛而深入的应用场景。
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