AI Agent 到底是什么?从 Jennings 定义谈起 “AI Agent”这一术语虽在近年大热,但其核心概念早已由 Nicholas R. Jennings 与 Michael Wooldridge 在 1995 年的《Intelligent Agents: Theory and Practice》中系统确立。他们将“智能体”定义为:一个嵌入特定环境中的计算系统,能够在该环境中自主行动以实现其设计目标。这一定义成为多智能体系统(MAS)研究的基础,并提出四项衡量智能体的关键属性:自主性(能独立运行)、反应性(感知并响应环境变化)、前瞻性(基于目标采取主动行动)与社会性(能够协作与沟通)。 然而,在当下的工程实践中,要真正实现这四大属性仍具有相当高的难度。尽管 ReAct、AutoGen、LangGraph、CrewAI 等主流框架纷纷打出“Agent”旗号,它们多数仍停留在“语言模型 + 工具调用”的阶段,缺乏结构化的状态封装、计划机制与交互协议。这些系统通常依赖自然语言记忆作为状态存储,对环境的感知局限于文本输入输出,目标与计划的建模大多被简化甚至省略,而协作机制也往往停留在对话模拟层面,缺乏真实的社会行为协议与组织控制结构。 换句话说,当代 LLM Agent 多数只能在表层满足 Jennings 框架中的“工具调用”与“表面协作”,而在真正的状态感知、计划能力、环境互动与协作协议等方面仍存在明显工程落差。它们更像是 prompt 的包装器,而非具备认知与调度能力的结构性智能体。 要真正构建接近 Jennings 理想的 AI Agent,必须引入可解释的状态模型与持久记忆结构、明确的计划调度机制、标准化的交互协议以及多轮对话中的身份与行为一致性。只有当智能体具备了这些结构能力,它才不再是一个被动执行的语言函数,而是一个真正能够协同、规划、反应并自主演化的结构系统单元。 真正的智能体到底值不值得投入研究?还是说,它会不会最终成为一个耗尽心力、却注定走入死胡同的幻象? 这个问题越来越像一面照妖镜。现实世界里,有太多曾被寄予厚望的底层技术,最终悄无声息地被市场淘汰、被工程复杂性吞噬。Jennings 所定义的理想型智能体,正面临类似的命运风险。它拥有令人敬畏的结构理想—— 🧱 结构性:每一个模块边界清晰、可组合、可迁移; 🧠 状态性:具备可追踪、可持久、可调度的运行状态; 💾 记忆性:融合语义唤醒与行为经验的双系统记忆机制; 🧭 路径性:支持非线性、多策略、可重构的执行结构; 🤖 调度性:能够统一调度工具、任务、子 Agent; 🔁 自演化:具备反思、失败容忍、成长与优化能力。 这简直就是我心中最理想的“结构人格”,我是无比憧憬的。这个甚至能完美解决上下文的问题。 看起来无比完美,却让人光是读完就头皮发麻。工程难度极高,构建成本惊人,调试流程复杂,状态不可控,行为难以解释。我也怀疑:这样一个理想结构真的能落地吗?它真的有价值吗? (2/n)