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小序
AI 智能体是人工智能领域的主要研究偏向之一。。。。 。。。。近期，，， ，，字节跳动的李航博士在我国盘算机科学领域顶级期刊 Journal of Computer Science and Technology（JCST）上揭晓了一篇题为《General Framework of AI Agents》的看法论文（将收录于 JCST 创刊 40 周年专辑），，， ，，提出了一个涵盖软件智能体和硬件智能体的通用框架。。。。 。。。。其中，，， ，，软件智能体是指可运行于 PC 和手机等设惫亓智能体，，， ，，而硬件智能体则指物理天下中的机械人。。。。 。。。。
该框架的主要特点是：智能体以完成使命为目的，，， ，，以文本或多模态数据作为输入和输出，，， ，，依赖大语言模子（LLM）举行推理，，， ，，通过强化学习举行构建，，， ，，并能够使用种种工具与恒久影象系统。。。。 。。。。
李航博士以为，，， ，，现在业界常见的智能体，，， ，，以及字节跳动 Seed 团队最近研发的智能体，，， ，，均可纳入这一通用框架。。。。 。。。。别的，，， ，，文章还较量了智能体通用框架与人脑信息处置惩罚机制之间的关联，，， ，，剖析了智能体手艺的主要特点，，， ，，并探讨了该领域未来研究的主要偏向。。。。 。。。。
该文章主要看法如下：
智能体以完成使命为目的，，， ，，以文本和多模态数据为输入和输出，，， ，，依赖 LLM 举行思索，，， ，，通过强化学习构建，，， ，，使用种种工具和恒久影象。。。。 。。。。LLM 是智能体的焦点，，， ，，肩负「思索」功效，，， ，，其能力决议智能体的水平。。。。 。。。。智能体框架与人脑信息处置惩罚机制在功效层面保存对应关系。。。。 。。。。智能体的信息处置惩罚应该是神经符号处置惩罚。。。。 。。。。智能体的未来研究偏向包括：刷新模子架构与训练要领、扩大数据规模、研发自动和一连学习手艺、增强清静性与可控性。。。。 。。。。若是智能体强化学习的奖励函数凌驾完成使命的规模，，， ，，有可能带来重大危害，，， ，，需设立研发红线。。。。 。。。。
论文信息：Li H. General framework of AI agents. Journal of Computer Science and Technology. 2026, DOI: 10.1007/s11390-025-5951-5论文地点：https://jcst.ict.ac.cn/article/doi/10.1007/s11390-025-5951-5https://link.springer.com/article/10.1007/s11390-025-5951-5
智能体的通用框架
人工智能智能体（AI 智能体）通常拥有以下特点。。。。 。。。。
智能体是「合理行动的机械」，，， ，，能在情形中与情形（包括其中的人类）举行互动，，， ，，以完成使命为目的，，， ，，有评价完成使命优劣的标准。。。。 。。。。智能体以文本、多模态数据（包括图像、视频、音频）为输入，，， ，，以文本、多模态数据或行动数据为输出。。。。 。。。。智能体中从输入到输出的信息处置惩罚机制是通过数据驱动、机械学习的手段构建的，，， ，，一样平常基于强化学习。。。。 。。。。智能体使用多模态大语言模子（MLLM）包括其中的 LLM，，， ，，可以对文本的输入（提醒），，， ，，给出文本的输出（回复）；；；；；；；；也可以对多模态的输入，，， ，，爆发多模态的输出。。。。 。。。。MLLM 通常是预训练好的，，， ，，在强化学习中获得进一步微调。。。。 。。。。智能体中的 LLM 肩负着智能体「思索」的功效，，， ，，是智能体的焦点。。。。 。。。。在思索历程中，，， ，，可以天生输出面脑链，，， ，，举行推理。。。。 。。。。智能体的思索还包括妄想、总结和反思。。。。 。。。。智能体凭证需要使用种种工具，，， ，，以及恒久影象或影象。。。。 。。。。工具和影象的使用使智能体有别于 LLM 自己，，， ，，更主要的是，，， ，，这使其能力规模获得质的扩展。。。。 。。。。工具可以是内置的（如盘算器），，， ，，也可以是外挂的（如搜索引擎）。。。。 。。。。智能体凭证应用的需要可以具有高自主性或低自主性，，， ，，即自力地举行决媾和行动的能力。。。。 。。。。前者的例子有自动驾驶汽车，，， ，，后者的例子有智能客服系统。。。。 。。。。
随着人工智能手艺的生长，，， ，，种种 AI 智能体的信息处置惩罚框架的基本形态已经逐渐形成。。。。 。。。。该文将已有系统的框架举行归纳综合整理，，， ，，提出一个新的通用框架（图 1）。。。。 。。。。
图 1. AI 智能体的通用框架
智能体由多模态大语言模子（MLLM，，， ，， 其中 LLM 为焦点部分）、工具、影象（包括恒久影象和事情影象）、多模态编码器、多模态解码器以及行动解码器组成。。。。 。。。。
智能体可以吸收文本输入并天生文本输出，，， ，，其中文本既可以是自然语言，，， ，，也可以是形式化语言；；；；；；；；LLM 凭证文本输入天生文本输出，，， ，，并且还可能天生体现推理历程的文本，，， ，，即头脑链（chain of thought）。。。。 。。。。在这一历程中，，， ，，智能体可以挪用差别的工具，，， ，，并从影象中读取或向影象中写入信息和知识。。。。 。。。。
智能体还可以吸收多模态输入并天生多模态输出，，， ，，包括图像、音频和视频；；；；；；；；通过多模态编码器，，， ，，智能体天生多模态的中心体现，，， ，，将其输入到 MLLM 中，，， ，，再天生新的多模态中心体现，，， ，，最终通过多模态解码器天生多模态输出；；；；；；；；在此历程中也可以使用工具。。。。 。。。。
硬件智能体（即机械人）同样可以吸收文本和多模态输入，，， ，，并输出物理行动和多模态效果；；；；；；；；物理行动可以体现为机械人运动和操作的轨迹，，， ，，这些行动输出后由机械人的硬件和控制系统现实执行。。。。 。。。。
在硬件智能体中，，， ，，一样平常需要两类模子：MLLM 自己；；；；；；；；以及多模态 - 语言 - 行动模子（MLAM），，， ，，即在 MLLM 基础上增强了行动解码器的模子。。。。 。。。。MLLM 主要用于高层使命妄想、推理，，， ，，以及与情形的交互，，， ，，而 MLAM 则用于低层行动妄想（即天生用于执行妄想的运动和操作轨迹）。。。。 。。。。
MLLM 和多模态编码器主要通过预训练获得；；；；；；；；MLLM、多模态编码器、多模态解码器以及行动解码器在后训练阶段进一步微调，，， ，，一样平常通过模拟学习和强化学习举行。。。。 。。。。
该文提出的框架具有两层结构：底层由 MLLM、编码器、解码器、工具和影象等组件组成；；；；；；；；顶层则是整体的信息处置惩罚机制。。。。 。。。。别的，，， ，，这些组件同时处置惩罚符号表征和神经表征。。。。 。。。。
智能体实例
业界着名的智能体或智能体框架，，， ，，如 AutoGPT、LangChain、ReAct、Reflexion、LATS、ToolFormer、Voyager、OS-Copilot、Gemini Robotics 1.5，，， ，，以及字节跳动 Seed 近期研发的智能体 AGILE、Delta Prover、Robix+GR-3 和 M3 Agent，，， ，，其信息处置惩罚框架均可视为图 1 所示通用框架的特例。。。。 。。。。
这些智能体在输入和输出形式上各不相同，，， ，，并且可能使用工具、影象，，， ，，或两者兼而有之，，， ，，但它们的焦点架构与事情流程是一致的。。。。 。。。。未来，，， ，，随着智能体朝着更高通用性偏向生长，，， ，，其底层框架也将逐渐趋于通用化。。。。 。。。。
与人脑的较量
人的头脑，，， ，，即大脑的信息处置惩罚，，， ，，大多是在下意识中举行的，，， ，，有诸多个相对自力的子系统并行处置惩罚信息。。。。 。。。。脑科学中的全局事情空间（global workspace）假说以为，，， ，，意识是实现全脑信息同步的机制，，， ，，其信息处置惩罚体现出串行特征。。。。 。。。。下意识 - 意识的这种并行 - 串行协同机制，，， ，，使大脑在坚持高效处置惩罚的同时，，， ，，也能有用地应对重大的情形。。。。 。。。。
具身认知论（embodied cognition）以为，，， ，，在人的头脑历程中，，， ，，意识中的处置惩罚爆发的是表象（image），，， ，，心智盘算论（computational theory of mind）以为意识中的处置惩罚爆发的是心智语言（mental language, mentalese）。。。。 。。。。现在没有定论，，， ，，该文借鉴两者的看法，，， ，，假设头脑中既能爆发心智语言，，， ，，也能爆发表象。。。。 。。。。图 2 描绘了大脑的信息处置惩罚机制。。。。 。。。。
图 2 人脑大脑的信息处置惩罚机制
可以看出，，， ，，智能体的框架与人脑大脑的信息处置惩罚机制在功效层面上有对应关系，，， ，，都具有两层的信息处置惩罚结构（虽然两者在算法和实现层面上完全差别）。。。。 。。。。上层是串行处置惩罚，，， ，，下层是并行处置惩罚。。。。 。。。。两层之间的信息交流通过神经表征和符号表征举行。。。。 。。。。
图 1 所示的智能体可以对视觉和听觉信息举行处置惩罚，，， ，，天生语言，，， ，，开展推理，，， ，，妄想行动，，， ，，并且在其中举行有机的协调；；；；；；；；这方面与人有相似之处。。。。 。。。。虽然也有一些差别点，，， ，，例如，，， ，，盘算机可以以文本的形式，，， ，，对语言举行输入和输出，，， ，，而人则通过视觉、听觉、触觉等多模态形式对语言举行输入和输出。。。。 。。。。
在人脑与通用智能体框架之间，，， ，，在功效层面保存若干相似之处。。。。 。。。。首先，，， ，，两者均泛起双层结构：底层由多个处置惩罚� ？？？ ？？？？樽槌�，，， ，，上层则认真协调与同步。。。。 。。。。其次，，， ，，两者在处置惩罚信息时，，， ，，均通过这些� ？？？ ？？？？橐苑疟碚饔肷窬碚髁街中问骄傩�。。。。 。。。。唬�；；；；；；蛘咚�，，， ，，人脑与 AI 智能体均接纳了神经符号处置惩罚。。。。 。。。。
剖析和讨论
软件智能体和硬件智能体
软件智能体与硬件智能体（机械人）实质上具有相似性，，， ，，但也保存差别。。。。 。。。。这主要是由于它们运行的情形差别：软件智能体运动于数字天下，，， ，，而硬件智能体则作用于物理天下。。。。 。。。。只管两者所处的情形有所区别，，， ，，但它们在信息处置惩罚框架上是一致的。。。。 。。。。二者主要的区别在于其输入与输出的形式差别。。。。 。。。。
软件智能体通常以文本及多模态（视觉与听觉）数据作为输入，，， ，，输出则多为符号形式，，， ，，如文本、代码或其他结构化表达。。。。 。。。。相比之下，，， ，，机械人这样的硬件智能体需要处置惩罚更多样的多模态输入。。。。 。。。。例如，，， ，，它们可以整合触觉数据。。。。 。。。。更主要的是，，， ，，硬件智能体的输出不限于文本和多模态，，， ，，还包括物理行动。。。。 。。。。
具身认知理论以为，，， ，，人类智能是通过身体与情形的互动生长而来的，，， ，，这一原理也可以拓展至机械智能。。。。 。。。。硬件智能体可以借助更富厚的输入与行动空间，，， ，，从而生长出更通用、更具顺应性的智能。。。。 。。。。
智能体中的大语言模子
大语言模子 LLM 肩负着智能体「思索」的功效，，， ，，是智能体的焦点。。。。 。。。。智能体的智能水平主要依赖于 LLM 的能力。。。。 。。。。
经由强化学习微调的 LLM 自己就是一种强盛的智能体，，， ，，通过天生语言，，， ，，完成与人交互的使命。。。。 。。。。其中交互可以是单轮的，，， ，，也可以是多轮的；；；；；；；；交互的历程中可能使用头脑链举行推理；；；；；；；；天生的语言可以是自然语言，，， ，，也可以是形式语言，，， ，，例如代码。。。。 。。。。LLM 的语言天生基于上下文，，， ，，在多轮交互时就是现在为止的交互纪录，，， ，，存储在 LLM 的上下文窗口或短期影象中。。。。 。。。。
可是 LLM 也有缺乏：只有短期影象，，， ，，无法无限制地存储和使用信息和知识。。。。 。。。。 LLM 也不具备搜索、算术盘算、代码执行等能力。。。。 。。。。再有，，， ，，LLM 也不可直接处置惩罚多模态数据。。。。 。。。。
智能体在 LLM 的基础上，，， ，，增添恒久影象、种种工具、多模态处置惩罚� ？？？ ？？？？�，，， ，，组成两层结构，，， ，，并通过强化学习再训练，，， ，，使它变得越发强盛。。。。 。。。。
推理
推理是一个具有多重寄义的看法，，， ，，保存若干种类型。。。。 。。。。深度学习中的推理通常指用训练好的模子对未知数据的展望，，， ，，当模子是天生模子时是指对新数据的天生。。。。 。。。。数学领域的逻辑推理（包括命题逻辑、一阶谓词逻辑）是整个数学的基础。。。。 。。。。唬�；；；；；；笛傲煊虻谋匆端雇贫虾鸵蚬贫细髯杂涤醒峡岷屯暾氖低�。。。。 。。。。类推推理（analogical reasoning）是指针对两个相似的事物，，， ，，将其中一个事物的属性、种别、功效推广到另一个事物上的推理。。。。 。。。。一样平常以为机械学习中神经网络的分类、语言模子的天生等实现的是类推推理。。。。 。。。。
人的推理接纳哪种类型 ？？？ ？？？？现在科学并没有定论。。。。 。。。� ？？？ ？？？？梢钥闯鍪嵌嗝娴�。。。。 。。。。我们在做数学定理证实的时间，，， ，，推导历程中使用的是逻辑推理。。。。 。。。。福尔摩斯通过网络的证据判断监犯是谁的可能性最大，，， ，，这个历程可以用贝叶斯推断来描绘。。。。 。。。。但人在一样平常思索历程中更多使用的是类推推理，，， ，，在人的明确、决议、学习中起着主要作用。。。。 。。。。例如，，， ，，「时间」是一个笼统的看法，，， ，，我们通常用从左到右的一条带箭头直线，，， ，，一个着实的看法，，， ，，来明确它；；；；；；；；现实是一个比喻。。。。 。。。。
LLM 的推理要分三个差别条理来明确。。。。 。。。。
预训练模子的推理是一个自回归地展望或天生下一个词元的历程（next token prediction）。。。。 。。。。现实是基于上下文的词元序列的循环类推推理。。。。 。。。。预训练时的目的是爆发似然函数最大或交织熵损失最小的词元序列，，， ，，等价于对训练数据的无损压缩。。。。 。。。。在预训练模子的基础上举行强化学习（基于验证器或 Reinforcement Learning from Human Feedback，，， ，，RLHF）微调，，， ，，获得的模子是一个战略函数，，， ，，其状态由目今上下文的词元序列体现，，， ，，行动由下一个词元体现。。。。 。。。。（Supervised Fine-Tuning, SFT, 可以看作是模拟学习）。。。。 。。。。强化学习的一条推理路径是 LLM 与情形交互历程中爆发的词元序列。。。。 。。。。奖励的期望值最大的路径是最优的词元序列。。。。 。。。。训练时最终获得奖励，，， ，，推理时始终没有奖励，，， ，，因此推理的每一步模子做的也是下一个词元展望。。。。 。。。。LLM 的推理也可以看作是在陈述的空间中的搜索。。。。 。。。。LLM 天生的词元子序列会形成一段文字，，， ，，体现一个完整的语义，，， ，，这里称之为陈述（statement）。。。。 。。。。事实上，，， ，，LLM 的推理也是在所有可能的陈述组成的空间举行的。。。。 。。。。陈述可以是基于自然语言的，，， ，，也可以是基于形式语言的。。。。 。。。� ？？？ ？？？？梢蕴逑致呒评�，，， ，，也可以体现类推推理。。。。 。。。。头脑链也是陈述的一种。。。。 。。。。这样，，， ，，LLM 的推理（搜索）就可以泛起多种类型的推理能力，，， ，，特殊是经由强化学习训练的 LLM。。。。 。。。。智能体中的 LLM 最后通过整体的强化学习训练获得，，， ，，继续了 LLM 的这种推理能力。。。。 。。。。
神经符号处置惩罚
神经符号处置惩罚是指符号处置惩罚与神经处置惩罚（深度学习）的团结。。。。 。。。。智能体应具备神经符号处置惩罚能力，，， ，，这也是智能体与多模态大语言模子（MLLM/LLM）之间的主要区别。。。。 。。。。
只管 LLM 在一定水平上能举行符号处置惩罚，，， ，，但在需要严谨性的使命中，，， ，，它们并不完全可靠。。。。 。。。。相比之下，，， ，，使用工具的初志正是为了举行符号处置惩罚。。。。 。。。。例如，，， ，，逻辑推理和数学盘算实质属于符号处置惩罚，，， ，，应当通过响应的工具来实现，，， ，，而非仅仅依赖于 LLM。。。。 。。。。这是由于 LLM 从机制上无法实现严谨的逻辑推理和数学盘算。。。。 。。。。
别的，，， ，，恒久影象中的天下知识实质上是多模态的。。。。 。。。。这类知识中的一部分可以更自然、更合理地以符号形式泛起。。。。 。。。� ？？？ ？？？？蒲еぞ菖�，，， ，，人类知识的获取和影象是以实体和看法为中心的，，， ，，这些实体和看法在脑海中形成了一个重大的语义网络。。。。 。。。。同样，，， ，，智能体的影象中也可以维护这样一种语义网络，，， ，，该网络可以通过符号处置惩罚从 LLM 的输出中构建。。。。 。。。。
智能体对情形的明确（例如对语言和视觉输入的明确）不应局限于表象形式，，， ，，而必需深入到语义层面，，， ，，即实现锚定（grounding）。。。。 。。。。对情形的准确明确能使智能体更有用地完成使命。。。。 。。。。锚定的实质在于将输入信息与已有知识建设关联。。。。 。。。。以「神经 - 符号」混淆形式存储在恒久影象中的知识，，， ，，能够有用地增进这一锚定历程。。。。 。。。。
未来生长
智能体和机械人的生长仍处于早期阶段，，， ，，仍然有许多科学和手艺问题有待探索和攻克。。。。 。。。。除了基本的模子架构、训练要领以外，，， ，，以下几个主要的研究课题也需要普遍的探索和深入的研究。。。。 。。。。
扩大数据规模
缺乏训练数据应该是现在智能体开发中遇到的最大瓶颈。。。。 。。。。怎样在智能体的通用或笔直领域中网络足够大规模的数据，，， ，，用于模子训练，，， ，，是亟待解决，，， ，，也是各人正在起劲解决的问题。。。。 。。。。例如，，， ，，机械人的开发需要有足够量的机械人硬件系统资助举行数据收罗。。。。 。。。。
一个解决计划是在现实场景当中，，， ，，先有一个还不错的智能体举行运行，，， ，，举行数据收罗，，， ，，在这个历程中，，， ，，获得大宗的真实数据，，， ，，构建数据模子训练的闭环。。。。 。。。。另一个解决计划是通过自动的手段，，， ，，包括天生式 AI 手艺，，， ，，自动合成数据用于模子训练。。。。 。。。。这些要领都需要以后充分的实验和探索。。。。 。。。。
自主和一连学习
现在智能体一样平常是事先训练好，，， ，，然后在详细场景中使用。。。。 。。。。许多学者指出，，， ，，未来的智能体应该能够在使用历程中，，， ，，也就是与情形的互动历程中，，， ，，举行自主学习（autonomous learning）和一连学习（continual learning）。。。。 。。。。
纵然是现在的智能体框架，，， ，，也能更自动地学习。。。。 。。。。例如，，， ，，智能体在使用历程中举行在线强化学习。。。。 。。。。通过轨迹采样，，， ，，获得情形的奖励，，， ，，举行使用和探索的平衡，，， ，，学习到更好的战略。。。。 。。。。现在在线强化学习由于清静等缘故原由并没有现实使用起来。。。。 。。。。
自动和一连学习意味着智能体在与情形的互动中，，， ，，一直构建或更新对情形的感知和认知，，， ，，一连掌握或提高完成使命的妄想和控制能力，，， ，，提升自身的智能水平。。。。 。。。。
清静性和可控性
智能体的清静性和可控性永远是最主要的问题之一。。。。 。。。。高自主性的智能体可能带来的危害更大，，， ，，怎样将可能的危害控制在最小规模是一连需要解决的问题。。。。 。。。。
若是是使用强化学习训练智能体，，， ，，这就关系到怎样界说强化学习的奖励函数。。。。 。。。。若是奖励函数体现完成使命的优劣，，， ，，同时与人类价值观对齐；；；；；；；；这时危害虽然保存，，， ，，但相对可控。。。。 。。。。
若是奖励函数凌驾完成使命的范加拿大cp2.8展望围，，， ，，那就有可能给人类带来极大的危害。。。。 。。。。我们需要设置研究和开发的红线。。。。 。。。。例如，，， ，，假设以智能体在情形中是否能生涯作为奖励函数，，， ，，那么训练出来的智能体，，， ，，就有可能变得自私，，， ，，容易会去作恶。。。。 。。。。智能体在与情形交互中举行学习，，， ，，情形中总是保存使智能体「学坏」的信息和知识，，， ，，这一点人也是一样的，，， ，，着实并不可怕。。。。 。。。。要害是智能体是否能扫除滋扰，，， ，，学习到「好的」手艺和行为。。。。 。。。。这里，，， ，，奖励函数起着决议性的作用。。。。 。。。。
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