DeepSeek内部研讨系列-AI Agent与Agentic AI的原理和应用洞察与未来展望-北京大学-202505.pdf
这份文档是关于AI Agent（人工智能代理）和Agentic AI（自主智能AI）的深度研讨资料，旨在帮助科研人员、工程师以及AI技术爱好者深入了解该领域的核心技术、前沿进展与未来挑战。
文档首先从AI Agent和Agentic AI的兴起入手，探讨了Agent智能的定义、核心特质、发展历程和适用场景。它强调了Agent技术爆发的技术契机和演进脉络，并解释了Agent及Agentic AI与传统AI的区别。
接下来，文档深入剖析了AI Agent的核心技术栈，涵盖了感知模块、认知与决策模块、行动模块和Agent架构模式。其中，感知模块涉及多模态信息输入和处理，认知与决策模块重点介绍了LLM（大型语言模型）在Agent中的作用，以及规划、记忆和学习能力。行动模块探讨了工具使用、代码执行和物理世界交互。架构模式则对比了单Agent和多Agent系统，并介绍了A2A协议等关键技术。
文档还详细拆解了主流的Agent平台、框架与项目技术，包括低代码/无代码平台（如Coze、Dify、FastGPT）、代码级框架（如AutoGen、LangGraph、CrewAI）以及各种Agentic应用和产品（如Genspark、秘塔AI、Perplexity AI等）。针对每个平台/项目，文档重点分析了其技术特点、创新实现、架构设计、优势和局限性。
最后，文档展望了AI Agent的技术现状、核心挑战与未来展望。它评估了Agent在记忆、规划和行动等方面的技术成熟度，并深入探讨了Agent面临的诸多挑战，如幻觉问题、推理稳定性、Agent协同等。此外，文档还对AI Agent商业落地、智能本质、人机协同等开放性问题进行了思考，并对Agent的未来发展趋势进行了展望，包括智能体操作系统（AgentOS）的出现以及AI员工的普及。
总体而言，这份文档力图为读者提供一个关于AI Agent和Agentic AI的全面而深入的理解，涵盖了从理论基础、技术细节到应用实践和未来趋势的各个方面。
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