想问下各位网友三种传统 Agent 架构对比

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想问下各位网友三种传统 Agent 架构对比

2025-8-4

1. AI Agent 浪潮初现：早期定义与发展早期 Agent 的定义已强调其自主、社交、反应和主动的特性，奠定了 AI Agent 后期的发展路径传统 Agent 架构受限于硬件条件和预编程机制，仅具备有限的自主性与对动态环境的适应能力，尚不具备当今 AI Agent 的生成、学习和环境感知的“智能”。 1.1. Agent 的早期定义 Agent 的概念源于 1959 年约翰麦卡锡提出的“建议接受者”（advice taker），其核心是具备感知、推理与行动能力的常识性程序。1995 年，斯图尔特罗素与彼得诺维格将其定义为“能通过传感器感知环境并以执行器作用于环境的任何事物”。同年，伍尔德里奇与詹宁斯提出了强弱 Agent 的概念，其中 Agent 的“弱定义”是相对普遍的用法，指任何具备某些基本属性的硬件或（更常见的）软件系统。这些属性包括：自主性（autonomy）、社交能力（social ability）、反应性（reactivity）和主动性（pro-activeness）。从概念上讲，这种 Agent 可以看作一个自包含的、并发执行的软件进程，该定义也因其通用性而被广大学者接受，并成为后来 AI Agent 技术应用的基础。 1.2. 传统 Agent 架构发展在 20 世纪 70 到 90 年代，研究者提出了几种截然不同但影响深远的架构：审议式（Deliberation）架构基于逻辑以及人类的理性，将智能决策过程建模为严谨的逻辑推导反应式（Reactive）架构从生物行为中汲取灵感，强调快速、鲁棒的应激行为混合架构则融合了这两种架构的优势。 1.2.1. 审议式架构：BDI 架构（Belief-Desire-Intention Architecture）审议式架构，也被称为符号架构（Symbolic-based Architecture），是一种早期的智能体设计方法，其核心思想是使用符号表示来建模环境和智能体的行为。该架构建立在艾伦纽厄尔和赫伯特西蒙于 1975 年提出的物理符号系统假说之上，该假说认为通用的智能行为源于物理符号系统。审议式架构中最杰出的代表是“信念-愿望-意图”（BDI）架构。在该架构中，信念是所有可能性的集合。而目标是对信念的第一次筛选，只保留期望的结果。意图则是对目标的第二次筛选，锁定一个具体的、承诺要执行的计划。在 BDI 架构下，Agent 能够像人类一样，在信念的基础上，从多个愿望中选择并确定当前意图，然后执行相应的计划。这种架构适合需要进行长期规划、协商和理性决策的复杂应用场景。 1.2.2. 反应式架构：包容架构（Subsumption Architecture）与审议式架构的自上而下、基于模型的思想形成鲜明对比的是反应式架构。其中最具代表性的是罗德尼布鲁克斯于 1986 年提出的包容架构，该架构最初被应用于机器人自动化领域的架构设计。布鲁克斯认为，将智能分解为“感知-规划-行动”的串行功能模块是错误的，构建复杂的、中心化的世界模型是一条走不通的路。包容架构的核心创新在于其分解方式：按任务达成的行为进行水平分解，形成一个由多个能力递增的并行层级组成的控制系统，每一层都是一个自足的行为产生系统。其中，最底层实现最基本的行为，如等级 0 的能力是“避免与物体接触”。更高层则实现更复杂的行为，例如等级 1 的“随意漫游”或等级 2 的“探索世界”。

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