AI智能体开发目前主要基于哪些方面？

AI智能体（AI Agent）是指能够自主感知环境、做出决策并执行动作以达成目标的智能系统。其开发涉及多个技术维度和能力模块，目前主要基于以下核心方面：

一、基础智能能力：感知与理解

智能体的核心前提是“能看懂、能听懂、能理解”环境信息，这依赖底层的感知与理解技术：

• 自然语言处理（NLP）：基于大语言模型（LLM，如GPT、LLaMA）实现文本理解、意图识别、多轮对话等能力，是处理人类指令、解析文本环境的基础（例如办公智能体理解邮件需求、客服智能体解读用户问题）。
• 多模态感知：融合视觉（图像/视频识别，如检测物体、场景理解）、语音（语音转文字、情感识别）、传感器数据（如机器人的红外/雷达数据），让智能体能够处理更复杂的真实环境（例如家庭服务机器人识别家具位置、自动驾驶智能体分析路况）。
• 环境建模：将感知到的信息抽象为结构化“环境状态”（如用坐标描述物体位置、用知识图谱记录实体关系），为后续决策提供基础。

二、决策与规划：自主行动的核心

智能体的“自主性”体现在能根据目标和环境状态，自主规划行动步骤，这是开发的核心难点：

• 目标拆解与规划：将复杂目标（如“筹备一场会议”）拆解为可执行的子任务（“定时间→约参会人→订会议室→发议程”），常用技术包括符号规划（基于规则的逻辑推理）、启发式搜索（如A*算法）、LLM驱动的链式推理（Chain-of-Thought）。
• 强化学习（RL）：通过与环境的交互“试错学习”，优化决策策略（如游戏智能体通过千万次对战学会最优操作、工业机器人通过训练掌握精密装配动作）。
• 不确定性决策：在信息不全或动态变化的环境中（如股市波动、交通流变化），基于概率模型（如贝叶斯网络）或强化学习中的探索