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近年来，人工智能领域取得了飞速发展，但其核心目标——实现通用人工智能（AGI）——仍然是一个极具挑战性的课题。AGI旨在创建具有人类水平认知能力的（半）自主和自适应计算机系统，能够像人类一样进行抽象思维、类比、规划和问题解决。尽管自20世纪50年代人工智能概念诞生以来，研究人员一直在探索实现AGI的可行性，但目前的人工智能系统大多仍局限于特定领域，与人类大脑的认知能力仍有较大差距。

为了解决这一问题，来自不同研究机构的学者Bo Yu、Jiangning Wei、Minzhen Hu、Zejie Han、Tianjian Zou、Ye He、Jun Liu等人提出了一种全新的思路——脑启发式人工智能agent（brain-inspired AI agent）。这一概念的核心在于从人类大脑的运行机制中汲取灵感，将其功能规则复制到智能模型中，从而构建出能够实现基本认知智能的agent架构。

脑启发式人工智能agent的核心架构
文章提出了一个脑启发式人工智能agent的架构，该架构基于大脑皮层的功能分区和连接网络。表 I 总结了agent的功能模块、对应的大脑皮层区域及其主要功能和功能连接网络。例如，感知模块对应于初级视觉皮层和初级听觉皮层，负责视觉和听觉感知；规划模块对应于前额叶皮层，负责高级认知功能和规划。这种模块化的设计使得agent能够像人类一样处理多种模态的信息，并在不同任务之间灵活切换。

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脑启发式人工智能agent的功能实现
文章详细描述了如何将大脑皮层的功能区域映射到人工智能代理的功能模块中。例如，图 1 展示了脑启发式代理中大脑区域的示意图，图中清晰标注了不同功能模块对应的脑区，如感知模块对应视觉皮层和听觉皮层，决策模块对应背外侧前额叶皮层等。这些功能模块通过模拟大脑的功能连接网络进行协同工作，从而实现复杂的认知任务。

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现有agent架构与脑启发式架构的对比
文章还对现有的agent架构进行了调研和分析，指出当前的agent架构大多基于大模型，但这些架构仍然局限于特定任务，缺乏灵活性和通用性。表 II 对比了多种基于大模型的单agent架构与脑启发式agent架构的功能模块。例如，GEAP、WebShop、AT-agent 等现有架构在感知、规划、决策、行动、记忆等方面各有侧重，但大多数架构仅支持部分功能。相比之下，脑启发式agent架构涵盖了感知、规划、决策、行动、记忆、推理、反思、优化、情绪和语言等所有功能模块，展现出更全面的智能潜力。

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脑启发式人工智能agent的未来挑战
尽管脑启发式人工智能agent展现出巨大的潜力，但实现真正具有人类水平智能的agent仍面临诸多挑战。首先，对人类大脑的理解仍然有限，目前的研究主要集中在大脑皮层的中尺度区域，而对于更细粒度的神经连接和亚皮层区域的研究还不够深入。其次，脑启发式代理架构的实现需要大量的计算资源，如何高效地分配这些资源是一个亟待解决的问题。此外，如何将众多功能模块和连接网络整合到一个统一的框架中，也是实现脑启发式代理的关键挑战之一。

脑启发式人工智能agent的发展前景
文章指出，脑启发式人工智能agent的未来发展前景广阔。随着人工智能技术的不断发展，特别是大模型的进一步优化和硬件性能的提升，脑启发式agent有望在未来实现更大的突破。通过模拟大脑的结构和功能，这种agent架构不仅能够处理多种模态的信息，还能在不同任务之间灵活切换，展现出类似于人类的认知能力。这一研究不仅为人工智能领域带来了新的希望，也为未来的人工智能系统设计提供了重要的参考。

https://arxiv.org/pdf/2412.08875