如果说聊天机器人只是坐着等待被问问题，那么人工智能代理（AI agent）则是主动的，可以自主行动，并适应环境。当多个代理发展成多代理框架时，其潜在能力将成倍增加。但随着数量增加和复杂性的增加，风险也随之增加，需要进行更严格的检查。

来源：Roman Samborskyi / Shutterstock

【睿观：人工智能代理（AI agent）是一种能够在环境中自主行动的软件实体，它具备感知、学习、推理和决策的能力。随着人工智能技术的不断发展，AI agent在各个领域展现出了巨大的潜力。AI agent 是一个更广义的概念，代表了人工智能在各个领域中的应用。AI智能体（bot） 则是AI agent在对话交互领域的一个具体体现。AI agent作为人工智能发展的重要方向，具有广阔的应用前景。然而，在享受AI agent带来的便利的同时，我们也需要关注其带来的风险，并采取相应的措施加以应对。本文主要探讨了人工智能代理（AI agent）在各行各业的应用以及所带来的机遇与挑战。

（一）核心观点：

AI agent的广泛应用：AI agent已经不再是概念，而是逐渐落地到各个行业，如NASA、金融、医疗等。它们可以自动化任务、提高效率、优化决策。

AI agent的潜力与风险：AI agent具有巨大的潜力，可以解决复杂问题，但同时也带来了新的风险，如数据隐私、安全、伦理等问题。

AI agent的发展趋势：AI agent的发展趋势是朝着更智能、更自主的方向发展，它们将能够处理更复杂的任务，并与人类进行更深入的交互。

行业应用案例：文章介绍了多个行业中AI agent的应用案例，如NASA使用AI agent监测洁净室、金融行业使用AI agent优化投资决策、医疗行业使用AI agent辅助诊断等。

技术实现：文章介绍了实现AI agent的一些关键技术，如自然语言处理、机器学习、知识图谱等。

面临的挑战：文章也提到了AI agent发展过程中面临的挑战，如数据隐私、安全、伦理等问题。

（二）主要内容概括：

AI agent是什么？ 解释了AI agent的概念、特点以及与AI智能体（bot）的区别。

AI agent的应用场景： 介绍了AI agent在不同行业中的应用案例。

AI agent的技术实现： 概述了实现AI agent所需的关键技术。

AI agent带来的机遇与挑战： 分析了AI agent带来的积极影响和潜在风险。

行业动态：介绍了各大公司在AI agent领域的布局和进展。】

根据Gartner 的说法，代理不一定是 AI 模型。它也可以是一个软件程序或其他计算实体，或者是一个机器人。当多个独立但可交互的代理组合在一起时，每个代理都能够感知环境并采取行动，你就得到了一个多代理系统。

是的，企业已经在部署它们了。例如，NASA 的喷气推进实验室使用多智能体系统来确保其洁净室保持清洁，这样前往其他星球的飞行硬件就不会受到任何污染。

从2018 年开始，该机构使用代理（运行受生物启发的神经网络和时间序列模型的 Raspberry PI 计算机）作为传感器协作网络的基础。

“这不仅仅是对颗粒物的一次测量，”NASA JPL前首席技术和创新官 Chris Mattmann 说道。“这是由许多测量人员共同决定污染物是否过多。”

现任加州大学洛杉矶分校首席数据和人工智能官的马特曼补充说，之前最先进的传感器要花费数万美元。它们还具有极高的测量灵敏度。但新的多智能体系统拥有的传感器每个只需花费数百美元就能制造，但它们的灵敏度不如更昂贵的传感器。

“弥补这种敏感性的方法是他们必须一起工作，并像代理那样共享数据和知识，”他说。这个系统至今仍在使用。但人工智能的发展意味着代理系统现在可以用于解决更广泛的问题。“爆发点在于，这些系统不再基于规则、统计数据和阈值，而是被神经网络带来的深度学习和深度强化学习所赋予力量，”马特曼说。“这些系统被输入数据，接受训练，然后随着时间的推移自行改进。”

当然，增加更智能的人工智能也会增加风险。“至少对于ChatGPT、DALL-E3 和 Midjourney 这样的产品来说，它们与人类之间会不断互动，”他表示，并补充道，有了代理人工智能，它们就有自主决策的潜力。“最大的风险是，当你让这些产品进入野外（不依赖人工的自我学习）时，你就把人类排除在外了。”

与此同时，NASA并不是唯一一家部署此类早期多智能体系统的公司，从事运营和物流的公司多年来一直使用这些技术。

“代理的概念其实非常古老，”卡内基梅隆大学人工智能教授Anand Rao 证实道。“我在20世纪80年代曾研究过多代理系统。我们当时正在为航天飞机构建系统，而航天飞机对于一个系统来说太复杂了。”他说，随着时间的推移，代理变得更加独立，根据目标和目的采取行动。

然后是卫星通信和托管服务提供商休斯网络系统公司，该公司多年来一直在使用代理人工智能，该公司高级副总裁兼北美企业部总经理丹·拉斯穆森(Dan Rasmussen) 说，他和他的团队用它来解决服务质量下降的问题。“我们不断将网络和客户设备统计数据输入我们的算法，使它们能够适应不断变化的条件并识别异常，”他说。

最近，休斯开始构建软件，以自动将应用程序部署到Google 云平台并创建 CI/CD 管道，同时使用代理生成代码。【福建CIO网：持续集成/持续部署（Continuous Integration/Continuous Deployment，CI/CD）：这是一种软件开发的方法论，旨在通过自动化构建、测试和部署代码，加快软件交付的速度。CI/CD 管道就是实现这一过程的一系列自动化步骤。】

他说：“我们的目标是分析日志和指标，将它们与源代码连接起来，以深入了解代码修复、漏洞、性能问题和安全问题。”

休斯已经成功完成了这些用例的概念验证(PoC)，目前正在将其开发成产品。

该公司还开发了自己的内部代理AI 工具，并针对不同的项目使用不同的代理框架，包括 Microsoft AutoGen，并且正在探索 crewAI 和 LlamaIndex。

“休斯使用这些工具来支持服务于超过一百万个远程节点的网络的运行，”他说。起初，这些工具只是提出建议供人类审查和采取行动。“在观察了这个系统几个月后，”他继续说，“休斯允许该过程自动运行并报告实施的更改。我们对任何新的增强功能都使用相同的审查流程。”

但是，如果检测到的异常数量或实施的补救措施超出统计标准，就会启动警报并停止自动化行为，以免自动化系统失控并影响网络。

一、代理人工智能的扩散

根据Capgemini 对 1,100 名大型企业高管的调查，10% 的组织已经使用人工智能代理，超过一半的组织计划在明年使用它们，82% 的组织计划在未来三年内整合它们。此外，71% 的受访者表示人工智能代理将提高其工作流程的自动化程度，64% 的受访者表示他们将改善客户服务和满意度，57% 的受访者表示潜在的生产力改进超过了风险。

此外，在计划使用人工智能代理的公司中，最大的用例是软件开发，用于生成、评估和重写代码，75%的公司表示他们计划以这种方式使用人工智能代理。Cognizant 的人工智能首席技术官 Babak Hodjat 表示，开发是最重要的人工智能代理用例，这是有道理的。

“人工智能领域的大多数人都是软件工程师，”他说。“此外，软件工程更容易验证，因此你可以拥有可以相互检查工作的半监督系统。这是第一个需要解决的问题。”

二、权力越大，责任越大

大片电影和电视工作室传奇娱乐拥有大量知识产权需要保护，该公司的首席信息安全官Dan Meacham 表示，该公司正在使用人工智能代理。“我们在安全计划的各个垂直领域都利用了代理人工智能，”他说。例如，人工智能代理使用开源情报在社交媒体和暗网上搜寻电影泄露和盗版。他拒绝透露使用哪些特定框架来构建系统，但表示它利用了类似 OpenAI 的企业解决方案，可以实现一些业务流程自动化。

然而，在安全方面，代理人工智能是一把双刃剑，风险多得数不清，他说。“我们确实为此彻夜难眠，”他说。许多风险与一般的通用人工智能相同，因为驱动代理系统的是通用人工智能。这意味着米查姆（Meacham ）担心创意内容和资产会通过人工智能应用程序泄露，以及人工智能会产生侵权内容。

然后存在恶意代码注入的风险，代码隐藏在人工智能代理读取的文档中，然后人工智能执行该代码。

“这种攻击媒介并不新鲜，因为这是一种经典的SQL 注入或数据库存储过程攻击，”Meacham 说。“有新兴的缓解技术利用数据丢失预防类型的模式来限制或排除数据类型的学习。此外，一些新兴解决方案声称可以在模块学习和增长时检查指令集，以帮助防止注入、幻觉和恶意代码。到 2025 年第一季度，我们应该在保护 AI 方面有一些真正的竞争者，而不仅仅是现有的 DLP 和 LLM 前面或之上的代码审查增强功能。”

安永合伙人辛克莱·舒勒(Sinclair Schuller) 表示，除了已经为底层人工智能模型设置的护栏外，还有几种主要策略可以确保多智能体人工智能的安全。例如，智能体可以具有特定的个性，他说：“智能体是长寿的还是短寿的？它是否允许与其他智能体合作？”

多智能体系统还可以使用共识，要求同行智能体评估其他人的工作，或者使用对抗智能体来检查原始响应，创建一个不同的响应，并比较两个结果。企业还需要考虑如何测试这些系统，以确保它们按预期运行。“这是最困难的事情，”他说。

他说，代理系统还可以这样设置，即代理可以做的事情范围是有限的，而且必须有人参与其中。保险公司 Aflac 就是一家确保这种情况的公司，以保持对人工智能的人类监督，而不是让其完全自主行动。首席信息官 Shelia Anderson 表示，这意味着即使公司采用加速原型设计计划来开发代理人工智能项目，也要让人类参与其中。这些项目包括简化客户服务和优化员工工作流程的项目。“我们对代理人工智能采取的方法与我们对 gen AI 和其他新兴技术的方法相同，”她说。

这意味着项目将根据其涉及的风险程度进行评估。低风险用例涉及后台应用程序或流程支持，并影响人们的工作方式。中等风险涉及内部数据和内部使用。高风险计划涉及外部用户或受保护数据。

她表示，该公司仍处于早期阶段，Aflac的创新团队目前正在评估用例，并将在近期探索 PoC。这涉及评估代理 AI 的多个模型和平台，包括自主开发的模型和平台。

安德森说：“我们的更高级别的人工智能战略将使我们定位于更多专用人工智能，这可能包括不同的模型和平台，具体取决于我们打算如何将技术应用于价值链。”

代理人工智能的另一个风险是，它可能会对循环中的人类工作者产生潜在影响，因为它可以处理更复杂的业务流程。

她补充道：“考虑员工影响和提高员工生产力既是机遇也是风险。”该计划旨在将知识型员工转移到更高价值的任务，或使用人工智能帮助他们做出更好的决策并改善客户体验。因此，尽管 Aflac 对人工智能未来可以提供的好处感到兴奋，但我们仍将专注于为客户提供他们期望且经常需要的个性化支持。

三、早期阶段的代理人工智能

Aflac并不是唯一一家刚刚开始 AI 代理之旅的公司。例如，Centric Consulting 与一家中型区域财产和意外伤害保险公司合作，该公司使用两家不同的供应商收集与保险索赔相关的客户电子邮件并处理这些文件。

Centric的AI解决方案总监Joseph Ours 表示，该公司每年要支付 50 万美元的许可费，而且还涉及大量手动工作。因此，用代理系统取代该流程每年可以为公司节省约 100 万美元，因此值得投资开发成本，而不是等待任何一家供应商改进其产品。

“而且这两家供应商规模很大，不太可能互相收购，因此不会产生协同效应，”Ours说。

随后，Centric 构建了一个自定义代理框架，并使用与 LLM 无关的后端为代理提供支持。如今，该平台可以支持 OpenAI、Azure 上的 OpenAI、谷歌的 Gemini 或 Anthropic 的 Claude。例如，OpenAI 的多模式 GPT-4o 用于处理扫描文档或图像（如损坏照片）。当 gen AI 模型过于复杂时（例如将电子邮件分解成组成部分或查找保单号），该平台会使用软件或函数调用来处理任务。该系统已通过 PoC 阶段，目前正在试点。

“概念验证没有安全防护栏和客户体验细节，”Ours说道。“我们正在努力添加这些内容。我们的目标是进行分阶段试点。我们希望确保一切都如我们预期的那样顺利。”

Ours表示，当系统完全理解了收到的信息、需要如何处理以及需要将其发送到何处时，它就会自主运行。“如果在任何时候系统无法理解某些内容或无法找到正确的记录，系统就会被转入人工审核。”

还将提供工具来捕捉精度和准确度指标，并有助于防止偏差，该系统预计将于今年第四季度投入生产，同时进行工作培训和其他变更管理。

“人工智能的颠覆性不亚于工业革命对农业社会的颠覆性，”Ours说道。“我们不应该在不引入工具的情况下实施人工智能，否则人们会抵制它，结果也会不尽如人意。”

大西洋健康系统(Atlantic Health System) 是新泽西州最大的非营利性医疗保健网络之一，它也已开始构建利用代理人工智能的框架作为其自动化战略的一部分。

该公司执行副总裁兼首席信息和数字转型官Sunil Dadlani 表示：“目前，我们正在使用检索增强生成（RAG）来构建工作流程。”这使得 LLM 查询能够通过相关上下文得到丰富。

他补充道：“我们正在将代理AI 作为扩展可以以更灵活但更注重任务的方式支持的工作流程类型的一种方式。”

该公司还在探索在ITSM 中使用代理 AI 的可能性。

他说：“我们看到了巨大的机遇，既可以利用技术来改善我们的内部IT 流程，又可以将其作为试验场来为我们和企业建立对技术的信心。”

为了实现这一目标，Atlantic Health使用其自己的内部数字支持平台，并正在探索 LangChain 与 Amazon Bedrock 协同协调 LLM 之间的数据流。这可以扩展为公司代理 AI 框架的基础。

他说道：“我们还将利用Dialogflow 和 Google Cloud 平台，并开始探讨如何利用 Microsoft Bot Framework。”

四、进步的代价

代理型人工智能在医疗保健领域具有许多潜在优势，但也带来了必须谨慎管理的重大风险。Atlantic Health已经建立了一个框架来确保其新一代人工智能的安全，包括数据实践、强大的安全性、人工监督和透明的治理，以及持续的监控、测试、遵守法律框架和问责结构。但他表示，代理型人工智能系统的设计目的是以一定程度的自主性运行。

他说道：“如果人工智能难以处理复杂病例，或者延误关键干预措施，患者的安全也会面临风险。”

即使是大型科技公司，在很大程度上也还远未实现大规模采用。Salesforce的 AI 研究和应用副总裁 Caiming Xiong 表示：“我们相信多模态代理 AI 是未来的趋势。”

多模态人工智能意味着为代理提供支持的人工智能可以处理的不仅仅是文本。目前已经有了可以处理图像、音频甚至视频的新一代人工智能平台。“有很多信息你不能只用文字来描述，”他说。

但多智能体AI 系统仍处于实验阶段，或使用方式非常有限。Salesforce 内部使用智能体 AI 的一个案例是软件开发。“我们使用自己的模型和自己构建的智能体框架，”Xiong 说。“不过，我认为我们不会取代我们的开发人员。你不能完全信任人工智能开发的代码，但我们会提高生产力和质量，智能体编码助手可以帮助我们的初级开发人员变得更加专业。”

他说，还有一个代理框架，可以汇集来自不同来源的信息来回答问题、解决客户问题或建议下一步行动。这里的后端模型是OpenAI的 GPT 4 和 GPT 3.5。为了让代理 AI 走上正轨，Salesforce 正在利用它已经为 gen AI 设置的所有护栏。

“我们会分析每一个问题和答案，”熊先生说，“我们会分析其危害和偏见，并寻求及时的治疗。”

最重要的是，还有安全和访问控制，以确保代理不会试图获取他们不应该获取的信息。

“我们还设置了防护措施，以确保其行为是允许执行的，”他说。“我们将这些组件内置到代理框架中，以确保它不会做错事。”

但这并不意味着它是完美的，所以其中内置了人工监督。例如，可能会要求人类确认是否应执行某个特定操作。

“在开发方面，我们有团队在任何产品投入生产之前进行评估，”他说。

该公司首席信息官Juan Perez 确认，任何新系统都必须符合 Salesforce 建立的防护措施。

“我们在生成式人工智能解决方案中建立了一个完整的信任层，”佩雷斯说。“我们有一套总体安全实践和隐私实践来指导我们所做的一切。”他补充说，还有一个人工智能委员会，由来自公司各个部门的人员组成，包括法律、隐私、道德人工智能使用小组、数据人员、技术专家和业务用户。

与此同时，熊先生表示，多智能体系统实际上可能比单一的人工智能模型更安全。

“如果你只有一个系统，而它被黑客入侵，那么对公司来说，这将是一场巨大的灾难，”他说，“但是如果你有一百或一千个代理，而一个代理被黑客入侵，那就没问题了。”

此外，每个代理都可以针对其特定任务进行优化。如果LLM 针对特定目的进行优化，则其他领域的性能可能会受到影响，但使用多代理，可以隔离并改进一项任务。

五、交付中的端到端人工智能代理（AI agent）

Forrester分析师 Craig Le Clair 表示，大多数部署 AI 代理的公司并没有将其作为完整的端到端代理 AI 流程的一部分。

“我刚刚与30 家银行和投资公司进行了交流，他们都说了同一句话：‘我们还没有准备好将整个流程交给人工智能。’”他说，相反，企业正在将人工智能代理添加到现有的核心流程中，整个流程由传统流程代理控制。例如，业务流程可能需要根据某些信息生成电子邮件，而人工智能可用于创建更加定制化的消息，其他人工智能代理则负责处理其他小部分。

Le Clair表示，最先进的端到端封闭式自主系统（相当于自动驾驶汽车的商业版本）尚未实现。但一些公司表示，他们正在接近这一目标。一家已经投入生产代理式 AI 系统的公司是 Indicium，这是一家总部位于纽约和巴西的全球数据咨询公司。该公司首席数据官 Daniel Avancini 表示，这些 AI 代理既为内部用户服务，也为客户服务。

这些代理用于查询和交叉引用来自各种来源的数据，包括Moodle、GitHub、Bitbucket、内部 Wiki 和公司的 Snowflake 数据仓库。它们使用 gen AI 来解释复杂的问题并识别最相关的数据源。

“例如，我们的一个代理可以从我们的内部wiki 中提取信息，将其与代码存储库中的数据进行交叉引用，然后根据我们的分析数据对其进行验证，以提供对业务查询的全面答案，”他说。“我们的一些更先进的代理实际上可以根据现有流程构建解决方案。”

例如，一个代理可以根据数据管道需求的描述在Airflow 中创建有向无环图，其中涉及复杂的多步骤任务。

【睿观：这段话描述了一个非常有前景的应用场景，即利用人工智能技术来自动化数据管道构建。通过代理，我们可以大大减少手动创建和维护DAG的工作量，提高数据处理的效率。

（一）核心概念

代理（Agent）：在这里，代理可以理解为一个智能的软件程序，它能够根据用户的需求，自主地完成一些任务。在这个例子中，代理可以理解为一个自动化工具，能够根据用户对数据管道的描述，自动生成相应的Airflow DAG。

Airflow：是一个开源的平台，用来创建、调度和监控工作流。它使用有向无环图（DAG）来表示工作流中的任务和它们之间的依赖关系。

有向无环图（DAG）：是一种图数据结构，图中的节点表示任务，边表示任务之间的依赖关系。有向表示任务是有先后顺序的，无环表示不存在循环依赖。在数据管道中，DAG可以清晰地表示数据处理的流程。

数据管道：是一系列处理数据的步骤，从数据获取到数据分析，再到数据可视化等。数据管道通常涉及到多个步骤，比如数据清洗、数据转换、数据加载等。

（二）术语解释

创建有向无环图：就是使用Airflow创建一个DAG，这个DAG会描述数据管道中的所有任务以及它们之间的依赖关系。

复杂的多步骤任务：表示数据管道中的任务可能有很多，而且任务之间存在复杂的依赖关系。例如，一个数据管道可能需要先清洗数据，然后进行特征工程，再训练模型，最后进行预测。

根据数据管道需求的描述：表示代理会根据用户对数据管道的需求，比如输入数据、输出结果、处理逻辑等，来生成相应的DAG。

（三）工作原理示例

假设用户想要创建一个数据管道，用于处理电商平台的销售数据，生成销售报表。代理可以根据用户的描述，自动生成以下DAG：

1.提取数据： 从数据库中提取销售数据。

2.清洗数据： 处理缺失值、异常值等。

3.特征工程： 将原始数据转换为模型可用的特征。

4.训练模型： 使用训练数据训练一个机器学习模型。

5.预测： 使用训练好的模型对新数据进行预测。

6.生成报表： 将预测结果生成可视化报表。

（四）代理是如何实现的呢？

1.自然语言处理： 代理需要能够理解用户对数据管道的描述，这涉及到自然语言处理技术。

2.模板引擎： 代理可以使用模板引擎来生成Airflow的DAG代码。

3.领域知识： 代理需要具备一定的领域知识，才能理解数据处理的流程和常见操作。

4.机器学习： 代理可以通过机器学习的方法，学习大量的示例数据，从而提高生成DAG的准确性。】

其他代理仍处于试验阶段，其中包括可以分析代码存储库并根据最佳实践和历史性能数据提出优化建议的代理。

Avancini表示，构建这些代理的主要框架是 LangChain，

他说，Indicium使用其 LangGraph 组件，该组件可对其代理的决策过程进行精细控制。

“我们可能会创建一个图表，其中代理首先分析用户的查询，然后决定要咨询哪些数据源，执行必要的查询，最后将信息综合成连贯的响应，”他说。“在每个步骤中，我们都可以实现决策点和后备选项。”

Avancini表示，为了支持这些代理，OpenAI 和 Anthropic 模型是首选，但部署策略与云无关。“我们可以根据具体项目要求在 AWS、Azure 或 GCP 上部署我们的代理，”他说。“我们可以通过它们的 API 直接访问这些模型，也可以通过 AWS Bedrock 或 Azure OpenAI 等云服务访问这些模型。”

为了实现监控和可观察性，该公司使用LangChain 的 LangSmith，这使得 Indicium 能够跟踪性能、识别瓶颈并快速迭代。

“在某些情况下，尤其是快速原型设计或与技术含量较低的利益相关者合作时，我们会使用可视化开发工具，”Avancini说。“例如，Azure AI Studio 允许我们以可视化方式组装代理，然后将结果导出为代码。当我们探索新的代理架构或向客户展示概念时，这尤其有用。”

为了满足代理系统的内存需求，Indicium使用矢量数据库，例如 Pinecone。

“这些数据库使我们能够高效地存储和查询大量非结构化数据，这对于我们的许多AI 应用程序来说至关重要，”他说。“为了处理非结构化文档，我们使用 LlamaParse 等工具来帮助我们从各种文档格式中提取有意义的信息。”

Indicium还为流行的消息平台构建了定制连接器，以便代理可以更好地与用户互动。

【睿观：人工智能代理和多代理系统是人工智能领域的研究热点，具有广阔的发展前景。随着技术的不断进步，AI agent将在我们的生活中扮演越来越重要的角色。以下是人工智能代理（AI agent）的现状与多代理的趋势分析：

（一）人工智能代理（AI agent）的现状

1、当前AI agent的主要应用领域包括：

客服行业：AI客服机器人能够24小时在线，为用户提供高效、个性化的服务。

金融行业：AI agent可以用于风险评估、投资顾问、欺诈检测等方面。

医疗行业：AI agent可以辅助医生进行诊断、治疗，并提供个性化的健康管理方案。

游戏行业：游戏中的NPC（非玩家角色）常常被设计为AI agent，以提供更逼真的游戏体验。

2.AI agent的发展现状主要体现在以下几个方面：

技术进步：机器学习、深度学习等技术的突破，使得AI agent在感知、学习、推理等方面取得了显著进展。

应用场景扩大：AI agent的应用范围不断扩大，从简单的任务执行向更复杂、更智能的方向发展。

交互能力增强：AI agent与人类的交互方式更加自然、流畅，能够更好地理解人类的意图。

（二）多代理系统的趋势分析

多代理系统（multi-agent system）是由多个AI agent组成的系统，这些agent之间可以相互协作或竞争，以实现共同的目标。多代理系统在解决复杂问题、模拟复杂系统等方面具有独特的优势。

1、多代理系统的趋势主要体现在以下几个方面：

协同智能：多个AI agent通过协作，能够解决单个agent无法解决的复杂问题，实现“1+1>2”的效果。

分布式决策：多代理系统中的每个agent都具有自主决策的能力，可以根据自身的状态和环境信息做出决策，从而提高系统的灵活性和鲁棒性。

自组织能力：多代理系统能够自适应环境的变化，通过自组织的方式实现系统的演化和优化。

应用场景拓展：多代理系统在智能交通、智能电网、机器人协作等领域具有广阔的应用前景。

2、多代理系统面临的挑战：

复杂性：多个agent之间的交互关系复杂，难以建模和分析。

协调性：如何保证多个agent之间的协调一致，是多代理系统研究的难点。

可解释性：多代理系统的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些对安全性要求较高的领域的应用。

（三）未来发展趋势

更强的自主性：AI agent将具备更强的自主学习、适应和进化能力，能够在复杂多变的环境中独立完成任务。

更深入的协作：多个AI agent之间的协作将更加深入，能够实现更复杂、更智能的任务。

更广泛的应用：AI agent将在更多的领域得到应用，如医疗、教育、金融等。

更注重伦理：随着AI agent的智能水平不断提高，人们对AI agent的伦理问题也越来越关注，未来AI agent的发展将更加注重伦理规范。

（四）人工智能代理（AI agent）与AI智能体（bot）的区别与联系

人工智能代理（AI agent） 和AI智能体（bot） 这两个概念经常被混用，但它们之间存在一些细微的差别。

1、共同点

（1）本质：都是能够在环境中感知、学习、决策并执行动作的软件实体。

（2）目标： 都是为了实现特定的目标，比如完成任务、提供服务等。

（3）组成： 通常包含感知模块、决策模块和执行模块。

2、区别

（1）广义与狭义：

AI agent:概念更广，可以指任何能够自主行动的智能体，包括虚拟的和物理的。

AI智能体（bot）:概念相对狭义，通常指通过对话方式与用户交互的程序，如聊天机器人。

（2）功能范围：

AI agent:功能范围更广，可以完成各种各样的任务，如规划、学习、推理等。

AI智能体（bot）:功能相对集中在对话交互方面，擅长处理自然语言。

（3）复杂程度：

AI agent:结构和功能可能更加复杂，需要处理更复杂的环境和任务。

AI智能体（bot）:相对来说结构更简单，专注于对话交互。

3、联系

（1）包含关系：AI智能体可以看作是AI agent的一种特殊类型，是专注于对话交互的AI agent。

（2）技术基础： 两种智能体都基于相似的技术，如机器学习、自然语言处理等。

（3）发展趋势： 随着技术的进步，两者之间的界限会越来越模糊，AI智能体可能会具备更强大的功能，而AI agent也可能会更加注重与用户的交互。

总之，AI agent是一个更广义的概念，代表了人工智能在各个领域中的应用。AI智能体（bot） 则是AI agent在对话交互领域的一个具体体现。虽然两者之间存在一些区别，但它们都是人工智能发展的产物，都旨在让机器能够更好地理解和适应环境，为人类服务。】