近期,大(dà )模(mó )型智(zhì )能體(Agent)的相(xiàng )關(guān)(guān )話(huà)題(tí )爆火 —— 不論是 Anthropic 搶先 MCP 范式的快速普及,還是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新發(fā)(fā )布的 A2A 協(xié)議,都(dōu )預(yù)示了 AI Agent 的巨大潛(qián )力。然而(ér ),目前的大部分 Agent 應(yīng)用仍是 LLM 能力的簡(jiǎn)單 “封裝(zhuāng )” 或(huò )延伸,距離(lí )真正通用的智能(néng )實(shí)體尚有距離 —— 在面(miàn )對(duì)復(fù)雜的真(zhēn )實(shí)世界時(shí),Agent 往往會(huì)暴露出推理規(guī)劃、長(zhǎng)期(qī )記憶(yì )、世界模型、自主進(jìn)化(huà )以及安(ān )全(quán )對(duì)齊等核心能力不足的(de )問(wèn)題(tí )。
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