人工智能代理正在重新定义人工智能在实践中的运作方式。与静态模型不同，代理是感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主系统。对于数据科学家、机器学习工程师和分析师来说，了解人工智能代理背后的术语至关重要。新的框架、方法和设计模式正在塑造跨行业构建和部署自治系统的方式。
这些信息还可以提供与 AI 代理相关的深刻见解，并有助于更好地了解它们如何对工作流程产生积极影响 。因此，让我们探讨一下每个从业者都应该了解的 30 个关键术语，以便在 2025 年跟上代理人工智能运动的最新动态。
AI 代理的核心概念
- AI Agents 定义
人工智能代理是一种智能实体（软件或机器人），可以观察其环境、处理信息并朝着目标采取行动。与基于规则的程序不同，人工智能代理可以动态适应。例如，自动驾驶汽车根据交通和天气调整其行为，而研究助理代理则将用户的请求分解为子任务并自主执行。 - AI Agent 智能体
一个能够感知、推理和采取行动以实现目标的系统，无论是在软件（如聊天机器人）还是硬件（如机器人）中。 - Autonomous Agent 自主代理
在没有持续人工监督的情况下运行的代理。示例：AutoGPT，它可以规划和执行实现用户定义目标的步骤。 - Environment 环境
代理与之交互的外部世界，无论是物理（街道、工厂）还是数字（数据库、API）。 - Action 行动
代理为影响其环境而采取的步骤——发送电子邮件、移动机械臂或执行 API 调用。 - Actuator 驱动器
执行代理作的机制。对于机器人来说，这意味着电机;用于软件、函数调用或代码执行。 - Goal 目标
代理旨在实现的结果或目标。这为规划和决策提供了方向。 - Utility Function 实用函数
一种评分机制，允许代理评估作并选择最大化预期结果的路径。 - Planning 规划
代理对作进行排序以实现其目标的过程。这对于需要远见而不是被动行为的任务至关重要。 - World Model 世界模型
代理使用内部表示来模拟和预测结果，使他们能够有效地进行计划。 - Belief State 信念状态
代理对当前情况的内部估计，尤其是在无法获得完整信息的情况下。
现代设计方法
- 代理 AI 设计模式
用于构建代理的可重用架构，例如立即响应的反应型代理和提前计划的审议代理。 - ReAct (Reasoning + Acting)ReAct（推理+表演）
代理将推理和动作交错的技术。例如，代理研究一个主题，根据结果采取行动，反思和迭代。 - Reflection 反射
代理评估其过去决策和调整未来策略的能力——自我完善循环。 - Agentic RAG 代理 RAG
检索增强生成在代理上下文中，代理迭代检索数据以优化其答案。 - 工具使用
代理通过利用外部 API、计算器或数据库扩展功能的能力。ChatGPT 插件就是这种设计的例证。 - 函数调用
结构化机制使语言模型代理能够在需要时调用外部工具或服务。
Multi-Agent Systems 多智能体系统
- Multi-Agent 多代理
多个代理交互（协作或竞争）以实现复杂结果的设置。 - Multi-Agent System (MAS) 多代理系统 （MAS）
代理在共享环境中进行协调的框架。例如，每个交通灯充当代理的智能交通系统。 - Emergent Behavior 紧急行为
当多个代理在简单规则下交互时出现的意外复杂模式。 - Federated Learning 联邦学习
一种去中心化的训练方法，允许多个代理在不交换原始数据的情况下为共享模型做出贡献。
以人为本的考虑因素
- Human-in-the-Loop (HITL) 人机交互 （HITL）
涉及人工监督，其中关键审查或批准补充了代理的自主权，例如，在医疗或法律 AI 系统中。 - Human-Agent Collaboration人机协作
代理和人类作为合作伙伴，利用互补的优势更有效地完成任务。 - Transfer of Control 控制权转让
人类操作员和代理之间的无缝交接，例如飞行员在复杂条件下覆盖自动驾驶仪。 - Fail-Safe Mechanism 故障安全机制
内置的安全程序确保如果代理出现故障，它会进入受控和安全状态。 - Ethical AI 道德人工智能
确保代理人在决策中遵循公平、透明和问责制的准则。 - Algorithmic Fairness 算法公平性
代理产出不应引入或强化偏见的原则，特别是在财务或招聘等敏感领域。
工具和框架
- LangChain
LangChain 是一个广泛采用的框架，用于构建 LLM 驱动的 AI 代理，提供用于链接提示、集成 API、管理内存和设计多步骤工作流程的模块化组件。它将法学硕士与数据源和工具连接起来，以处理研究或客户支持等复杂任务。它的主要优势是其社区整合生态系统，将法学硕士建立在经过验证的信息中。到 2025 年，LangChain 因其灵活性、生产准备性和广泛的插件生态系统而成为企业团队的领先框架。 - AutoGen 自动生成
Microsoft 的开源 AutoGen 框架使基于 LLM 的代理能够以对话方式进行协作。代理通过对话委派任务并完善结果，反映了人类团队的协作。例如，在软件工程中，代理可以充当编码员、审阅者和测试员。AutoGen 还支持人机交互参与。到 2025 年，AutoGen 通常用于研究自动化、协作编码助手和企业知识管理，其中多智能体系统的性能优于单一通才智能体。 - CrewAI 船员人工智能
CrewAI 通过“团队”促进多代理协作——专门的代理组（例如，战略家、研究人员）为共同目标而协调。该框架强调角色分配和编排，定义代理交互和依赖关系，类似于人类项目管理。这种结构非常适合内容生成、人工智能驱动的产品设计或多步骤数据分析等任务。到 2025 年，CrewAI 开始受到特定领域的 AI 团队的欢迎，例如处理文案、活动规划和分析的营销人员。 - SmolAgents
Hugging Face 的 SmolAgents 是一个极简主义框架，用于快速构建和试验 AI 代理。与较重的替代品不同，它优先考虑简单性和快速原型设计，为网络搜索等功能提供内置工具集成。SmolAgents 非常适合个人开发人员、研究人员或验证新代理想法的团队，用于个性化助手、研究机器人和教学。它在 2025 年的流行凸显了对可访问、高实用性代理框架的需求。 - 模型上下文协议 （MCP）
MCP 是一种开放协议，使代理和语言模型能够以标准化的方式与外部工具、数据源和服务连接。通过 MCP 服务器公开资源、提示和工具，代理可以无缝扩展其功能，而无需自定义集成。MCP 越来越多地用于多代理系统、开发环境（例如 Cursor、Gemini）和企业应用程序，以简化互作性。