当我们还在惊叹ChatGPT能写诗作文时，AI的进化已经悄然进入了下一个阶段——Agent时代。 什么是AI Agent？简单来说，它就是能像人一样进行推理、记忆、使用工具，甚至学习使用新工具的AI系统。虽然"学习使用新工具"这个能力目前还做不到，但AI Agent已经在推理、记忆和工具使用方面展现出了惊人的能力。 回想起来，针对AI操纵电脑这件事，其实是2023年Simular这家公司最先发布的，时隔整整一年，Claude才推出了同样的Computer Use功能。这个时间差本身就说明了AI Agent领域的快速演进和激烈竞争。 让我们来看看AI Agent是如何一步步进化到今天的。
第一阶段：Single Agent（单个智能体成熟）
2022年10月：ReAct推理技术的突破这是AI Agent历史上的里程碑时刻。ReAct让AI学会了思考和行动的循环——不再是简单的一问一答，而是能够制定计划、执行行动、观察结果，然后调整策略。这就像给AI装上了大脑和手脚。 2023年5-11月：记忆能力的飞跃Claude 100K、200K上下文长度的发布，给了AI更强的"记忆"能力。想象一下，原来AI只能记住几千字的对话，现在能记住几十万字的内容。这意味着AI可以处理更复杂、更长期的任务，而不会健忘。 2023年6月-2024年10月：动手能力的觉醒Function Calling和Computer Use功能的推出，让AI开始真正动手。它们不再只是聊天机器人，而是能够调用API、操作软件、甚至直接控制电脑界面的数字员工。
这个阶段解决的核心问题是：让AI从只会说话进化到既会思考又会行动。
第二阶段 单机上实现多智能体通信
单个Agent再强大，面对复杂任务时也会力不从心。就像一个人再聪明，也不如一个团队的集体智慧。 这个阶段的代表性框架包括LangGraph、AutoGen等。它们通过planner（规划器）实现multi-agent通信，让多个agent在一个系统库内协作。 工作原理：
1、任务分解：系统会写很多prompt，把复杂任务拆分成多个子任务
2、角色分配：不同的agent承担不同的专业角色
3、协作通信：各个agent之间通过预定义的协议进行信息交换
4、结果整合：最终将各个agent的输出整合成完整解决方案
虽然看起来是多智能体，但本质上还是单机系统，所有agent都运行在同一个环境中。这就像是一家公司内部不同部门的协作——虽然分工不同，但都在同一栋楼里办公。 这个阶段解决的问题是：如何让AI具备团队协作的能力，通过分工合作处理更复杂的任务。
第三阶段：不同设备机房之间联动
让agent在不同设备、不同机房去做计算，去联动，这个是未来支持亿级用户必须要有的架构。
目前我们仍处于第三阶段的竞争和尝试中，这个阶段尝试解决的问题是：很多网站或工具不支持ai agent调用，比如在mauns也能看到其在访问某些网站，由于有些网站有反机器人的设置，所以经常访问失败。那么这个阶段就需要打造一个通用协议来解决这个问题，才能支持agent与外界的联动。2024年11月，Claude推出了MCP协议，这是向统一Agent生态迈出的重要一步。
第四阶段：Agent-Agent协议通信
目前AI Agent应用大规模爆发的最大壁垒是缺乏真正统一的Agent-Agent协议通信标准与分布式计算能力。就像现在的安卓与iOS生态，我们也需要全球承认且通用的AI OS。
具体场景举例： 假设你有三个专业agent：
Agent A：专门做采访摘要 Agent B：专注于AI行业分析 Agent C：需要整合前两者的能力，提供综合服务
目前很多初创公司正在努力解决这个问题。比如2024年11月底，安卓系统前高管创业的公司DevAgents，他们想要打造一个通用操作系统，目标是为AI Agent提供统一平台。
我们正处在历史的转折点
目前我们正处于第三阶段的尾声和第四阶段的开端。这意味着什么？
对开发者：现在是布局AI Agent生态的最佳时机，早期参与者将获得巨大优势。
对企业：需要开始思考如何将AI Agent整合到现有业务流程中，这不是可选项，而是必需品。
对用户：我们即将迎来一个真正的"AI助手"时代，不是简单的问答机器人，而是能够跨平台、跨应用为我们处理复杂任务的数字员工。
就像早期的互联网需要HTTP协议一样，AI Agent时代急需统一的通信标准。谁能制定这个标准，谁就能掌握未来AI生态的话语权。 AI Agent的进化才刚刚开始，但变化的速度可能比我们想象的更快。从单个智能体到万物互联的Agent生态，这不仅是技术的进步，更是我们与AI协作方式的根本变革。
在这个历史转折点上，我们每个人都是见证者，也是参与者。