黄仁勋在英伟达GTC2025的主题演讲中回顾了AI过去十几年的发展。从2012年AlexNet引领的深度学习，到近几年大模型推动的生成式AI，再到当下正经历的Agentic AI，直到未来的Physical AI。
深度学习的十年里，AI进展超过了此前传统机器学习三十年的积累。而ChatGPT上线后的短短两年半，AI更是突飞猛进，取得的成果又远超深度学习的十年。
在大模型之前，以专家系统、传统机器学习和传统深度学习为代表的AI，依赖专业界面和指令，解决专用任务。比如用Photoshop进行交互式抠图。这一阶段的AI和人类历史上每次技术革命一样，提供的是被人类使用的工具。
除了内容理解和生成的感知能力，大模型逐步具备了任务规划和工具使用的认知决策和行动能力。AI可以直接理解和实现目标导向的高层需求。
比如只需提出“为某新产品设计海报并发布到小红书”，Manus自主进行任务规划—将复杂任务拆解为多个子任务，并在必要时使用外部工具来完成具体操作。
此时，AI成为了主驾驶Auto-Pilot--即AI Agent。根据OpenAI的定义：AI Agent是具备自主理解、规划、记忆和工具调用能力的系统，能自动化完成复杂任务。
以上是从AI发展的视角看如何从Tool演变为AI Agent。从Agent这个术语本身出发，哲学和AI有不同的定义。从技术实现的目的，我们更关注AI定义中的自主性、反应性和交互式，暂不讨论尚未形成共识的哲学范畴的意识等问题。
实际上，Agent一直是AI发展的核心概念。从技术路径看，先后经历基于规则和基于强化学习两个阶段。AlphaGo和OpenAI早期的游戏Agent即基于强化学习训练，在单一任务、封闭环境中达到了远超人类的水平。
今天的AI Agent建立在大模型的基础上，通过预训练获得了世界知识先验，并以语言作为处理不同任务的接口，使得AI Agent超越了仅依赖强化学习的局限，具备一定的泛化能力和通用性。
根据行为发起主体，AI Agent又可以分为被动响应人类需求的autonomous agent，和具备类人格特征和主动行为模式的generative agent。
以下从任务规划和工具使用两种核心能力、以及应用这三个方面，介绍前一种AI Agent -- autonomous agent的进展。
1. 任务规划
任务规划与人类的系统二能力紧密相关。按照心理学理论，系统一代表直觉，从Q直接到A，属于“快思考”；系统二从Q到A之间包含多步的逻辑推理，属于“慢思考”。
要让大模型实现系统二的推理能力，第一种方法是提示词。
比如思维链CoT、思维树ToT等方法，提供少量包含推理过程的样本示例，激发模型In-Context Learning上下文学习，在线调整其推断行为。
大模型从预训练的多任务学习中学到了捕捉上下文关联的自注意力，提示词相当于在推断阶段增加了一个“条件层”，让模型在进行推断时参考示例中的推理结构，影响其生成结果。
然而，互联网语料主要是 (Q, A) 的形式，这意味着自注意力中学到的上下文关联是在问题和答案之间的。而推理需要捕捉推理过程和答案之间的关联。在推理过程上将p(A|Q)展开后，可以看得很清楚。
因此，最直接的方式还是构造含有推理过程的数据，通过学习将推理能力内化进到模型里。
主要有监督学习和强化学习两种学习路线。监督学习类似师傅手把手教徒弟，像是大学之前的通识教育，提供标准解法和完整步骤。
强化学习则更像研究生教育，导师出了题目，学生自己探索，导师定期给反馈。从这个类比也可以理解强化学习中结果奖励和过程奖励的关系。
以上是从老师的角度，监督学习是“教”，强化学习是“育”。
从学生的角度，监督学习是“学”，强化学习是“习”。别人标注的推理路径不一定适合你，在试错中探索适合自己的路径才是王道。
o1首次展示了基于学习的推理模型的潜力。
之后学术界和开源社区出现了大量复现工作。和预训练需要大规模集群不同，推理模型的学习聚焦后训练阶段，算力资源的门槛相对较低。
再之后就是DeepSeek R1将推理模型的训练秘籍公开，而且大幅压缩了模型训练和推断成本。
o1验证了推理模型的可行性，R1极致优化效率，降低技术应用门槛。从新技术的早期 demo 出现，到成本降低后的规模化应用，是典型的技术演进路径。
AI Agent可调用的工具主要有API接口、数据库和知识库、外部模型等。对于无法API化的外部系统，可以将图形界面交互也封装成工具供Agent调用。
使用工具的第一种方式是系统层的预设流程，即通过硬编码方式定义Agent的行为逻辑。
优点是确定性强、可靠，但缺乏灵活性、难以应对开放性和动态变化的环境。字节的Coze是典型的通过设计工作流搭建Agent的平台。
另一种实现方式是模型层的提示词触发，引导模型选择合适的工具。这种方式更加灵活，适用于基于局部上下文的任务决策。AutoGPT是早期代表性的基于提示词的Agent框架。
Agent框架使用的提示词方法包括ReAct、Reflexion等。任务规划使用的XoT关注模型内部行为，ReAct通过使用工具与外部环境交互，Reflexion则进一步结合整个行为轨迹，支持Agent从错误中学习并改进行动策略。
Manus结合使用了预设流程和提示词的方法：预设的任务解决流程是问题分析-任务规划-调用子任务Agent-结果总结等，在每个子任务Agent内部则设计了针对性的提示词。
与推理能力类似，工具使用（在推理链中使用工具，Chain-of-Action，CoA）也可以通过学习的方式内化到模型中。
将预设流程和提示词触发两种方式统称为工作流。根据“更少的人工，更多的智能”的原则，基于学习得到的Agent模型应该具有更高的上限。
基于端到端学习的Agent模型o3于4月16日正式上线。Greg Brockman在介绍时明确说o3学习“在思维链中使用工具”。
3月初的论文给agent模型下了一个定义。
与LLM和推理模型的人-模型二元结构不同，agent模型要求能够同时进行思考与行动，形成了由人、模型和环境构成的三元结构：使用工具与环境进行交互以获得反馈，经过多轮的思考、行动和观察后，最终生成回复。
推理模型已经具备了通用推理能力和单点的工具使用能力。Agent模型训练旨在面向任务目标，端到端训练模型在推理过程中的链式工具使用能力。
如同研究生通过完成学位论文，才能掌握如何整合查阅文献、做实验、绘制图表这些单个技能完成一个复杂的任务。
端到端训练的Agent模型，由于面向任务目标进行了策略优化，其选择的工具和工具使用参数是面向全局任务目标生成的。
相比之下，提示词触发的agentic工作流方法，模型虽然也有一定的自主灵活性，但行动是单步进行的，只能根据局部上下文做出选择。
Agent模型探索能力上限，Agentic工作流保证任务执行下限，二者在很长时间内将结合使用。
三种可能的结合方式：（1）模块化协作，确定性流程使用工作流，灵活性需求使用Agent模型；（2）校验模型结果，通过工作流对Agent模型的输出进行校验，减少模型的随机性和幻觉不确定性等问题；（3）框架+实现，工作流搭建顶层确定框架，模型实现底层灵活和智能。
随着自主性进一步提高，工具也将由agent通过在线编程按需创建。一些全栈开发的agent，比如Devin、亚马逊的Kiro都在实现类似的功能。
实现方式上包括GUI Agent、API Agent和多Agent三种。
其中多Agent，比如荣耀的OS Agent “YoYo”调用中移动的App Agent“灵犀”，目前看是使用大型App、兼顾通用性和效率的可选方案。
GUI Agent和API Agent代表了看待未来AI发展的两种思维。GUI Agent代表的是让AI适应人类的数字世界，人形机器人即是让AI适应人类的物理世界。
相比物理世界改造的困难，数字世界的改造要相对容易些。API Agent则希望为AI创建一个原生的世界，包括为AI专门设计的工具、交流语言等。
AutoCoA的框架主要面向的是API Agent。从4月中旬开始，几个大厂密集发布的工作，也证明端到端RL在API Agent上是跑得通的。
但在GUI Agent上，强如字节的UI-TARS，RL也只能在单步行动上训练。
问题可能出在是对GUI context的理解上：截屏的方法增加了感知环节，使得端到端训练难以进行；可访问树的方法由于信息丢失，会影响上下文信息的利用。
Action agent目前主要在各类终端上。Agent入口的层级从高到低有应用级、系统级和硬件级。
微信将元宝直接放到联系人中，再次体现了腾讯作为连接器的定位：通过微信连接人和信息-公众号，连接人和服务-小程序，甚至连接任何交易-微信支付。
终端agent应该具备自然交互、自动化、个性化三个特点。分别对应了感知、认知和记忆三方面主要能力。
Information agent从基于单次搜索的信息查询，发展到基于多次搜索的知识服务。
OpenAI的deep research进一步实现了面向任务完成的多次搜索优化，代表了未来AI Agent应用的重要方向。
人的信息处理能力，从查询、总结到综合分析，目前information agent已基本具备。更高级的创造能力，除了模型智能的提升，还需要更多的API接口、以及融合action agent与物理世界打通提供更多元的外部信息才可能实现。
关于AI Agent应该通用还是垂直的讨论。
从任务特点看，agent与chatbot和reasoner不同，关注的是具体任务的执行，这也是“AI下半场”的另一种解释：从刷通用能力的benchmark到解决具体任务。
对o3等agent基础模型微调获得垂直agent的通用公式是：准备完成任务所需的专业工具集、受控环境内可验证的任务目标，然后进行强化微调。
随着o3、Qwen3等Agent基础模型成熟，就好像高素质的研究生毕业生供应增加。企业需要接下来结合具体任务继续培养，在特定工作上训练成为业务专家。
端到端训练垂直Agent，已经在广告（ICON）、网络安全（XBOW）、软件开发（Traversal）等领域有了成功案例。
OpenAI开始用可替代的人类专家工时评估模型的能力，这表明agent逐步作为一种服务成为生产力。
Agent的生产力由模型智能、工具多样性和数据专业性三个因素决定。应用层不仅要承接最新模型成果，还需要从工具和数据两个方面向下优化模型。
与chatbot失效的数据飞轮不同，在agent阶段，普通用户的行动流数据对于提升模型能力还是有用的，所以AI Agent产品目前仍然存在数据飞轮。OpenAI收购Windsurf，很大程度上是看重其丰富的开发者agentic行为数据。
如乔布斯40年前的预言，从how to do、what to do，到what I want，用户只需描述“我想要什么”，Agent自动完成“怎么做”。AI Agent代表了新的抽象层，已经无限接近人类思维。
正如网页和App是互联网信息的应用载体，agent是智能服务的载体。Agent的设计，因此应该更充分地发挥AI整合底层数据资源和工具生态的效率和能力。
这需要action agent和information agent的深度融合。马斯克曾说：电脑和手机是人的数字延伸，其带来的无限信息访问能力已经可以让我们成为超人了。
让AI像人一样操纵电脑，从而接管一切人类在屏幕前完成的工作，是OpenAI成立时就定下的目标。
随着action agent接入更多I/O，information agent可使用更多工具，AI Agent正在突破人类肉身的物理限制，可以以无限带宽连接世界。这不仅是完成人类的任务，更是让agent自主、持续地从人类世界学习和进化的方式。
Agent OS将成为AI Agent的运行基础。
任务规划、工具使用和记忆是AI Agent的三个基础能力。关于记忆，“大海捞针”评估的主要是单点信息检索的能力，agent解决复杂任务需要的是上下文理解和全局推理能力。
最近一年已经看到了任务规划和工具使用能力的发展，期待记忆机制的突破。
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预训练、后训练、推断三阶段的scaling law，支撑着目前生成式AI和Agentic AI的发展。
