1.2 AI Agent 的历史演变

早期萌芽（1950s-1970s）

图灵测试与初始概念

• 1950年：艾伦·图灵发表《计算机器与智能》，提出“图灵测试”作为机器智能的衡量标准，为AI Agent的哲学基础奠基。
• 1956年：达特茅斯会议首次提出“人工智能”术语，早期研究者如约翰·麦卡锡和马文·明斯基开始探索简单规则驱动的智能体。

符号主义与逻辑推理

• 1960s-1970s：基于符号逻辑的AI系统（如斯坦福大学的Shakey机器人）通过环境感知和规划实现基础任务，但受限于计算能力。

发展期（1980s-1990s）

专家系统的兴起

• 1980s：专家系统（如MYCIN医疗诊断系统）模拟人类专家决策，成为早期专用AI Agent的典型代表。
• 局限性：依赖人工规则库，缺乏学习和适应能力。

反应式智能体的突破

• 1986年：罗德尼·布鲁克斯提出“包容架构”，开发无需复杂模型的反应式机器人（如Genghis六足机器人），推动实时环境交互技术。

现代演进（2000s-2010s）

机器学习革命

• 2000s：统计学习方法（如SVM、随机森林）使智能体能够从数据中学习模式。
• 2012年：深度学习（AlexNet在ImageNet竞赛夺冠）彻底改变感知任务（如图像识别），为复杂AI Agent铺路。

虚拟助手的诞生

• 2011年：苹果推出Siri，首次将自然语言处理（NLP）与多模态交互整合到消费级AI Agent中。

当前趋势（2020s至今）

大模型与通用智能体

• 2020年：GPT-3等大语言模型展现上下文理解和生成能力，推动对话型Agent的普及。
• 多模态融合：如OpenAI的CLIP和DALL·E，实现跨模态（文本-图像）推理，扩展Agent的应用场景。

自主性与协作

• 2023年：AutoGPT等自主Agent框架出现，具备目标分解和工具调用能力，迈向更高自主性。
• 多智能体系统：Meta的CICERO在游戏《外交》中展现人类水平的协作策略。

关键里程碑时间线

未来方向

• 具身智能：物理世界中的Agent（如波士顿动力机器人+AI）将感知与行动深度结合。
• 伦理与法规：随着Agent能力增强，历史经验将指导其责任框架的设计。