The Agentic AI Universe：从人工智能到自主体AI的完整技术栈

**1. Artificial Intelligence（人工智能）层**
最基础层，涉及 AI 的核心概念，包括：
- 知识表示（Knowledge Representation）
- 推理与问题求解（Reasoning & Problem Solving）
- 自然语言处理（Natural Language Processing）
- 感知与行动（Perception & Action）
- AI 规划（AI Planning）
- 认知架构（Cognitive Architectures）

这部分强调"让机器具备思考与决策能力"的基本目标。

**2. Machine Learning（机器学习）层**
在传统 AI 概念之上，机器学习提供了让模型从数据中自动学习的能力。关键技术包括：
- 监督、无监督与强化学习
- 聚类与降维（Clustering & Dimensionality Reduction）
- 模型评估与优化
- 特征工程（Feature Engineering）
- 优化算法（如 SGD、Adam、AdamW）
- 回归与分类（Regression, Classification）
- 决策树与支持向量机（SVM）

**3. Neural Networks（神经网络）层**
神经网络是机器学习的一种重要实现方式：
- 多层感知机（MLPs）
- 卷积、循环与长短期记忆网络（CNNs, RNNs, LSTMs）
- 反向传播（Backpropagation）
- 激活函数（Activation Functions）
- 迁移学习（Transfer Learning）

它强调通过神经连接模拟人脑信息处理的机制。

**4. Deep Learning（深度学习）层**
深度学习是神经网络的扩展，带来了现代 AI 的突破：
- Transformer 结构
- 注意力机制（Attention Mechanisms）
- 大型语言模型（LLMs）
- 预训练与微调（Pretraining & Fine-tuning）
- 多模态模型（Multi-modal Models）
- 提示工程（Prompt Engineering）
- 代码生成与工具调用（Tool Use & Function Calling）

**5. Generative AI（生成式 AI）层**
在深度学习的基础上发展出的应用层：
- 文本生成（Chatbots, Copilots）
- 图像与视频生成
- 文本转语音（TTS）与语音识别（ASR）
- 检索增强生成（RAG）
- 个性化与摘要生成（Personalization, Summarization）

它代表 AI 从"理解"迈向"创造"的阶段。

**6. AI Agents（AI 智能体）层**
智能体是生成式 AI 的进一步封装，使模型能主动完成任务：
- 记忆系统（短期/长期）
- 规划与推理（ReAct, CoT, ToT）
- 目标分解与自主执行（Goal Decomposition, Autonomous Execution）
- 多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）
- 典型框架（AutoGen、CrewAI、LangGraph）
- 情境化任务处理（Contextual Task Handling）

**7. Agentic AI（自主体 AI）层**
这是最高层，代表未来智能体的发展方向：
- 自主学习与自我修复（Self-healing, Self-improving Agents）
- 长期自主与目标链式规划（Long-term Autonomy & Goal Chaining）
- 环境模拟与反馈循环（Environment Simulation & Feedback Loops）
- 智能体协议（如 MCP、OpenAPI/JSON 工具模式）
- 角色与层级（Role-based Personas & Hierarchies）
- 安全、评估与治理（Safety, Evaluation & Governance）