智能体AI发展历程

Progression of Agentic AI

1. Script Chatbot（脚本型聊天机器人阶段）
这一阶段的智能体几乎完全依赖人工预先编写的脚本。
（1）人类依赖度约为90%-80%。
（2）自主性：完全基于规则和脚本，没有学习或上下文理解能力。
（3）扩展性：可以扩展，但结构非常线性，难以应对复杂任务。
（4）典型应用：邮件自动回复、FAQ自动化等简单任务。
这一阶段相当于早期的自动化客服或RPA的初级版本，只能执行“如果A则B”的固定逻辑。

2. LLM Chatbot（大型语言模型聊天机器人阶段）
随着大语言模型（LLM）的出现，聊天机器人具备了自然语言理解与生成能力。
（1）人类依赖度降至70%-60%。
（2）自主性：能理解上下文、灵活对话，但无法自主规划。
（3）扩展性：主要用于多轮对话场景，支持更自然的人机交互。
（4）典型应用：客户服务聊天机器人、智能问答助手。
这是AI从“执行命令”到“理解语言”的关键一步。

3. Modern RPA（现代机器人流程自动化阶段）
在这一阶段，智能体不仅能理解语言，还能调用工具、执行重复性任务。
（1）人类依赖度约为50%-40%。
（2）自主性：具备上下文理解能力，但任务仍主要是重复性执行。
（3）扩展性：可扩展到标准化流程，如表格处理、文档审核。
（4）典型应用：招聘流程文件处理、报销审批等。
这标志着“语言模型+自动化脚本”的结合，使AI能参与到具体业务流程中。

4. Single Agentic AI（单智能体AI阶段）
AI在这一阶段获得了“规划”和“记忆”能力，能够根据目标动态调整行动。
（1）人类依赖度进一步下降到30%-20%。
（2）自主性：具备一定的适应能力，可在设定范围内自主决策。
（3）扩展性：动态适用于特定任务场景。
（4）典型应用：智能文档检索、任务规划助手。
这是AI从“执行者”向“协作者”转变的阶段，它能根据反馈不断改进输出。

5. Multi-Agentic AI（多智能体AI阶段）
这一阶段代表了目前最前沿的发展方向：多个智能体分工协作。
（1）人类依赖度最低，约15%-10%。
（2）自主性：具备多任务、多流程的动态协作能力。
（3）扩展性：可以处理大型复杂系统任务。
（4）典型应用：多智能体编码系统、智能搜索协作、企业自动化Agent网络。
在这个阶段，系统中可能有“代码智能体”“搜索智能体”“数据分析智能体”等多角色协作，由“元智能体（Meta Agent）”进行调度与协调。

★三个核心趋势：

1. 人类依赖度不断降低，从完全脚本化到接近自主决策。
2. 自主性不断增强，从固定逻辑到动态多智能体协作。
3. 应用场景逐步扩展，从简单任务到复杂系统级工作流。