人工智能領域正迎來一場從被動工具到主動智能的革命，而這一趨勢的核心推手便是基礎代理（Foundation Agents）的崛起。基礎代理不僅是現有大語言模型（LLMs）和多模態模型（LMMs）的延續，更是邁向類人智能系統的重要里程碑。它們以強大的感知、決策和執行能力，試圖在認知和行動中復制甚至超越人類智能。

這一切離不開腦啟發智能（Brain-Inspired Intelligence）的重要推動。研究人員從人類認知體系中汲取靈感，模擬大腦在感知、記憶、推理和行動中的復雜機制，將這些生物過程轉譯為高度優化的算法和系統架構。但這一目標并非止步于模仿，基礎代理的最終愿景是構建能夠自主學習、協作演化，并在復雜動態環境中展現出強大適應性的智能系統。

圖1.1：按主要大腦區域分組的關鍵人腦功能示意圖，根據其在人工智能研究中的當前探索水平進行注釋。這一數字突出了現有的成就、差距和將人工智能推向更全面、更受大腦啟發的能力的潛在機會。

隨著基礎代理技術的演進，新一代智能系統正逐步滲透至人類生活的各個領域。從多模態交互中實現更智能的數字助手，到機器人通過工具與物理環境的深度融合，它們不僅代表了AI技術的集大成者，更是工業、科學與社會變革的催化劑。正是在這樣的背景下，本文獻站在學術與產業交匯的前沿，深入探討基礎代理從腦啟發智能向協作和安全系統演化所面臨的機遇與挑戰。

4 月4 日，arVix 發表的重要人工智能技術文獻《Advances and Challenges in Foundation Agents》，文獻第一部分：智能代理的核心組件以敏銳的洞察力全面揭示了基礎代理的架構及其發展的關鍵路徑。文獻從智能代理的核心組件切入，深入剖析了感知系統、行動系統以及工具與記憶整合模塊在實現類人智能中的作用。

本文將著重解讀文獻第一部分：智能代理的核心組件以下幾個方面的內容：

• 感知系統——如何模擬人類多模態感知以實現對復雜環境的精確理解。
• 行動系統——從行動空間到行動學習，如何構建更高效、更穩健的決策框架。
• 工具與記憶整合——如何通過工具學習和記憶優化拓展任務邊界，為代理賦能以應對更高復雜度的現實任務。

與此同時，文獻還探討了基礎代理在隱私保護、協作機制及安全交互中的必要性，為這一領域的未來研究指明了方向。

該研究團隊由國際頂尖學術機構與科技企業的研究者和技術專家組成，擁有橫跨多個領域的專業背景。團隊合作推動了基礎代理領域的探索，結合腦啟發智能、協作機制和安全系統的最新進展，為人工智能的未來奠定了堅實基礎。

團隊中的核心成員來自多所世界級研究機構：蒙特利爾大學與Mila - 魁北克AI研究所是團隊的關鍵力量，這兩者不僅專注于腦啟發智能技術，還在人工智能理論和應用研究方面具有深遠的國際影響力。研究團隊在全球范圍內擁有強大的支持，聚集了來自如香港科技大學、悉尼大學、賓夕法尼亞州立大學和斯坦福大學等知名學府的專家。在科研探索中，他們各自專注于多模態系統、工具學習、強化學習以及安全機制等關鍵領域，為該研究注入了跨學科的深度。

除此之外，團隊還與包括Google DeepMind、微軟亞洲研究院和Argonne國家實驗室在內的多家國際科技企業及科研機構合作。工業界與學術界的這種深度協作使團隊能夠充分結合理論與應用需求，從而在科學探索與實際部署間建立橋梁。例如，Argonne國家實驗室聚焦高效工具學習，Google DeepMind則貢獻了認知智能與深度學習領域的前沿技術。

研究團隊不但在區域上具有高度的多樣性，其成員更是在方法和視野上具有開創性，充分體現了全球化的學術協作力量。加拿大CIFAR AI研究主席Bang Liu、MetaGPT平臺的開發者以及各領域的學者從基礎理論到實踐算法，為解決人工智能的復雜挑戰提供了一體化的解決方案。通過整合數字環境中的先進模型與現實物理世界的復雜應用，這支團隊展現了基礎代理技術的巨大潛力與實際價值。

一、智能代理系統的概覽

基礎代理的概念

基礎代理（Foundation Agents）是什么？它不僅僅是人工智能領域的一個技術概念，更是整個智能系統發展的一個里程碑。基礎代理可以被定義為一種基于高效感知、智能決策和自動執行的自主系統，它通過結合基礎模型（如大語言模型LLMs）和行動系統實現對復雜任務的完整解決方案。它們不僅是AI技術的延續，更是智能體邁向全能型助手的重要跳板。

在當前的人工智能生態中，基礎代理占據著重要地位。它們以基礎模型為大腦，行動系統為手腳，通過感知模塊獲取環境信息、決策模塊制定執行策略、記憶模塊存儲并優化經驗。通過這些能力，基礎代理能夠從一個單純的被動響應器，轉變為能主動參與復雜流程、預判用戶需求并提供跨領域解決方案的智能體。無論是自動駕駛的實時決策，還是虛擬助手在多模態場景中的交互，它們都體現了基礎代理作為“智能催化劑”的強大潛能。

圖1.2：我們描述智能代理循環和代理社會的一般框架概述。

核心組件及架構

從結構上看，基礎代理的架構可分為四個核心組件，它們緊密協作，共同構建出一個高效、魯棒的智能體系統：

1.感知系統 感知系統是智能代理與環境互動的入口。它負責通過各種傳感器捕獲多模態信息——包括文本、圖像、音頻，甚至物理信號，將這些數據轉化為可處理的數字信號。以基礎模型為核心，感知系統利用先進的算法（如BERT、ResNet和ViViT等）構建信息的深度語義理解，為后續的決策和執行提供重要依據。

2.行動系統 行動系統是智能代理的“大腦與肌肉”，負責執行具體的任務。它由行動空間、行動學習和工具整合組成：

• 行動空間：定義了智能代理在特定環境中的可執行操作范圍，從離散指令到連續動作。
• 行動學習：通過監督訓練、上下文學習及強化學習優化行為策略，使系統更加適應動態環境。
• 工具整合：行動系統能夠調用外部工具完成復雜任務，這為基礎代理從被動響應走向主動決策提供了關鍵支持。

3.記憶模塊 記憶模塊是智能代理的“知識庫”，存儲歷史數據、任務經驗和學習模式。這種模塊不僅能夠增強實時任務的執行效率，還能通過長期記憶優化對復雜場景的預測。

4.工具系統 工具系統作為核心組件的延伸，賦予智能代理“手段的能力”。它可以包括API接口、機械手臂、搜索引擎等外部工具，使代理能夠在數字與物理環境中展開高效操作。

基礎模型與行動系統之間的互動關系

基礎代理的智能表現離不開基礎模型和行動系統的無縫協作。基礎模型，如GPT系列，側重于理解與生成多模態信息，而行動系統則將這些理解轉化為具體執行——形成一個閉環流程：

• 信息輸入：基礎模型首先通過感知系統處理輸入信息，如文本指令或視覺數據。
• 行動選擇：行動系統依據感知生成的語義信息，篩選最優行動方案（如調用工具、分解任務）。
• 執行與反饋：執行結果再返回到基礎模型進行評估，從而不斷優化決策策略。

這種動態循環不僅提升了任務解決的精準度，還擴展了基礎代理的任務邊界。從語言生成到機器人操控，再到跨模態工具使用，基礎代理的“認知與執行閉環”逐漸打破人工智能的固有局限。

二、感知?系統解讀

人類感知與AI感知的比較

感知是人類與環境互動的第一步，也是智能系統實現任務的基礎能力。人類感知是自然進化的奇跡，而AI感知則是科技發展的結晶。盡管它們的運作原理截然不同，但對信息的獲取和處理卻有著相同的目標：理解世界并做出恰當反應。

1.人類感知的多樣性 人類的感知能力遠超經典五感（視覺、聽覺、味覺、嗅覺、觸覺）。現代科學還確認了平衡覺（維持身體平衡）、本體覺（感知身體位置）、溫覺（感知溫度）和痛覺等擴展感知能力。這些能力通過神經系統實現無縫整合，形成對環境的連續、動態理解。例如，當人類站立時，本體覺和視覺共同作用，幫助我們保持穩定；而當面臨緊急情況時，感覺和運動控制會迅速協調，促成即時反應。

2.AI感知的特點與限制 相較于人類，AI感知完全依賴于傳感器和算法。攝像頭、麥克風和其他傳感器將環境信號轉化為數字數據，再通過深度學習模型（如ResNet或BERT）解讀這些輸入。

• 核心差異：人類感知是連續的、多模態融合的，而AI感知通常是離散的、依賴獨立傳感器的。
• 難點：AI需要通過設計復雜的融合算法，將獨立模態信息整合為統一的環境表示。這種離散性限制了AI對動態環境的實時適應性。

感知表示類型及其方法

基礎代理中感知系統的設計借鑒了人類感知的模式，結合單模態、跨模態和多模態技術，逐步提升對環境的感知與理解。

1.單模態模型 單模態模型專注于單一感知形式（如文本、圖像或音頻）的處理，其技術發展重點在于特定信息的深度挖掘：

• 文本：從早期的詞袋模型到BERT，通過大規模語料庫預訓練實現語言深度語義分析，為自然語言處理奠定了基礎。
• 圖像：ResNet和DETR等模型在視覺特征提取和目標檢測上表現卓越，尤其在復雜場景識別方面取得了革命性進展。
• 音頻：Wav2Vec2等技術有效降低了語音識別對標注數據量的依賴，實現了自然語音到文本的高效轉化。

2.跨模態模型 跨模態模型旨在打破感知模態間的隔閡，實現多模態之間的對齊、生成與轉換：

• 文本-圖像：CLIP通過對比學習實現了文本與圖像的零樣本檢索，DALL·E則展現了將文本描述轉化為高質量圖像的能力。
• 文本-視頻：VideoCLIP提取視頻幀特征并與語言表示對齊，支持視頻內容的語義理解與搜索。
• 文本-音頻：音頻與文本的結合拓展了感知系統在語音合成與多語言翻譯中的應用。

3.多模態模型 多模態模型通過整合多種感知信息，生成具有全局語義的統一表示：

• LLaVA：首次結合語言與圖像多模態輸入，展示出強大的交互式對話能力。
• Video-ChatGPT：進一步延伸到視頻輸入，使代理能夠感知時間維度的動態變化。
• HuggingGPT：整合視覺、音頻與文本專家模型，為復雜多模態任務提供了一站式解決方案。

實際案例與應用

感知模塊為智能代理賦予環境理解的能力，使其在多場景應用中展現出巨大潛力：

1.虛擬助手：通過文本和音頻感知，智能語音助手能夠捕捉用戶指令并提供上下文敏感的回答。

2.機器人導航：多模態感知模型（如CLIP+視覺專家）使機器人能夠識別復雜路徑并避開障礙物。

3.醫療領域：音頻分析與影像識別結合的模型正在推動遠程診斷與手術輔助系統的發展。

三、行動系統解析

在探討智能代理如何高效行動之前，了解人類行動系統的結構和運行邏輯是不可或缺的。這不僅為AI設計提供了靈感，也幫助我們更好地理解行動與感知之間的復雜關系。無論是人類的心理行為還是物理行為，它們都通過一系列循環反饋形成了認知閉環，這一機制為AI代理的行動系統開發提供了強有力的參考。

人類行為系統啟示

在人類認知中，行動系統可以被分為兩大類別：心理行為和物理行為。前者是思想的驅動器，后者是外部動作的執行者。心理行為包括推理、規劃、反思和想象等。它們是隱藏在決策背后的力量，幫助個體分析情況并預設未來可能的結果。這些思維活動就像行動的信號源，通過理性和邏輯主導大腦的選擇。

另一方面，物理行為是心理行為的外化表現，比如說話、奔跑、操控工具，甚至是一個簡單的手勢。這些動作需要依賴復雜的神經網絡協調肌肉和感覺器官，在連續反饋的支持下實現精準控制。舉例來說，當人類用雙手拼裝家具時，眼睛提供視覺反饋，而大腦迅速調整動作以適應現實情況。心理和物理行為通過感知-行動-反饋的循環構建了認知閉環——一個不斷調整與優化的動態系統。

這種認知閉環的啟示對AI代理的設計尤為重要。通過模仿人類心理行為的深度推理和物理行為的精確執行，AI可以實現更自然、更高效的任務完成方式。比如，在復雜任務場景中，AI代理需要能像人類一樣，主動探索、快速適應，并基于反饋調整策略。

AI代理中的行動系統

構建一個高效的AI行動系統，首先要明確其行動空間、行動學習范式和工具整合的機制。這些要素共同決定了智能代理的決策靈活性和操作能力。

行動空間：從語言到物理領域的多維場景 行動空間定義了AI代理可以選擇的所有可能行為。從離散到連續，從簡單到復雜，行動空間的設計關乎任務的最終執行效果。在語言驅動的環境中，基礎模型（如InstructGPT）解析用戶的語義輸入并轉化為可操作的指令；而在數字任務中，如網頁代理或移動設備助手，代理通過GUI操作或調用API完成多步驟任務。在物理場景下，行動空間擴展至機器人操作，比如RT-2通過視覺-語言系統指導機器手臂完成精準動作。更高階的科學任務場景（如ChemCrow或SciAgent）則要求代理能整合跨領域工具，在化學設計或材料研究中展示專業級能力。

行動學習：從被動理解到主動優化 AI代理的行動學習依賴多種范式的深度協作。上下文學習（如Chain-of-Thought）無需模型調整，僅憑提示便可實現動態推理。監督訓練通過大規模數據的預訓練和微調，幫助模型在新任務中表現出色。例如，GR-2結合視頻和機器人數據學習動態世界的行為模式。而強化學習（如RLHF）則通過反饋信號和獎懲機制，優化代理的長期策略，如Eureka通過反思機制生成獎勵，幫助機器人完成五指操控任務。每一種范式都有其獨特的適用場景和優勢，在復雜任務中可以相互補充，最終實現系統的全面優化。

工具整合：打造超級助手 工具學習是行動系統中的亮點之一。它讓智能代理不僅停留在分析和計劃層面，還能通過實際的操作完成任務。工具學習包括三大組成：發現、創建和使用。工具發現涉及如何有效檢索或生成滿足需求的工具，例如ToolFormer通過訓練模型生成對應API調用。工具創建則依賴LLM生成代碼并提供驗證機制，確保新工具的可靠性與適用性。而工具使用則強調如何結合領域知識，深度整合專業化工具。例如，在數字領域，代理通過API調用實現內容生成；在物理領域，機器人通過傳感器和控制器完成細致動作；而在科學領域，多工具協同的整合能力為復雜研究提供了強有力支持。

行動與感知的關系

行動與感知的關系可以用“外部驅動”和“內部驅動”兩種視角來理解。外部驅動認為感知刺激是行動的起點，智能代理被動響應環境變化。這種模式限制了系統的主動性，使其更像一臺復雜的機器。而內部驅動則顛覆了傳統邏輯，強調由行動產生的預測信號反過來校準感知輸入。這一視角賦予代理主動性，讓它可以通過自發行為減少感知的不確定性。

這種基于主動性的行動驅動感知模式，不僅提高了系統的效率，也為復雜任務提供了更多可能。例如，一個代理在視覺任務中自發生成問題，通過提問或探索驗證假設，從而減少錯誤推斷。這種自發行動增強了數據效率和學習能力，使代理能夠更快適應動態環境。

四、強化學習和工具整合在行動中的應用

人工智能的行動系統，尤其是基礎代理的發展，依托于強化學習和工具整合的深度耦合。兩者不僅推動智能體從被動反應型向主動學習型進化，還賦予了其應對復雜任務、適應多領域場景的能力。強化學習作為優化智能決策的核心路徑，幫助代理在動態環境中逐步改進行為策略；而工具系統則通過多樣化的外部資源擴展了代理的能力邊界。這種結合使基礎代理在現實場景中展現出強大的適用性。

強化學習在行動系統中的作用

強化學習的意義在于，它為智能代理提供了一種自我調整和優化決策的機制，能夠通過與環境的持續交互，學會如何實現目標。經典算法如DQN（深度Q網絡）和PPO（近端策略優化）奠定了這一領域的基礎。DQN以其高效的離散任務優化能力廣泛應用，而PPO則憑借其更穩定的訓練特性，在處理復雜的連續動作空間任務中表現出色。

然而，當基礎代理從簡單的游戲領域向更復雜的多模態任務延展時，強化學習也進入了新的進化階段。例如，RLHF（基于人類反饋的強化學習）在InstructGPT中得到了精彩展示：通過整合人類反饋訓練獎勵模型，AI的文本輸出更加符合人類偏好，而非單純依賴數據分布進行推理。分層強化學習進一步推動了復雜任務的分解與解決，通過高層規劃生成行動框架，而低層策略則細化具體執行步驟，實現任務的層次化優化。

以實際案例為基礎的研究更進一步展示了強化學習的可能性。例如，RLFP結合策略與價值模型，通過對任務的高效探索顯著提升了代理的學習能力；ELLm利用LLM（大語言模型）的知識背景引導代理探索未知環境，極大提高了復雜環境中的決策效率；GenSim則通過自動生成模擬環境和專家示例，為自由探索提供了數據和規則支持。LEA、MLAQ和KALM等案例展示了通過強化學習策略優化推薦系統、模擬軌跡以及動作選擇的突破性進展。這些實例無一不說明，強化學習已成為行動系統不可或缺的一部分，為智能代理在多領域復雜任務中的表現提供了技術支柱。

工具系統與行動系統的融合

如果說強化學習解決了“怎么學”，那么工具整合則回答了“用什么”的問題。對于基礎代理而言，工具系統的意義在于擴展行動系統的觸角，使其能夠在數字、物理乃至科學領域執行更加復雜和專業的任務。數字領域的應用尤其廣泛，例如HuggingGPT通過調用平臺上的多模態模型，分析用戶需求并選擇最佳工具。WebGPT和Mobile-Agent將工具整合應用于網絡搜索、GUI操作和移動任務管理，展現出靈活而強大的問題解決能力。

物理領域的挑戰更為復雜，例如TidyBot通過LLM學習個性化清潔工具的使用策略，以適應用戶需求；RT-2結合視覺和語言工具，成功引導機器人完成操作任務；而在自動駕駛領域，基礎代理更是通過集成車輛控制工具和視覺-語言模型，實現了解釋性更強的自動駕駛導航系統。

科學任務中，工具整合的突破同樣引人注目。ChemCrow整合了18種化學工具，從有機合成到藥物設計無所不包；SciToolAgent通過超500種工具的協同作用，為材料科學和天體物理等復雜研究領域提供了解決方案。

而這些成功的案例背后，離不開工具學習技術的支持。工具發現作為第一步，既包括基于檢索的方法，如HuggingGPT從工具庫中選擇最相關工具；也包括生成方法，例如ToolFormer通過訓練模型生成API調用并自動匹配工具需求。工具創建則通過LLM生成代碼和驗證機制實現新工具的開發和優化，如PAL和Creator等框架。最后，工具使用涉及縱向專業化（面向特定領域任務的工具深度應用）、橫向整合（多模態工具協作）以及體感交互（機器人工具與傳感器結合實現任務）的拓展。

在這些技術實現的基礎上，基礎模型與工具系統之間的平衡成為關鍵課題。模型的強大內在能力允許它處理語言生成和知識推理，但工具系統的靈活性為任務執行帶來了更加具體和專業的可能性。例如，在科學研究中，工具系統能夠通過復雜的數據分析和自動化流程解決難題，而模型則通過語義理解和推理提供理論支撐。兩者的結合為基礎代理實現跨領域的高效任務執行提供了技術保障。

五、挑戰與未來方向

面對智能代理的飛速發展，技術進步如同攀登高峰，既充滿潛能又布滿荊棘。實現智能代理的全面進化并融入現實世界，涉及多個領域的挑戰，這些挑戰不僅關乎效率與可靠性，更考驗其能否跨越語言的局限、保障隱私與安全，甚至在基礎模型與工具系統間找到完美的平衡。

效率挑戰：追求實時性能的藝術

在自動駕駛、欺詐檢測等實時任務中，代理需要以毫秒為單位進行響應。然而，行動系統的復雜性、數據冗余以及推理流程中的瓶頸常常導致計算延遲。這種遲滯不僅降低了系統的表現，也限制了其實際應用的范圍。

解決這一難題的關鍵在于優化任務的執行路徑。通過數據過濾技術剔除冗余信息，為智能代理減負；零樣本提示技術則精簡了任務推理，使決策路徑更加直接；高速存儲方案的使用更進一步縮短響應時間，為動態環境中的高頻交互提供了強有力的支持。這些方法不僅在性能上帶來突破，更為基礎代理邁向實時化任務鋪平了道路。

評估與可靠性：打造可信賴的智能助手

智能代理的行為是否準確可靠，直接決定了用戶對其信任的深度。在多源數據環境中，工具與動作選擇的正確性往往受到信息沖突的挑戰；代理還可能因幻覺生成無意義或錯誤的結果，使系統的表現變得不穩定。

因此，建立一種穩健的評估體系顯得尤為重要。通過設計細致的驗證協議，智能代理能更好地協調不同工具的協作，并通過透明化的決策過程減少錯誤輸出。這不僅有助于提高工具與行為選擇的精準度，還能增強用戶對系統的信任感，將智能代理塑造為真正可依賴的助手。

多模態與跨領域行動：破除語言限制的挑戰

人類能夠通過語言、視覺、音頻以及身體動作靈活地學習新技能，而當下的智能代理仍大多局限于語言指令。在現實場景中，單模態的任務處理能力已不能滿足需求，代理需要整合多模態能力以實現突破。

一個代理不僅可以聽懂語言指令，還能通過視頻內容理解動態場景，再通過物理操作完成任務——這將大大拓寬智能系統的應用邊界。發展基于視覺和語音的整合技術，探索通過傳感器數據學習技能的動態模型，智能代理在多模態交互中正積蓄著巨大的潛能，為解決復雜問題創造無限可能。

隱私與安全問題：數據保護與倫理保障

隨著生成式AI逐步融入日常生活，數據隱私和安全問題成為不可忽視的焦點。用戶信息的泄露或濫用，不僅威脅了安全性，還可能引發道德風險。

為此，聯邦學習技術的引入至關重要，它允許代理在分布式數據上進行訓練，無需直接暴露用戶信息；而模型蒸餾的應用則在保護敏感數據的同時確保系統性能。此外，倫理準則和安全機制的建立是智能代理與用戶之間的信任紐帶，能夠有效防止代理因錯誤或惡意行為對物理環境造成危害。

基礎模型與工具系統的平衡：智力與手段的協奏曲

基礎模型的強大內在能力是智能代理的核心，而工具系統的靈活性則賦予其實現復雜任務的途徑。兩者之間如何找到平衡，不僅決定了系統的效率，還關乎智能代理是否能夠在現實任務中游刃有余。

這一平衡的探索包括何時調用外部工具，何時依賴模型的自主能力，以及如何協調兩者以發揮最大效能。例如，在藥物研發等科學任務中，工具系統可以提供精準的數據分析，但模型的語義理解能力則是有效整合資源的關鍵。通過協同工具與模型的能力，智能代理才能在復雜場景中表現得更加智能與高效。

六、結論

從人類認知的靈感到人工智能的應用，基礎代理已經展現了它的技術力量。在這篇文獻中，感知、行動、記憶和工具整合的核心組件被系統性地分析，它們共同構成了智能代理的骨架與靈魂。通過這些組件的協同運作，基礎代理不僅能夠理解用戶需求，還能在復雜任務中施展卓越能力，展現自主、協作與安全的強大潛力。

行動系統是基礎代理的“能量源”，它賦予智能代理一種由內而外的主動性，而工具整合則是其“能力拓展器”，打開了外部資源的大門。從單一模態到跨模態，從語言交互到機器人操控，基礎代理正以迅猛的速度在現實世界中尋求突破。它們不再是簡單的任務完成器，而是逐漸變成具備預測、調整和學習能力的綜合型助手。通過感知與行動的閉環優化，結合工具學習的深化，基礎代理從理論模型走向現實應用，為解決動態環境中的復雜問題提供了可信賴的解決方案。

但這僅僅是個開始。正如文獻所揭示的那樣，基礎代理的真正潛力仍然有待挖掘。隨著技術的迭代，這些系統將進一步邁向未知領域，變得更加智能、更加貼合實際需求。

展望未來，研究重點將集中于幾大方向。首先是自適應神經架構的突破。隨著環境復雜性和任務難度的增加，智能代理需要能夠自主調整結構的能力，以滿足實時變化的需求。這不僅是技術的一場革新，更是AI系統智能化的象征。跨模態對齊方法也將成為另一個關鍵領域，如何高效地整合不同模態的信息，形成統一的語義圖景，將為數據復雜性帶來解決之道。而分層強化學習則提供了應對動態任務的思路，通過高層規劃與低層執行的協作，智能代理能夠在復雜情境中找尋最佳策略。

此外，工具系統的創新將繼續推動科學探索與工業應用。無論是自動化工程，還是尖端領域的藥物開發，整合專業工具的智能代理都將發揮不可替代的作用。而隱私保護與安全機制的進一步完善，則是保障這些系統能夠被廣泛采用的基石。從聯邦學習到倫理規范，每一項技術都旨在確保人類與機器的協作安全、尊重且富有成效。

基礎代理的未來不僅是技術發展的故事，更是一場關于人類智慧如何與機器共生的深刻探索。從腦啟發到工具整合，從協作到安全，智能代理的演化將為人類社會的方方面面帶來深遠影響。隨著這些研究方向的推進，我們站在了新智能時代的黎明之上，也正在為它的到來做好準備。

參考資料：???https://arxiv.org/pdf/2504.01990??

本文轉載自??獨角噬元獸??，作者：FlerkenS