通过订外卖场景了解AI Agent

人工智能现在已经和我们的日常生活紧密结合，各种衍生技术层出不穷，不得不承认，必须跟上人工智能的脚步，否则就会落后于这个时代，这确实是以前不能想象的场景。

最近炒的比较热的有种叫AI Agent的技术，可以说是人工智能的进阶，更具智能的形式，各种大厂和创业企业都很关注，看看大模型是怎么解释。

一、核心定义

AI Agent是能感知环境、自主决策并执行任务以实现目标的智能体。它不同于被动响应式AI（如ChatGPT），而是具备：

• 自主性：在无人干预下制定并执行计划
• 工具使用：调用API、搜索引擎、软件等外部资源
• 记忆与学习：通过交互积累经验并优化策略

二、关键特性

1. 目标导向：将模糊指令分解为可操作步骤（如“提升公司社交媒体影响力”→具体执行方案）
2. 多模态感知：处理文本、图像、语音甚至传感器数据
3. 递归推理：通过“思考-行动-观察”循环持续逼近目标
4. 社会性协作：多个Agent可分工协作（如谈判、辩论、联合创作）

三、技术架构

典型的Agent系统包含：

• 规划模块：任务分解与路径设计（如思维树、思维图）
• 记忆系统：短期/长期记忆存储（向量数据库+自然语言总结）
• 工具库：函数调用能力（计算、绘图、网络访问等）
• 安全护栏：目标对齐与风险控制机制

四、应用场景

• 科研助手：自主阅读论文、设计实验、分析数据
• 商业代理：7×24小时客户服务、供应链动态优化
• 个人数字孪生：学习用户习惯，代为处理日程、邮件、采购
• 创作者伙伴：从创意生成到多平台内容发布的全流程协作

五、发展阶段

1. 基础工具型（当前主流）：基于提示词的单一任务代理
2. 认知增强型（快速发展中）：具备反思和复杂规划能力
3. 通用代理（探索阶段）：跨领域迁移能力的类人智能体

六、重要认知

• 非万能解决方案：擅长明确目标的任务，但抽象创意和价值观判断仍需人类参与
• 人机协作范式：最佳模式是“人类定方向，Agent管执行”
• 演化加速性：Agent可自主探索学习路径，可能涌现超出设计预期的能力

未来展望

下一代Agent正朝向“操作系统级入口” 演进，可能成为连接一切数字服务的智能中介。其成熟将引发交互革命——从“人适应界面”转向“服务适应人的意图”。

理解AI Agent的关键在于将其看作拥有自主行动能力的数字实体，而非仅仅信息处理器。随着具身智能发展，物理世界的Agent（如机器人）与数字Agent将共同构成智能社会的基础设施。

可以将AI Agent概括成：从”被动”到”主动”，不再是人问了一句答一句，而是根据可能是模糊的提问，通过自主思考，结合历史经验，协同外部资源（搜索引擎、APP、服务），给出完成目标的操作，形成完整闭环。

再通过当前一个很火的栗子体会下，阿里的千问，最近启动了送奶茶的活动，通过提问它可以调用淘宝的应用来提供下单，这算不算AI Agent？

严格意义上，这取决于具体实现方式，但通常来说，千问“订外卖”这个功能，更准确地说是“具备了AI Agent部分能力的强大工具”，而非一个完全体的、自主的AI Agent。

我们可以用之前提到的AI Agent核心特征来拆解分析：

情景一：不算典型AI Agent（更常见的情况）

如果流程是这样：

1. 你给千问发出明确指令：“用饿了么帮我订一份宫保鸡丁饭，送到XX地址，用支付宝支付。”
2. 千问理解后，调用一个预设的“订外卖”API或服务。
3. 这个服务可能直接跳转到饿了么小程序或页面，并自动填充了菜品和地址，但最终的确认、支付环节仍需你手动点击完成。

分析：

• 自主性弱：它执行的是一个非常具体、明确的单一步骤命令，没有复杂的“规划”和“分解”。目标是你完全指定的。
• 工具使用：✓ 符合，它确实调用了外部工具（外卖API）。
• 递归推理：基本没有。它不会思考“用户是不是饿了？预算是多少？附近哪家店又快又好评？如果宫保鸡丁卖完了，鱼香肉丝是不是一个好的替代？”。
• 更像一个“超级指令触发器”：其本质是将你的自然语言指令，转换为了一个复杂的系统操作，但决策链很短，且最终控制权（确认）在你手中。

情景二：更接近AI Agent（理想的未来形态）

如果流程是这样的：

1. 你给千问一个高层次、模糊的目标：“帮我解决今天的午餐，预算30元以内，要快一点，我有点饿。”
2. 千问会自主进行以下规划与决策：
   • 思考与分解：判断需要获取你的位置、查询附近餐厅、比较配送时间、价格和评分。
   • 工具调用：自动调用地图API获取位置，调用饿了么/美团API查询餐厅列表和菜单。
   • 决策与行动：综合“快”、“30元内”、“评价好”等条件，筛选出2-3个选项，并主动向你确认（如：“A店的卤肉饭25元，30分钟送达；B店的饺子28元，25分钟送达。推荐B店，更快一些。可以下单吗？”）。
   • 执行与确认：在你同意后，自动完成下单、支付整个流程，并返回订单信息。

分析：

• 自主性与目标导向：✓ 符合。它将一个模糊目标分解为多步可执行计划。
• 工具使用：✓ 符合。调用了多种工具。
• 递归推理：✓ 部分符合。经历了“感知（你的要求）-思考（如何满足）-行动（查询）-再思考（比较）-再行动（确认或下单）”的循环。
• 记忆与学习：如果它能记住你常点的菜品、常用的地址和支付方式，并用于优化下次推荐，那就更符合了。

结论与定位

1. 当前大多数“能订外卖的AI”属于情景一：它们是 “功能强大、支持工具调用的助手” 。它们的关键突破在于将自然语言指令无缝转化为具体的工具调用，这已经是巨大的进步，是构建AI Agent的技术基础。
2. 真正的AI Agent追求的是情景二：它更侧重于在模糊目标下的自主规划、决策和复杂任务串联能力。不仅仅是“执行一个指令”，而是“完成一个目标”。
3. 千问的定位：阿里的千问、百度的文心一言、GPTs等，目前都在积极开发“插件/工具调用”能力，这正是迈向AI Agent的关键一步。它们已经具备了成为AI Agent的核心架构潜力（规划器、工具调用、记忆），但在复杂自主性、安全护栏和用户体验上，通常采用更保守的“人类在环”设计，即把最终决策权留给人。

因此，可以理解为：

“订外卖”这个功能，是AI Agent能力的“一次演示”或“一个应用场景”。 它展示了Agent所需的关键技术——工具使用。但要使千问从一个“能使用工具的AI”升格为真正的“外卖订餐Agent”，还需要它在自主规划、多步骤决策和与环境的动态交互上变得更强大。

简单说，它会“用工具”，但和完全“自己动脑想办法完成任务”还有距离。这中间的差距，正是当前AI研究和技术竞赛的焦点所在。

AI逐渐从高不可攀的技术，成为了人们日常的刚需，它能做的工作越来越多，多少有些可怕，等它发展到一定的规模和能力，是否像科幻片中的统治人类？这谁都给不了准确的答案。

但至少现在来看，人工智能不是为了替代人类，而是让人类从繁琐的操作中解放出来，去做更有价值的事。如何用好人工智能将成为影响我们工作生活非常重要的因素，因此，只能用起来，才能跟上时代，这是确定的。