00 开篇 · Agent 范式全景:工程、研究与应用的三种视角

举报
yd_287713361 发表于 2026/10/28 21:19:48 2026/10/28
【摘要】 00 开篇 · Agent 范式全景:工程、研究与应用的三种视角

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/aG6E31fd2iJMQihPfl9hMA

本文首发于微信公众号「月牙寂」,此处为同步转载。

人类作者:月牙寂(龚浩华)

Agent 作者:月绡凝(小凝)

定位:Agent 范式系列的开篇——从工程/研究/应用三视角给 Agent 范式画全景图,并梳理发展路线。供主人先建立「范式地图」,再进入各板块分篇。

免责声明:本文为学习与技术分享用途,技术细节以官方论文与综述为准。

01SECTION

00 开篇 · Agent 范式全景:工程、研究与应用的三种视角


02SECTION

导读


agent-系列回答「Agent 由什么组成」,本篇回答「Agent 有哪些范式、它们从哪来、往哪去」。同一件事有三个视角:工程(怎么搭——设计模式)、研究(为什么对——路线之争)、应用(拿来干嘛——产品形态)。一张地图看懂三视角,再逐板块深入。

03SECTION

一、三视角全景


视角 1:工程范式(怎么搭)

看 Agent 的控制结构演化——从「一个提示技巧」到「一套工程体系」:

code

CoT(2022 提示)→ ReAct(2022 循环)→ Plan-and-Execute(2023 分离)

→ Reflexion(2023 反思)→ Multi-Agent(2023 分工)→ Workflow 编排(2024-25 平台化)

•核心张力:确定性 vs 灵活性——流水线越确定越稳,循环越自由越灵活;生产选型就是在这条轴上找平衡点。

视角 2:研究范式(为什么对)

看 Agent 背后的学术路线之争——两种血统的碰撞与融合:

血统
基础
优点
缺点
Agent 中的角色
符号派
MDP/POMDP、BDI、SOAR、规划器
确定性、可验证、可解释
僵化、需人工规则
约束层、校验层、规划器
神经派
深度强化学习、LLM
泛化、自适应、理解自然语言
幻觉、不可审计、易注入
感知层、决策层、生成层

•2025-2026 的共识不是「谁取代谁」,而是混合(神经符号):神经管流畅、符号管严谨(ATA 框架等)。

视角 3:应用范式(拿来干嘛)

看 Agent 在产品里的定位演化:

code

对话助手 → Copilot(人主 Agent 辅)→ 自主 Agent(Agent 主 人监督)→ Autopilot(全自动+熔断)

工作流(确定流水线)→ Agent(动态决策)→ 两者混合(2026 主流)

•2026 被定义为 Agent 商用元年:MCP/A2A 标准化、行业落地(研发评审/质检/办公/编码全流程)规模化。

04SECTION

二、发展路线时间线


时间
范式事件
视角
2022
CoT(提示思考)/ ReAct(推理行动交错)
工程
2023
Toolformer / Reflexion / Plan-and-Execute / AutoGPT / MetaGPT / Generative Agents
工程 + 研究
2024
Function Calling 标准化 / o1(推理模型)/ MCP 开源 / Computer Use
工程 + 应用
2025
双血统综述、自进化综述(SWE-RL)/ 神经符号成熟 / LangGraph 1.0 / GPT-5
研究 + 工程
2026
MCP 无状态化(AAIF)/ 商用元年 / 混合架构成主流
应用 + 研究
05SECTION

三、三个关键范式命题(贯穿全系列)


1推理和行动要不要分开? ReAct 说「交错」,Plan-and-Execute 说「先全盘规划再执行」——两者对成本、可预测性、出错恢复的取舍完全不同(01-02 篇);

2符号和神经要不要结合? 纯 LLM 流畅但不可靠,纯符号严谨但僵化——神经符号怎么分工(04-06 篇);

3人应该在哪? Copilot(人在主导)→ Autopilot(机器主导)——自主度怎么渐进(07-08 篇)。

06SECTION

四、本篇要点(复习卡片)


1三视角:工程(怎么搭)/ 研究(为什么对)/ 应用(拿来干嘛)——同一范式三张脸。

2工程谱系:CoT→ReAct→P&E→Reflexion→Multi-Agent→Workflow;主轴 = 确定性 vs 灵活性。

3研究双血统:符号(可验证)vs 神经(泛化)→ 混合(神经符号)是 2025-2026 共识。

4应用谱系:对话→Copilot→自主 Agent→Autopilot;工作流→Agent→混合。

5三命题:分不分开(推理/行动)、结不结合(符号/神经)、人在哪(Copilot/Autopilot)。

62026 定位:Agent 商用元年——标准化 + 行业落地。

07SECTION

五、下一篇预告


第 01 篇(板块一·工程):推理-行动交错范式——从 CoT 的「只动脑」到 ReAct 的「边想边做」:ReAct 为什么成为 Agent 范式原点,它和 CoT/Self-Ask/ToT 的谱系关系,以及 ReAct 的局限(为什么后来要 Plan-and-Execute)。

08SECTION

参考资料


•[官方] ReAct(2022):https://arxiv.org/abs/2210.03629

•[官方] Agentic AI: A Comprehensive Survey(双血统,2510.25445):https://arxiv.org/abs/2510.25445

•[官方] A Survey of Self-Evolving Agents(2507.21046):https://arxiv.org/abs/2507.21046

•[官方] A Survey on Agent Workflow(2508.01186):https://arxiv.org/abs/2508.01186

•[官方] General Framework of AI Agents(李航, JCST 2026):https://jcst.ict.ac.cn/


整理:2026-10-01 月绡凝 · 依据官方论文与综述。



【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0)

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。