大模型驱动AI智能体：技术演进、架构体系与前沿研究综述

摘要：随着大语言模型（LLM）技术的快速迭代，人工智能发展从单点交互、被动响应阶段迈入自主感知、自主决策、自主执行的智能体（AI Agent）新阶段。AI智能体作为通用人工智能的核心载体，依托大模型的自然语言理解、逻辑推理与知识生成能力，结合感知、规划、工具调用、记忆迭代模块，实现了从“人机对话”到“自主任务闭环”的技术跨越。本文系统梳理AI智能体的概念演进与发展历程，剖析大模型驱动智能体的核心架构、关键技术与运行机制，分类阐述单智能体、多智能体的技术范式与应用场景，总结当前智能体研究面临的技术瓶颈、安全风险与落地难题，并结合国内外前沿研究成果，预判智能体技术的未来发展趋势，为通用智能体的研发、落地与规范化治理提供理论参考与实践支撑。

关键词：AI智能体；大语言模型；自主决策；多智能体协作；智能体架构；通用人工智能

一、引言

人工智能技术的发展始终围绕“模拟人类智能、替代复杂劳动”的核心目标迭代演进。传统人工智能以单点任务优化为核心，依托深度学习模型实现图像识别、语音交互、文本生成等单一功能，但存在明显局限性：缺乏自主认知能力、无法完成复杂长链路任务、难以适配动态变化的真实场景，本质属于“被动响应式智能”。近年来，大语言模型的涌现能力突破了传统AI的技术边界，具备了语境理解、逻辑推理、多模态感知、工具泛化调用等基础通用能力，为AI智能体的落地提供了核心算力与智能底座。

AI智能体是具备感知、记忆、推理、规划、执行、迭代学习全链路能力的自主智能系统，能够在无人工持续干预的前提下，主动感知环境状态、拆解复杂任务、调用多元工具、完成闭环执行，并根据执行反馈自我优化。2025年被业界公认为AI智能体落地元年，各类基础智能体框架、行业定制智能体、多智能体协作系统快速涌现，成为通用人工智能落地的核心形态，广泛渗透于办公、科研、工业、政务、生活服务等多个领域。相较于传统自动化程序与普通AI模型，智能体最大的核心优势是具备自主性、适应性、迭代性与协同性，彻底打破了传统AI“任务固化、场景受限、无法自主进化”的短板。