Agent Plus
在本次T4G交流会中，雷伟奇先生从Agent技术的发展历程、AgentPlus的定义与特性、商业化进程、产业生态形成、生态协同等多个方面进行了深入讲解，并通过实际案例展示了Agent技术的强大功能和未来发展方向。他还探讨了Agent技术在不同领域的应用前景，以及面临的挑战和应对策略。
Agent技术的发展历程与背景
随着技术突破和商业化进程的加速，产业生态逐渐形成，市场不断扩大，Agent的需求也日益增加。2025年被称为Agent元年，Agent技术不再局限于简单的任务自动化，而是开始展现出系统级的协同能力，逐步改变我们解决问题的方式。
AgentPlus的定义与特性
AgentPlus是一个能够主动思考和行动的智能体，以类似人类的方式工作。它通过大模型理解用户需求，主动规划并使用各种工具以达到用户想要的目的。与传统人工智能不同，AgentPlus赋予了独立思考和调用工具的能力，本质上是一个控制LLM来解决问题、达成目的的代理系统。
Agent技术的关键要素与流程
Agent技术的关键要素包括理解需求、主动规划、使用工具和解决问题。首先，需要明确问题类型，包括角色、洞察、声明、个性和实验。例如，在点菜时，客人需要清楚地表达自己的需求，如不吃香菜、不吃葱、对肉类的偏好等，这样厨师才能更好地完成菜品。Agent同样需要清晰的需求描述，以便更好地完成任务。
模型的发展与优化
在模型方面，出现了MOE混合专家模型，以应对不同任务的需求。例如，当用户点西餐牛扒时，系统会调用西厨和牛肉专家来完成这道菜。这种模型的出现，使得Agent能够更精准地满足用户需求。2024年8月至2025年2月期间，多个优秀的模型发布，其中思维链（Chain of Thought）成为关键。思维链能够优化模型的响应质量，通过多次推理和验证，降低模型产生幻觉的几率。
MCP协议与Agent的执行能力
MCP协议在2024年11月开源，为Agent提供了强大的执行能力。通过MCP协议，Agent可以连接到各种服务，如数据库、私有化应用、网络服务等，相当于给大模型“一双手”去操作应用。截至2025年4月21日，已有9700多个MCP服务接入，显示出其快速的发展趋势。
Agent的执行框架与协作模式
Agent的执行框架分为单Agent（single agent）和多Agent（multi-agent）协作模式。单Agent的V8框架通过循环推理、执行和观察来完成任务。而多Agent协作模式则涉及多个角色，如管理者、在线者、故障定位者、编辑者和验证者，他们之间既有协作也有对抗关系。这种模式虽然复杂，但具有较高的容错机制。
Agent技术的市场前景与挑战
Agent技术的市场需求源于多个因素，包括模型的不断迭代优化、算力成本的下降、波摩泰模型的成熟以及企业对降本增效的需求。未来，Agent技术有望在医疗、教育、个人生活等领域发挥重要作用，提高效率和便捷性。然而，Agent技术也面临信任与问责的问题，需要通过规范和法律法规来避免滥用。
本次交流会详细介绍了AgentPlus在数字化转型中的重要作用和发展前景。Agent技术从简单的任务自动化发展到系统级的协同能力，展现了强大的潜力。通过MCP协议和思维链等技术，Agent能够更好地理解和执行用户需求。未来，Agent技术有望在多个领域实现突破，为人们的生活和工作带来更大的便利。然而，随着技术的发展，我们也需要关注其带来的挑战，如信任与问责问题，通过合理的规范和管理，确保Agent技术的健康发展。
