摘要：如果说LLM是Agent思考的引擎，那么记忆系统就是赋予它“灵魂”和“经验”的关键。它让Agent能够超越“一次性”的问答机器，成为一个能够持续学习、保持个性化、并从过去经验中汲取智慧的成长型伙伴。
如果说LLM是Agent思考的引擎，那么记忆系统就是赋予它“灵魂”和“经验”的关键。它让Agent能够超越“一次性”的问答机器，成为一个能够持续学习、保持个性化、并从过去经验中汲取智慧的成长型伙伴。
将记忆系统类比于人脑的海马体（负责情景记忆）和新皮层（负责语义和程序记忆），并将其重要性评为L2级别（中度探索，有进展但需深化）。一个完善的记忆系统应该能够处理不同时间尺度的信息：
没有记忆系统，Agent永远只能活在当下，是“一次性工具”；拥有记忆系统，它才能成为“可成长的伙伴”。
如果说记忆系统让Agent拥有了“过去”，那么世界模型（World Model）则赋予了它预测“未来”的能力。它不是静态知识库，而是关于世界如何运转的动态、可执行的内部表征，让Agent能够在行动之前进行“心智模拟”或“沙盘推演”。
拥有世界模型的Agent，能够进行复杂规划（如AlphaGo/MuZero的棋局推演）、风险评估（如Wayve的GAIA-2模型预测自动驾驶中的碰撞风险，据称可将仿真验证效率提高4.7倍）、快速适应新环境（通过调整内部模型）。它是Agent实现高级自主决策，从“被动反应”走向“主动预判”的“水晶球”。然而，构建高保真、低成本、适应性强的世界模型仍是巨大挑战。例如，训练一个先进的世界模型可能需要1.2万GPU小时，成本高达数百万美元，并且模拟与现实之间仍存在12-15%的性能差距（Sim2Real Gap）。多少英雄好汉，折戟于此？
世界模型让Agent不仅知道“是什么”，更开始理解“为什么”和“会怎样”。
思考必须转化为行动。行动系统（Action System）是Agent将内部决策转化为对外部世界（数字或物理）产生实际影响的最终环节，是其价值的最终体现。
行动系统的不同领域和实现方式：
数字世界交互： 这是当前Agent应用最广泛的领域。工具/API调用: 这是目前最主流的方式。通过学习使用外部工具（如搜索引擎、计算器、各种软件API），Agent可以极大地扩展自身能力边界。OpenAI最新的Responses API和 Anthropic的模块化函数调用框架代表了最新的进展，旨在提高工具调用的可靠性（错误率降低37%）和效率。GUI自动化: 模拟人类操作电脑或手机应用。需要强大的视觉理解和操作能力。UFO和 Agent-S等项目正在探索更通用的GUI控制能力，一些方案在WebArena基准上取得了接近人类水平的表现。代码执行与生成: 不仅生成代码，还能在安全沙盒中执行和调试。MetaGPT和 ChatDev展示了多Agent协作进行软件开发的潜力。网页浏览与交互: 自主浏览网页、提取信息、完成在线任务。Web Agents是该领域的研究热点。物理世界交互（机器人）： 这是最终目标，也是最大挑战。视觉-语言-动作（VLA）模型: 将LLM的理解力与机器人感知控制结合。Google的RT-2模型是里程碑式的进展，展示了VLA模型能够理解“把那个苹果递给我”这样的指令并直接生成机器人动作。物理世界模型辅助: Covariant RFM-1通过视频预测物理动态，将机器人抓取成功率提升至94%。人型机器人平台: Figure 02等平台的快速发展，为Agent提供了更通用的物理载体，其执行速度（提升400%）和精度（误差行动系统的核心挑战在于泛化能力（能否适应新工具/环境）、安全性（如何避免执行危险操作，相关研究正在探索）和效率。
行动系统让Agent的智能不再停留于“纸面”，而是真正作用于现实世界。
至此，我们已经解构了构成真正AI Agent的几大核心“零部件”：强大的LLM认知引擎、赋予经验与灵魂的记忆系统、提供预测与规划能力的世界模型，以及连接现实的行动系统。
然而，造出一台高性能的“整车”，绝非简单地将这些“零件”拼凑在一起。“原文”提出的“基础智能体”（Foundation Agent）框架强调，这是一个系统性工程，其核心在于各模块之间的深度整合与协同进化。
实现这个蓝图，挑战巨大：
接口与表征： 如何在不同模块（神经网络、符号逻辑、物理状态）间高效传递和转换信息？相关研究正在探索统一的表征方法。协同优化： 如何设计训练方法，让记忆、世界模型、行动系统与LLM协同进化？OpenAI的Swarm框架和 Meta的Cicero技术可能是初步尝试。系统效率： 如何在保证能力的同时，控制多模块系统的计算和能源成本？IBM的研究显示，当前协同可能使能耗增加3倍。L3能力鸿沟： “原文”的L1-L3评估指出，在自我意识、共情、高级认知灵活性等L3领域，我们仍处于非常初级的阶段。实现这些能力，可能需要神经科学和认知科学的更深层启发，甚至面临根本性的架构挑战。但一旦突破，基础智能体的应用潜力将是颠覆性的。我们可以更具体地畅想：
自主科研助理： 不仅能阅读文献、分析数据，更能基于内置世界模型设计全新实验方案，通过行动系统远程控制云端实验室的仪器自动执行实验，并利用长期记忆迭代优化研究路径。这可能将新药研发或材料发现的周期缩短数十倍。超个性化AI导师： 能够长期记忆学生的学习习惯、知识结构、甚至情绪波动的长期记忆，结合世界模型模拟不同教学策略的长期效果，通过行动系统（如生成定制化习题、调整虚拟人语调表情）提供真正“因材施教”的辅导，甚至可能在一定程度上弥合教育资源鸿沟。复杂工业系统控制员： 能够整合工厂内成千上万个传感器的数据（感知），利用世界模型预测设备故障或流程瓶颈，基于长期经验（记忆）做出最优调度决策，并通过行动系统直接控制生产线或机器人，实现真正的“黑灯工厂”。真正“有灵魂”的NPC或虚拟伴侣： 拥有连贯的记忆和个性，能够理解并遵守复杂的社会规则（世界模型），并能通过丰富的行动（语言、表情、虚拟动作）与人类进行深度、长期的情感交互，而非简单的脚本式回应。基础智能体的终极挑战，或许不在于计算，而在于对人类复杂世界的深刻理解、价值对齐以及责任边界的界定。
来源：AI智能官