摘要：人工智能高速演进的当下，AI Agent 无疑是最受关注的方向之一。

人工智能高速演进的当下，AI Agent 无疑是最受关注的方向之一。

它不只是会聊天、写代码，而是能感知、思考、行动、反思、再行动。

那么，它到底经历了怎样的进化路径？我们如何判断一个代理处在什么阶段？

这份【Agent进化七阶段 + 一个未来态】图谱，让你‘一图’看懂！

️ Everything is manual

关键词：人力驱动、无自动化、无代理

在这个阶段，一切都依靠人类。所有的计划、判断、执行、复盘……都存在于大脑中。

没有执行优先级

没有持久符号系统

没有语义闭环，也没有“元认知”

这是皮尔斯三元模型中的“第一性”：直觉、可能性、感知的世界。

✅ 灵活无比
❌ 无法复制
❌ 高度依赖人
❌ 极易出错

If this, then that

关键词：固定逻辑、无弹性、脆弱结构

我们终于迈出第一步。系统可以根据简单规则自动化处理任务，比如：

IF X THEN Y

关键词匹配

条件跳转

这是“第二性”的初现：我们用脚本与现实进行“耦合”。

❌ 不能感知上下文
❌ 无法适应变化
❌ 只能处理“确定性”的场景

Process, not intelligence

关键词：执行力提升，智能不变

RPA 将“规则逻辑”复制到了跨系统之间。它就像软件机器人，在各个系统间跑流程、搬数据。

提升了执行规模

保持了零智能状态

处理流程复杂性，但不理解任务本质

它像是一个没有“大脑”的体力工，只会按指令工作，不知道自己在干嘛。

⚡ Pattern, not plan

关键词：模式识别、弱推理、初步智能

随着机器学习的引入，系统首次能处理非结构化数据，比如文本、图像、语音。

引入了“归纳 + 溯因”思维

可以做出一定的推测与假设

能适应某些场景变化

但问题是：

它有了一点“智力”，但还没有“意志”。

✍️ Think well. Act once.

关键词：领域专精、强响应、缺乏记忆

进入了 ChatGPT、Copilot 时代。系统可以模拟出惊人的流畅性和创造力。

它们可以：

✅ 写代码
✅ 解题
✅ 生成文案
✅ 模拟专家

但它们依然是“被动的工具”，无法：

❌ 自主设定目标
❌ 跨会话记忆和调优
❌ 形成任务链和长期计划

第一性 + 第二性 很强，但依然没有“第三性”——自主意识与目标连续性。

Goal-setting, self-looping AI

关键词：设定目标、反思行动、交互工具

这是代理真正开始“活过来”的阶段：

能设定目标

能跨任务思考

能与工具/API 主动交互

引入“思考—行动—反馈”循环

它具备初级“元认知”：知道自己偏离任务，会尝试修正。

✅ 有意图
✅ 有策略
✅ 有反馈机制

Think. Adapt. Learn. Evolve.

关键词：元学习、自我演化、认知生态

这是代理 AI 的巅峰状态：

能递归扩展上下文

构建长期目标线程

进行元推理与结构更新

动态协调内部知识与策略

它可以：

这时，代理不仅知道“该做什么”，还知道“为什么做得不好”，并会主动改进。

真正实现：

✅ 语义明确
✅ 意图稳定
✅ 自我演化认知模型

从机械执行，到智能感知，再到自主反思与计划，代理的每一次跃迁，都是智能边界的突破。

而我们正处在第六阶段向第七阶段跨越的关键点——你的下一位“同事”，可能就不再是人类，而是一个会思考、会计划的 AI Agent。

你觉得我们离第八阶段还有多远？欢迎在评论区聊聊你的判断！

来源：正正杂说