什么是大模型中提到的Agent

您总结的检测-识别-决策-执行四步流程确实是Agent模型的核心架构，但需要结合具体实现细节来判断其是否符合智能体（Agent）的定义。以下是对这一流程的拆解和补充说明：

一、Agent模型的四步核心流程

1. 检测（Sensing）

• 核心能力：通过传感器（摄像头、激光雷达、麦克风等）实时感知环境数据。
• 智能要求：
  • 多模态数据融合（如视觉+触觉）；
  • 动态环境感知（如识别障碍物移动）。
• 示例：自动驾驶汽车的摄像头检测交通标志，毫米波雷达测量车距。

2. 识别（Perception）

• 核心能力：对原始数据进行处理，提取语义信息。
• 智能要求：
  • 基于大模型的物体分类（如YOLO识别垃圾类型）；
  • 上下文理解（如区分“用户挥手”是“打招呼”还是“需要帮助”）。
• 示例：医疗机器人通过CT图像识别肿瘤位置和性质。

3. 决策（Decision）

• 核心能力：根据目标和环境生成行动计划。
• 智能要求：
  • 动态规划（如配送机器人实时调整路径避开施工区域）；
  • 目标优先级排序（如家庭服务机器人优先处理厨房漏水而非日常清扫）。
• 示例：金融AI根据市场波动自动调整投资组合。

4. 执行（Action）

• 核心能力：通过物理或数字接口完成动作。
• 智能要求：
  • 精确控制（如机械臂抓取易碎物品时调整力度）；
  • 反馈闭环（如扫地机器人通过悬崖传感器调整边缘清扫策略）。
• 示例：手术机器人根据医生语音指令精准移动手术刀。

二、满足四步流程≠Agent

虽然四步流程是Agent的必要条件，但并非充分条件。关键区别在于智能水平和自主性：

1. 规则驱动 vs 模型驱动

• 规则驱动（非Agent）：

  • 检测：红外传感器检测到移动物体；
  • 识别：预设阈值判断“有人经过”；
  • 决策：固定规则“开灯30分钟”；
  • 执行：开关灯。
    典型场景：传统智能家居联动。

• 模型驱动（Agent）：

  • 检测：多摄像头+毫米波雷达感知环境；
  • 识别：大模型分析“用户摔倒”或“宠物跑动”；
  • 决策：优先级排序（紧急呼叫>记录视频）；
  • 执行：同时拨打急救电话并通知家人。
    典型场景：养老监护机器人。

2. 被动响应 vs 主动预判

• 被动响应（非Agent）：
  • 用户触发：“播放音乐” → 执行动作。
• 主动预判（Agent）：
  • 检测：心率传感器发现用户压力升高；
  • 决策：主动播放舒缓音乐并调节灯光。

三、Agent模型的分级标准

根据四步流程的智能化程度，可将系统分为四个等级：

四、总结：如何判断是否为Agent？

满足检测-识别-决策-执行四步流程的系统，需同时满足以下条件才能称为Agent：

1. 自主性：无需持续人工干预即可完成目标；
2. 适应性：能根据环境变化动态调整策略；
3. 目标导向：明确任务优先级并主动推进；
4. 智能交互：支持自然语言、多模态输入输出。

例如，您提到的摄像头自动检测垃圾触发扫地机器人，若仅通过红外传感器检测“是否有物体移动”并固定清扫，属于L1级自动化系统；若结合视觉大模型识别垃圾类型、规划清扫路径并避开宠物，则属于L3级Agent。

未来，随着具身智能（Embodied AI）的发展，Agent将进一步融合物理实体与智能决策，实现如“自主探索陌生环境并完成任务”等更高级功能。