AI Agent技术架构分析 - 拆解AI Agent运作流程为感知层(LLM/RAG)、决策层(Memory/Planning)、执行层(Tools)三层架构 [14][15] - 感知层负责信息收集处理，决策层进行任务拆解和推理，执行层完成实际操作 [14][15] - 当前技术痛点包括预训练收敛、检索效率瓶颈、隐私风险、工具兼容性等问题 [10] - 未来趋势包括RL强化、多源动态检索、记忆压缩技术、因果推理强化等方向 [10] 市场形态分类 - 提出AI Agent九宫格分类法，从形式和内容两个维度划分市场形态 [17][18] - 形式维度分为纯粹LLM自主、人类定义workflow、人工与AI结合三类 [17][18] - 内容维度分为通用Agent、垂类Agent和自定义平台三类 [17][18] - 需辨别真正有潜力公司与概念炒作者 [19] 技术路线之争 - OpenAI坚持"纯粹Agent"路线，强调LLM动态驱动决策 [23][24] - LangChain采用"混合架构"路线，主张Workflow与Agent结合 [25][26] - 两种路线在系统设计、开发门槛、可靠性等方面存在显著差异 [28] - OpenAI路线适合开放域任务，LangChain路线更适合企业级应用 [28] 模型能力进化 - SOTA模型已将工具调用能力内化，Agentic能力内化成为必然 [30] - OpenAI o4-mini与Claude 4代表两种技术路线："隐形智能"与"可编程智能" [38][39] - 未来竞争将是"体验普惠"与"深度可靠"两条路线的角力 [40] - 工程整合对模型能力的贡献开始增加 [31] Multi-Agent系统 - Single-Agent存在内存、工具调用、React框架等局限性 [80] - Multi-Agent在复杂性、鲁棒性和扩展性上具有根本优势 [82] - 核心架构模式包括单智能体、网络架构、监督者架构等六种 [102][124] - 当前框架处于割据状态，主流玩家各自推出解决方案 [125] 行业应用现状 - 当前AI Agent存在技术同质化和"套壳"现象普遍的问题 [129] - 短期差异化来自数据工程和系统集成等"苦活累活" [130][131] - 长期看这些工作有被自动化重构的风险 [132] - 未来12-24个月内有望看到显著进展 [138]