3个Agent多模态感知秘诀，让AI真正具备“思考+执行”能力！
Agent 是什么？其实本质上Agent依赖于大模型基座，目前大模型推理能力有明显的提升，Agent的实现变得更加容易。同时Agent在各个领域的应用越来越广泛，从个人助手到企业服务，其重要性不断提升，使得2025年成为Agent技术发展的关键一年。
对比目前的大模型 LLM 来说，LLM大模型的回复，日常只能够闲聊和问答一些问题。
如果在设定一些比较复杂的任务，跟外界有交互的任务的时候，那么大模型是没有办法给你执行的。
因此 Agent 真正的概念在于：能够让 AI 自主的完成任务。
Agent具有三个能力：
•感知能力：输入感知
•规划能力：逻辑推理
•行动能力：具体执行
在感知能力中，包含了文本感知、图像感知、语音感知等等。
- 文本感知：单纯的文本大语言模型靠的是文本感知。训练的时候靠得就是海量的文本数据，依赖于人工输入文本然后回答。
- 多模态能力感知：GPT-4o的出现，使得这类大模型能够拥有视觉感知、语音感知等
在规划能力中，其实就是需要 Agent 具备一定的逻辑推理能力。但是在以前，研究人员发现，大模型很多时候张口就来，很多的题目都存在幻觉。比如最著名的那道数学题目：
为了提升模型的规划能力，从而引入思维链COT：让大模型思考，再进行回答。本质上就是让模型再回答之前，先主动拆解一下问题，一步一步进行回答。
LLM模型 level 1：
•快（Fast）：反应迅速，不需要深思熟虑。
•无意识（Unconscious）：依赖直觉和经验，自动作出判断。
•日常决策（Everyday Decisions）：适用简单、常规性的决策
•易出错（Error Prone）：容易受到偏见和认知偏误的影响
LLM模型 level 2：
•慢（Slow）：需要花费时间和认知资源进行深度思考。
•有意识（Conscious）：需要主动控制和集中注意力
•复杂决策（Complex Decisions）：适用于处理复杂问题
•可靠（Reliable）：较少受直觉和情绪影响
行动能力则需要大模型需要调用工具执行某些操作，来获取信息和输出特定的格式。它包含了两种方式：
- 基础调用方式：各种API调用
- 模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）：是由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的开放标准，旨在为LLM与外部数据源和工具之间建立统一的通信协议。
写在最后
随着技术的发展，Agent的能力也在不断进化，尤其是在多模态感知和复杂决策方面。2025年，预计将会迎来Agent技术的突破性进展，特别是在多任务处理和动态环境中的应用。这将使得Agent不仅能完成静态任务，还能进行复杂的实时互动和情境感知，甚至具备自我优化的能力。
未来的Agent将能够在多场景、多设备之间进行无缝切换，从个人生活助手到企业级自动化服务，再到更高层次的智能决策系统。特别是在智能制造、自动驾驶、智能医疗等领域，Agent将发挥巨大的作用，推动相关行业的数字化转型。
这种技术的进步也将带来一系列新的挑战，包括如何确保Agent在执行任务时的安全性与可靠性，如何避免数据偏见对决策的影响，如何设计和完善跨平台的标准协议等。随着这些问题逐步解决，Agent技术将成为社会各个层面日常运作的基础设施。
总体而言，Agent技术的发展不仅推动了人工智能的前沿，也带来了关于自主智能体的伦理、隐私和安全等问题的深刻讨论。未来，我们将看到一个更加智能、互联和自适应的世界，Agent将成为我们生活中不可或缺的智慧助手。