智能体AI的科学前沿与技术挑战

智能体的通信语言

当生成式AI处理内容时，会将其转换为嵌入空间的内部表示。这种嵌入可视为语义地图，相似含义的内容在空间中位置相近。例如在图像嵌入空间中，不同家庭照片的距离会近于它们与风景照的距离。

智能体间的通信可能不再依赖人类语言，而是直接使用嵌入表示。个人旅行助手可将用户偏好总结为嵌入空间中的点，与酒店聚合智能体高效共享信息。未来可能出现专供AI导航的"智能体网络"，网站预生成人类无法直接读取但机器可高效处理的嵌入版本。

当前不同模型的嵌入表示存在差异，如同方言变体。智能体AI的发展可能需要推动嵌入表示的标准化，在保持特定领域定制能力的同时建立通用基础。

大语言模型的上下文如同工作记忆，其容量限制直接影响任务性能。虽然现代LLM的上下文窗口持续扩大，能处理更复杂的代码库或法律文档，但嵌入表示的抽象过程必然导致细节丢失。

在智能体协作中，上下文共享程度成为关键设计抉择。旅行助手需向航班聚合智能体传递升级偏好的上下文，但应过滤财务状况等敏感信息。由于上下文以嵌入形式存在，如何界定和强制执行隐私边界成为新兴研究课题，可能需要结合差分隐私等技术方案。

智能体在议价场景中需要精确的用户效用函数指导。传统博弈论假设完全理性主体，但行为经济学研究发现人类实际决策与理性模型存在系统性偏差。例如在最后通牒游戏中，人类参与者普遍表现出对公平分配的偏好。

研究表明LLM能复现人类在博弈中的行为模式。这提示智能体谈判机制设计需结合行为经济学洞察，而非单纯依赖经典博弈论。机制设计领域可帮助构建更公平的谈判框架，如第二价格拍卖机制能激励真实出价。

智能体需要理解两类常识：通用常识（如"水杯倒置会洒水"）和用户特有的主观常识。后者涉及复杂的个人行为策略，例如门锁使用习惯或密码共享偏好。

虽然存在形式化规范框架来描述安全策略，但核心难点在于如何帮助用户将主观常识转化为机器可理解的规范。纯数据驱动方法可能不足，需要结合知识表示和交互式学习技术。

从生成式AI到智能体AI的演进类似操作系统升级：LLM逐渐成为支撑高级功能的智能底层平台。早期智能体系统已能根据自然语言提示生成完整代码，处理复杂的软件依赖环境。

尽管发展迅速，智能体AI仍缺乏深厚的科学基础。嵌入通信标准化、上下文隐私保护、行为谈判机制和常识建模等基础问题亟待突破。这些挑战将推动下一代AI系统的理论创新与实践发展。