The Term 'Agent' Has Been Diluted Beyond Utility and Requires Redefinition
作者: Brinnae Bent
分类: cs.AI, cs.CY
发布日期: 2025-08-07
备注: Accepted to AIES 2025
💡 一句话要点
重新定义“Agent”概念，解决AI领域术语歧义问题，提升研究清晰度和可复现性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人工智能 Agent定义 术语标准化 多维表征 框架设计 研究清晰度 可复现性
📋 核心要点
- 当前AI领域“Agent”概念存在歧义，阻碍了研究交流、系统评估和政策制定。
- 论文提出一个框架，通过明确最低要求和多维谱表征，重新定义“Agent”概念。
- 该方法旨在提高研究清晰度和可复现性，并为术语标准化和框架采用提供建议。
📝 摘要（中文）
人工智能领域中，“Agent”一词长期以来在不同子领域存在多种解释。 近期，大型语言模型系统等AI能力的快速发展加剧了这种歧义，给研究交流、系统评估与可复现性以及政策制定带来了重大挑战。 本文认为，“Agent”一词需要重新定义。 通过历史分析和当代使用模式，我们提出了一个框架，该框架定义了系统被认为是Agent的明确最低要求，同时根据环境交互、学习与适应、自主性、目标复杂性和时间连贯性等多维谱来表征系统。 这种方法为系统描述提供了精确的词汇，同时保留了该术语历史上多方面的性质。 在研究了潜在的反驳和实施挑战后，我们为该领域的未来发展提供了具体建议，包括术语标准化和框架采用的建议。 所提出的方法为提高研究清晰度和可复现性提供了实用的工具，同时支持更有效的政策制定。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人工智能领域中“Agent”一词的定义模糊问题。现有方法对“Agent”的理解不统一，导致研究交流困难，系统评估标准不明确，以及政策制定缺乏依据。尤其是在大型语言模型快速发展的背景下，这种歧义更加突出。
核心思路：论文的核心思路是通过建立一个明确的框架来重新定义“Agent”的概念。该框架包含两个关键组成部分：一是定义系统被认为是Agent的最低要求，二是使用多维谱来表征不同Agent的特性。这样既保证了Agent概念的通用性，又能够区分不同Agent之间的差异。
技术框架：论文提出的框架主要包含以下几个阶段：1) 历史分析：回顾“Agent”一词在不同AI子领域的使用情况，识别其歧义的根源。2) 概念界定：明确系统被认为是Agent的最低要求，例如，是否具备感知环境、做出决策和执行动作的能力。3) 多维表征：构建一个多维谱，用于描述Agent在环境交互、学习与适应、自主性、目标复杂性和时间连贯性等方面的特性。4) 案例分析：使用该框架分析现有的AI系统，验证其有效性和实用性。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个既包含最低要求又有多维表征的Agent定义框架。与以往单一的定义方式相比，该框架能够更全面、更准确地描述Agent的特性，并有效区分不同类型的Agent。此外，该框架还强调了Agent与环境的交互、学习与适应能力，以及自主性和目标复杂性等关键要素。
关键设计：论文中关于多维谱的设计是关键。具体维度包括：1) 环境交互：Agent与环境交互的类型和程度，例如，是否能够感知环境变化、是否能够影响环境。2) 学习与适应：Agent的学习能力和适应能力，例如，是否能够从经验中学习、是否能够适应新的环境。3) 自主性：Agent的自主决策能力，例如，是否能够独立制定目标、是否能够自主执行动作。4) 目标复杂性：Agent的目标复杂程度，例如，是单目标还是多目标、是静态目标还是动态目标。5) 时间连贯性：Agent在时间上的行为一致性，例如，是否能够长期保持目标、是否能够记住历史经验。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文的核心贡献在于提出了一个重新定义“Agent”概念的框架，该框架通过明确最低要求和多维谱表征，解决了当前AI领域术语歧义的问题。虽然论文没有提供具体的实验数据，但其提出的框架为后续研究提供了清晰的指导方向，并有望提高研究的可复现性和可比性。该框架的价值在于其概念上的创新和对未来研究的指导意义。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人工智能领域的多个方面，包括智能体设计、系统评估、研究交流和政策制定。 通过使用统一的Agent定义框架，可以促进不同研究团队之间的交流与合作，提高系统评估的客观性和可比性，并为人工智能伦理和安全政策的制定提供理论基础。此外，该框架还有助于指导新型智能体的设计与开发。
📄 摘要（原文）
The term 'agent' in artificial intelligence has long carried multiple interpretations across different subfields. Recent developments in AI capabilities, particularly in large language model systems, have amplified this ambiguity, creating significant challenges in research communication, system evaluation and reproducibility, and policy development. This paper argues that the term 'agent' requires redefinition. Drawing from historical analysis and contemporary usage patterns, we propose a framework that defines clear minimum requirements for a system to be considered an agent while characterizing systems along a multidimensional spectrum of environmental interaction, learning and adaptation, autonomy, goal complexity, and temporal coherence. This approach provides precise vocabulary for system description while preserving the term's historically multifaceted nature. After examining potential counterarguments and implementation challenges, we provide specific recommendations for moving forward as a field, including suggestions for terminology standardization and framework adoption. The proposed approach offers practical tools for improving research clarity and reproducibility while supporting more effective policy development.