AI Agent Systems: Architectures, Applications, and Evaluation

📄 arXiv: 2601.01743v1 📥 PDF

作者: Bin Xu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-05

💡 一句话要点

综述AI Agent系统：架构、应用与评估，弥合自然语言意图与现实计算的鸿沟

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI Agent 大型语言模型 推理 规划 工具使用 智能系统 多Agent系统

📋 核心要点

  1. 现有AI系统难以有效连接自然语言意图与实际计算，缺乏推理、规划和工具使用能力。
  2. 本研究通过构建AI Agent系统，结合基础模型与推理、规划、记忆和工具使用，实现更智能的交互。
  3. 该综述对AI Agent的架构、应用和评估进行了全面分析，为未来研究方向提供了指导。

📝 摘要（中文）

AI Agent，即结合了基础模型与推理、规划、记忆和工具使用的系统，正迅速成为自然语言意图与现实世界计算之间实用的接口。本综述总结了新兴的AI Agent架构，涵盖：(i)审议和推理（例如，思维链式分解、自我反思和验证、以及约束感知决策）；(ii)规划和控制（从反应式策略到分层和多步规划器）；(iii)工具调用和环境交互（检索、代码执行、API和多模态感知）。我们将先前的工作组织成一个统一的分类法，涵盖Agent组件（策略/LLM核心、记忆、世界模型、规划器、工具路由器和评论器）、编排模式（单Agent vs.多Agent；集中式vs.分散式协调）和部署设置（离线分析vs.在线交互式辅助；安全关键型vs.开放式任务）。我们讨论了关键的设计权衡——延迟vs.准确性、自主性vs.可控性、以及能力vs.可靠性——并强调了评估的复杂性，这源于非确定性、长时程信用分配、工具和环境的可变性以及隐藏成本（如重试和上下文增长）。最后，我们总结了测量和基准测试实践（任务套件、人类偏好和效用指标、约束下的成功率、鲁棒性和安全性），并确定了开放性挑战，包括工具行为的验证和防护栏、可扩展的记忆和上下文管理、Agent决策的可解释性以及在现实工作负载下可复现的评估。

🔬 方法详解

问题定义：现有AI系统在处理复杂任务时，难以将自然语言指令转化为具体的行动，缺乏有效的推理、规划和工具使用能力。这导致了任务完成效率低下，且难以适应动态变化的环境。现有的方法往往是针对特定任务设计的，缺乏通用性和可扩展性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个通用的AI Agent系统，该系统能够理解自然语言指令，进行推理和规划，并利用各种工具来完成任务。通过将大型语言模型（LLM）与记忆、世界模型、规划器等组件相结合，Agent可以更好地理解环境，做出更明智的决策。

技术框架：AI Agent系统通常包含以下几个主要模块：1) LLM核心：负责理解自然语言指令，生成初步的行动方案。2) 记忆模块：存储Agent的经验和知识，用于指导后续的决策。3) 世界模型：模拟环境的状态和变化，帮助Agent预测行动的后果。4) 规划器：根据目标和环境状态，生成详细的行动计划。5) 工具路由器：选择合适的工具来执行行动。6) 评论器：评估行动的执行效果，并进行反思和改进。

关键创新：该综述的关键创新在于对现有AI Agent系统进行了全面的分类和总结，提出了一个统一的框架，涵盖了Agent的各个组件、编排模式和部署设置。此外，该综述还深入探讨了设计权衡、评估方法和开放性挑战，为未来的研究提供了重要的指导。

关键设计：Agent的设计需要考虑多个方面的因素，包括延迟、准确性、自主性、可控性、能力和可靠性。例如，在安全关键型任务中，需要更加注重可靠性和可控性，而在开放式任务中，可以更加注重自主性和能力。此外，还需要设计合适的记忆结构、世界模型和规划算法，以提高Agent的效率和效果。对于LLM的选择和微调，工具的集成和使用，以及Agent的训练和评估，都需要仔细考虑。

📊 实验亮点

该综述总结了现有的AI Agent评估方法，包括任务套件、人类偏好和效用指标、约束下的成功率、鲁棒性和安全性等。强调了评估的复杂性，这源于非确定性、长时程信用分配、工具和环境的可变性以及隐藏成本（如重试和上下文增长）。

🎯 应用场景

AI Agent系统具有广泛的应用前景，包括智能助手、自动化客服、机器人控制、智能家居、金融分析、医疗诊断等领域。它们可以帮助人们更高效地完成各种任务，提高生产力，并改善生活质量。未来，随着技术的不断发展，AI Agent将在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

AI agents -- systems that combine foundation models with reasoning, planning, memory, and tool use -- are rapidly becoming a practical interface between natural-language intent and real-world computation. This survey synthesizes the emerging landscape of AI agent architectures across: (i) deliberation and reasoning (e.g., chain-of-thought-style decomposition, self-reflection and verification, and constraint-aware decision making), (ii) planning and control (from reactive policies to hierarchical and multi-step planners), and (iii) tool calling and environment interaction (retrieval, code execution, APIs, and multimodal perception). We organize prior work into a unified taxonomy spanning agent components (policy/LLM core, memory, world models, planners, tool routers, and critics), orchestration patterns (single-agent vs.\ multi-agent; centralized vs.\ decentralized coordination), and deployment settings (offline analysis vs.\ online interactive assistance; safety-critical vs.\ open-ended tasks). We discuss key design trade-offs -- latency vs.\ accuracy, autonomy vs.\ controllability, and capability vs.\ reliability -- and highlight how evaluation is complicated by non-determinism, long-horizon credit assignment, tool and environment variability, and hidden costs such as retries and context growth. Finally, we summarize measurement and benchmarking practices (task suites, human preference and utility metrics, success under constraints, robustness and security) and identify open challenges including verification and guardrails for tool actions, scalable memory and context management, interpretability of agent decisions, and reproducible evaluation under realistic workloads.