你好，我是郭震
最近團隊正在開發DeepSeekMine便攜輕量版，預計在這周釋出。
前幾天有朋友過來問我，有沒有理解AI智慧體相關的教程，這篇我來總結下，對這塊感興趣的可以看一看。
1 智慧體與AGI
在學習AI智慧體前，我們不妨先思考一個問題：為什麼現在大家都在說AI智慧體，它到底是不是AGI的最終展現形態？
AGI，通用人工智慧（Artificial General Intelligence），簡單來說，它是一個可以像人類一樣靈活地解決任何問題的超級AI。
智慧體，Agent，它是一種具有自主決策能力的人工智慧系統，能感知環境、制定計劃、採取行動，並根據反饋調整行為，如下圖所示：
AI智慧體是 AGI 的“雛形模組”，雖然它並不是 AGI 本身，但截止目前，它的確是公認的通往 AGI 路上的“最靠譜的落地方式”。所以最近兩年AI智慧體開始爆火，比如前段時間的Manus一下出圈，讓大家看到了AI智慧體的威力。
它的威力如何，咱們看個例子，如下圖所示，AI 智慧體在接到“分析競爭對手市場策略”的任務後，Agent會先理解目標 → 拆解步驟 → 搜尋競爭對手資訊 → 提取關鍵資訊 → 分析並生成圖表 → 總結撰寫報告 → 提出最佳化建議 → 可繼續安排執行，
整個流程一氣呵成，能夠實現全部自動化。
2 智慧體與大模型
過去我們無法構建真正智慧的 Agent，關鍵障礙是：AI 無法理解複雜任務，更無法自主規劃、判斷、適配變化。但這一切，隨著大模型的發展被徹底改變了。
大模型，全稱大語言模型（LLM, Large Language Model），一般簡寫為LLM，它是一種透過海量文字訓練、具備理解和生成自然語言能力的通用人工智慧模型。
為什麼 LLM 讓 Agent 成為可能？大模型是Agent的大腦，為它提供“思考力”。之前大模型不太行，自然Agent也就發展不起來，但是現在大模型推理能力越來越強，為Agent發展提供了先決條件。
3 智慧體核心模組
LLM對Agent極為重要，是最核心的構件。Agent光有大腦還不夠，還需要多個關鍵模組協同配合，才能真正實現從“理解任務”到“完成任務”的閉環。
如下圖所示展示了LLM的核心模組：
任務管理模組。它相當於 Agent 的目標中樞，負責接收使用者的指令，並自動拆解為可執行的子任務，讓複雜任務變得結構清晰、步驟明確。
工具排程模組。用於根據任務需求呼叫外掛、API、搜尋引擎或本地工具，相當於 Agent 的執行通道，確保它不僅能思考，還能真正動手完成工作。
記憶模組。在執行過程中，Agent 會依賴記憶模組來儲存上下文、歷史記錄和中間結果。它既是短期記憶，也承擔長期知識庫的角色，使智慧體能持續處理多輪任務，保持連貫性。
反思模組。如果執行中出現偏差，反思模組就會介入。它用於判斷結果是否符合預期，並在必要時調整策略或重新嘗試，幫助 Agent 自我修正，提升魯棒性。
環境感知模組。負責讀取網頁、理解文件或分析外部資料，相當於 Agent 的感官系統，讓它具備對環境變化的理解能力，從而做出更合適的決策。
要想更深理解Agent的工作原理，還需要知道以上這些模組是如何有機組合在一起的？
如下圖所示，解釋了Agent的工作流程：
任務管理模組接收使用者指令 → 拆解為子任務（圈1） → 工具排程模組根據需要呼叫 API、搜尋或程式碼執行 → 環境感知模組讀取網頁、文件等外部資訊（圈2） → 記憶模組即時記錄上下文與結果（圈3） → 如遇異常，反思模組介入評估並調整策略（圈4） → 最終由 LLM 彙總並生成輸出結果（圈5）：
最終形成“理解 → 執行 → 反饋 → 最佳化”。
4 多智慧體協作
雖然單個智慧體（Single Agent）已經可以執行一個完整的任務流程，但在實際應用中，會遇到越來越多複雜、跨領域、動態協作的問題。這時候，“多智慧體”（Multi-Agent）的優勢就體現出來了。
現實中，不會讓一個人做完所有工作，比如寫方案的和測試程式碼的，擅長的領域完全不同，Agent 也一樣。
在多智慧體系統中，任務通常由多個角色分工協作：任務規劃 Agent 負責拆解任務，搜尋 Agent 負責查詢資料，執行 Agent 呼叫工具完成具體操作，評估 Agent 判斷任務是否完成等，如下示意圖所示：
多個 Agent 之間還可以互相評審、交叉驗證結果。例如一個 Agent 給出方案，另一個作為“審稿人”提出修改建議，這種機制本質上就像 “多模型協同” 或 “人類群體智慧” 的縮影，如下圖所示：
一句話總結：一個 Agent 能幹活，多個 Agent 能協作。
5 智慧體框架
開發智慧體的兩個主流框架，一是 AutoGen，二是 LangGraph，分別代表了“對話式協作”與“流程驅動編排”的兩種智慧體系統設計思路。
AutoGen，強調多智慧體之間的自然語言協作。你可以像組建虛擬團隊一樣，讓主控 Agent 分派任務，規劃 Agent 拆解流程，搜尋和執行 Agent 各司其職，評估 Agent 做出反饋。其優勢在於流程靈活、結構開放，適合自動報告生成、程式碼改寫等複雜任務場景，如下所示兩個不同智慧體實現加強版LLM功能：
相比之下，LangGraph 更側重工程化與可控性。它基於圖結構，將每個智慧體抽象為狀態節點，透過狀態遷移定義執行路徑。適用於流程固定、步驟明確的任務，如下按照固定流程解決複雜程式設計問題：
一句話，AutoGen 像團隊協作，LangGraph 像流程圖執行，分別適配不同型別的智慧體應用場景。
6 AI智慧體三個難點
智慧體最核心三個挑戰，執行容易跑偏、記憶難以持續、安全不可控。如下圖所示：
執行容易跑偏。智慧體經常在任務中“跑偏”，比如步驟拆錯、工具用錯、執行卡住，結果就是任務做一半就失敗了。
記憶難以持續。很多智慧體只記得當前這一步，前面的內容很快忘了，沒法連貫完成一件事，也無法理解使用者的習慣。
安全不可控。智慧體可以調工具、改檔案，但如果沒有許可權限制或安全機制，容易誤刪內容、洩露資訊，後果嚴重。
7 打造DeepResearch
接下來咱們使用DeepSeekMine，結合多智慧體架構，如何打造一個DeepResearch呢，讓某個任務一切自動完成。例如，寫一篇新能源汽車行業分析報告。
咱們只需要輸入一句話：“請幫我整理一下本週的新能源汽車行業動態，生成一份報告。”
DeepResearch 自動開始分工合作，背後其實是多個智慧體在協同完成任務。它們是這樣配合的：
1）任務規劃 Agent， 先理解你的需求，把任務拆成幾個步驟：找資料 → 提取重點 → 寫報告 → 檢查潤色。
2）資訊搜尋 Agent ，去網上找過去一週的相關新聞，也會從 DeepSeekMine 內建的本地知識庫中調取內容，比如：“比亞迪釋出新車型”、“特斯拉降價”、“寧德時代電池出口資料”等等。
3）內容總結 Agent，對這些資訊進行歸納總結，提煉出關鍵資料、趨勢和行業動向，去重、分類、結構化整理。
4）寫作 Agent，自動生成一篇結構完整、語言清晰的報告草稿，比如包括：“熱點綜述、企業動態、政策解讀、未來展望”等小節。
5）審稿 Agent， 最後檢查報告有沒有邏輯不清、表達重複的地方，並自動潤色或最佳化結構，讓整份報告更像“專業分析師寫的”。
總結一下
這篇文章梳理了AI 智慧體的核心概念、與 AGI 的關係、大模型如何賦能、核心模組構成、多智慧體協作機制、主流開發框架，以及面臨的三大挑戰。
最後透過 DeepSeekMine +多智慧體打造 DeepResearch 案例，展示了只需一句話指令，多個智慧體自動完成資料搜尋、內容總結、報告撰寫與質量檢查，實現“理解 → 執行 → 最佳化”的任務閉環。這是我們DeepSeekMine打造DeepResearch的開發思路，會逐步迭代開發包括在DeepSeekMine裡，為大家提供服務。
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