「完整」AI文档库 | 5月20最新发布，221页，《北京大学AI+Agent与Agentic+AI的原理和应用洞察与未来展望》

昨天大师兄给大家介绍了复旦大学的一篇关于AI的讲座。

「完整」AI文档库 | 终于等到你，《复旦大学：大语言模型能力来源与边界》

今天大师兄给大家带来一篇《北京大学DeepSeek系列11：AI+Agent与Agentic+AI的原理和应用洞察与未来展望》。这篇AI前沿的文章实在太详细了，足足有221页。

北大虽然刚开始更新进度落后于清华大学和浙江大学，但是近一个月，北大AI文档的更新频率和速度都得到了极大的提高。特别是在深度和实践性上达到了一个巅峰。可以说是当前所有大学中独一档的存在，没有之一。

今天这份文档是最新的一期，5月20号发布的。内容是当前最前沿的大模型Agent技术。非常值得一读。

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这份文档深度剖析了AI Agent的核心技术、前沿进展与未来挑战。文档系统解析了Agent的感知-决策-行动技术栈，拆解主流Agent平台（如Coze/Dify/AutoGen），并通过实际案例展示医疗、广告、开发等领域的应用。

适用人群：AI工程师、科研人员、技术决策者及AI技术爱好者，尤其适合需要构建或应用Agent系统的开发者。

文章章节及梗概

第一部分：AI Agent和Agentic AI的兴起

• AI Agent爆发契机：LLM能力跃升+基础设施成熟

• 发展历程：从符号主义AI到LLM驱动的现代Agent

• 核心特质：自主性/目标导向/多步骤任务处理

• 概念区分：Agents vs AI Agents vs Agentic AI

• 应用场景：智能客服/医疗问诊/广告营销案例

• 阶段总结：AI从工具向自主智能体转型

第二部分：AI Agent核心技术栈

• 感知模块：多模态信息处理与状态表征

• 认知与决策：LLM引擎/规划(ReAct/CoT)/记忆(向量库)

• 行动模块：工具调用(MCP协议)/代码执行/物理交互

• 架构模式：单Agent vs 多Agent系统(A2A协议)

• 构建步骤：目标定义→引擎选择→记忆机制→迭代优化

第三部分：主流Agent平台拆解

• 低代码平台：Coze(字节)/Dify(开源)/FastGPT(知识库专精)

• 开发框架：AutoGen(微软多Agent)/LangGraph(工作流)/CrewAI(协作)

• 终端应用：Genspark(混合Agent)/秘塔AI(搜索)/Perplexity(引用透明)

• 通用Agent：Manus(任务分解)/OpenManus(开源)/Coze空间(双模式)

• 垂直Agent：Lovart(设计)/Gemini DeepResearch(学术)

第四部分：现状与未来

• 当前挑战：幻觉/长程记忆/复杂规划可靠性

• 开放问题：伦理/安全/人机协作机制

• 未来趋势：Agentic RAG/世界模型/社会智能体

• 行动建议：关注MCP-A2A-AGUI协议生态