引言

短短三年，生成式 AI 已從對話助手跨越到能自主規劃并完成任務的“智能體（Agentic AI）”時代。這場演進不僅體現在模型規模的提升，更在于系統架構、交互范式與安全治理的全面革新。本文按時間線梳理關鍵階段與核心技術，為您呈現 AI 智能體革命的脈絡與未來趨勢。

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1. 第一階段：對話式 LLM 的里程碑（2022）

• ChatGPT 的推出標志著自然語言生成邁向可用性拐點。基于 GPT-3.5/GPT-4 的人機對話能力，讓大模型首次大規模走向大眾。

• 技術要點：指令微調（Instruction Tuning）與 RLHF 帶來的安全輸出，奠定了后續“讓模型說人話”的基礎。

2. 第二階段：工具調用與插件生態（2023）

• OpenAI、Anthropic 等相繼開放 函數調用 / 插件 接口，使模型能在受控沙盒內讀取文檔、執行代碼、查詢數據庫，為“行動力”奠基。

• 關鍵突破：計劃-執行-反思（Plan-Act-Reflect） 框架，將復雜問題分解為可調用外部工具的子任務，提高可解釋性與正確率。

3. 第三階段：社區催生的自動化框架（2024）

• AutoGPT、BabyAGI、LangGraph、crewAI 等開源項目，將“多輪自反思 + 記憶 + 多工具”組合為端到端自動化流水線，能在最小監督下完成文案撰