从LLM到认知代理：AI如何获得记忆、规划与自主性

Source: Dev.to

AI 已不再仅仅是生成文本或运行函数。现代模型能够在任务中进行推理、制定计划、适应上下文，并在执行过程中自我纠正。这些系统被称为 认知代理，标志着从 LLM 聊天机器人向具备自主认知和持续问题解决能力的 AI 实体的转变。

什么是认知代理？

认知代理是一种旨在模仿人类认知某些方面的 AI 系统：

• 感知
• 记忆
• 推理
• 规划
• 决策
• 自我评估

与简单的基于规则的代理不同，认知代理能够：

• 理解复杂指令
• 跨多步进行推理
• 修正自己的思考
• 动态选择工具
• 记住并重复使用先前信息
• 根据结果调整方法

换句话说，认知代理是 思考系统，而不仅仅是执行引擎。

认知代理与传统 AI 代理的比较

当今大多数 AI 代理都是围绕 LLM 的循环编排：

1. 向 LLM 提问
2. 选择工具
3. 执行工具
4. 返回结果
5. 重复

这是一种被动行为，并非真正的认知。

认知代理则加入了：

• 内部记忆（工作记忆和长期记忆）
• 规划模块
• 反思推理与元认知（思考自己的思考）
• 目标分解与上下文建模
• 环境感知

这些能力使代理变得更加强大。

认知代理架构的核心组件

真正的认知代理并非仅仅围绕 LLM 的循环；它是一种分层架构，包含多个认知子系统。

1. 感知层

解释：

• 语言
• 图像
• 数据
• 事件
• 环境状态

多模态模型让感知更加灵活。

2. 工作记忆

短期记忆，用于：

• 保存中间步骤
• 跟踪目标
• 存储部分结果
• 维持上下文

使多步推理不会丢失线索。

3. 长期记忆

存储：

• 知识
• 先前任务
• 重要输出
• 用户偏好

让代理能够从过去的会话中学习。

4. 推理引擎

认知发生的地方：

• 思路链（Chain‑of‑thought）
• 思路树（Tree‑of‑thought）
• 自我反思
• 假设检验
• 一致性检查
• 反事实推理

通常通过专门的推理提示或二次 LLM 调用实现。

5. 规划模块

决定：

• 需要哪些步骤
• 执行顺序
• 使用哪些工具
• 如何解决依赖关系
• 失败时如何调整

是认知 AI 代理的核心。

6. 工具与 API 层

交互对象：

• 数据库
• API
• 文件系统
• 代码执行引擎
• 网络爬虫
• 其他代理

使代理具备实际操作能力。

7. 反思与评估层

每一步之后，代理会询问：

• 这一步成功了吗？
• 我是否误解了什么？
• 需要重试吗？
• 是否该换一种方法？

形成类似人类认知过程的反馈回路。

认知代理的真实应用场景

1. 自主研究代理

• 搜索、摘要、交叉引用、验证
• 维护工作记忆，迭代细化发现
• 适用于法律研究、科学分析和商业情报

2. 认知客服

• 解析新问题，调取政策，访问工具，必要时升级
• 修正回复并在对话中保持上下文

3. 认知流程自动化

• 读取文档，提取数据，验证规则，自我纠正
• 规划多步自动化，用智能自动化取代传统 RPA

4. 开发者助理

• 分析代码库，建议架构，生成单元测试，创建 PR
• 理解风格指南并强制约束

如何在今天构建认知代理

1. 选择具备推理能力的 LLM——例如 GPT‑4 级别或同等模型。
2. 加入记忆架构——会话记忆、长期向量记忆、结构化存储。
3. 加入规划机制——ReAct、LATS、思路树（Tree‑of‑Thought）或基于图的规划器。
4. 加入工具使用能力——函数调用 + 工具注册表。
5. 加入反思循环——让代理评估并纠正自己的错误。
6. 加入安全防护——约束、模式和确定性工作流，以确保安全性。

为什么认知代理是 AI 的未来

世界充满不可预测性，数据往往是非结构化的，任务需要推理，而不仅仅是规则。传统自动化在复杂性面前崩溃；代理在歧义面前失效；LLM 在长流程中表现不佳。认知代理通过结合以下要素解决这些问题：

• 感知
• 推理
• 规划
• 记忆
• 行动
• 反思

这种整合使认知代理成为 AI 系统设计的下一个重要里程碑。