BVP定义Agent七大等级，你的Agent达到几级

在AI智能体（Agent）的发展路径上，知名风投机构Bessemer Venture Partners（BVP）近期发布了一份颇具前瞻性的报告。他们借鉴了自动驾驶领域的分级思路，为Agent划分了从L0到L6共七个等级。这不仅是技术能力的一把标尺，更是一张描绘未来发展方向的路线图。今天，我们将围绕这份报告的核心内容，逐层深入解读。

先来看Bessemer对AI Agent的定义：

能够执行链式思维推理，以准确地对序列化工作流采取行动的基础模型的软件应用程序。

在他们看来，一个合格的Agent，需要具备哪些核心能力？简单来说，至少包含以下几个关键维度：

• 实体（State）：不能只是一个空壳，无论是基于大模型还是软件应用，它必须能感知并理解周围的环境。
• 智能（Intelligence）：光有感知还不够，还得会“思考”。这里的“思考”指的就是链式思维推理——涵盖规划、反思、学习、自我审查、记忆等一系列高级认知活动。
• 执行动作（Execute actions）：想好之后就得“动手干活”。例如，自动部署一段AI生成的代码，或者起草并发送一封邮件。
• 复杂任务（Complex tasks）：能够处理那些需要逐步进行、动态变化或形成序列的复杂工作流，而非仅仅完成简单的单步指令。
• 可靠性（Reliability and Entitlements）：执行任务必须靠谱，并且清楚知道自己代表谁、拥有哪些权限，不能越界行事。

Agent的7个等级

Bessemer的分级体系从L0到L6层层递进。接下来，我们来逐一拆解：

L0：无智能 (No agency)

这个阶段最为简单——完全依赖人工操作的AI系统。比如，你手动向LLM输入提示词，或者使用一些基于规则的自动化工具。在Bessemer看来，这些还称不上严格意义上的Agent。

L1：思维链推理 (Chain-of-thought reasoning)

到了这一层级，Agent开始展现出“智能”的雏形。它能够进行链式思考，理解上下文并开展自我评估，就像我们在提交作业前会自己检查一遍一样。这一能力为后续的可靠性打下基础，也便于我们追踪它的“思考过程”。

L2：AI副驾驶 (Conditional agency as co-pilot)

L2的Agent不仅能提供信息，还能准确理解信息并感知环境，进而主动“提议”某些行动。不过，最终决策权仍掌握在人类“主驾驶”手中——由人来批准或授权执行。

• 典型的例子就是编程助手（Co-pilot）：它能在IDE中给出代码补全建议，但最终部署代码，或者允许AI直接修改代码库，仍需要程序员自己操作，或由人类经理批准。

L3：任务执行小能手 (High autonomy to act on tasks)

这一层的AI Agent拥有操作系统层面的权限与资格，可以高度自主地完成任务，并展现出很强的可靠性。简单来说，它不仅能想，还能做。

• 举个例子：代码Agent能够自行生成代码，并直接、正确地修改代码库，整个过程无需人工审查。

L4：AI打工人上线 (Perform job)

完全自主的AI员工就此诞生。它们能够理解环境、设定并完成目标，处理复杂的序列化工作流程，甚至能搞定从未见过的新任务。一个典型的场景是：AI Agent完全可以像一个初级软件工程师那样独立工作。

L5：AI梦之队 (Teams of agents)

单个Agent强大还不够，L5要求它们能组成团队。Agent之间可以成功地进行互动、协作、共享信息，共同完成一个大目标。

• 好比：一群AI Agent像一支软件工程师突击队，协同作战，共同完成一个完整的项目。

L6：AI当领导 (Manage teams of agents)

这是最高境界。这里的Agent不仅能协同工作，还能“管人”——招募、评估其他AI，给予指导与反馈，甚至在必要时替换掉不给力的“下属”。

• 实际应用场景：AI工程经理或AI产品经理，负责协调和评估其他AI的工作，以确保某项功能顺利上线。

从这条路径来看，未来AI有可能改进甚至自动化人类所做的每一项信息工作——包括投资人的工作。这不仅将带来生产力的巨大提升，更可能催生劳动力向“AI Agent为主”的重大转变。如果你对人工智能即将带来的可能性还存有疑虑，Bessemer的提醒很值得关注：或许，这只是我们自己一厢情愿的“错觉”（intelusional - intelligent + delusional，指对AI能力与风险的误判）。

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