引言

短短三年，生成式 AI 已从对话助手跨越到能自主规划并完成任务的“智能体（Agentic AI）”时代。这场演进不仅体现在模型规模的提升，更在于系统架构、交互范式与安全治理的全面革新。本文按时间线梳理关键阶段与核心技术，为您呈现 AI 智能体革命的脉络与未来趋势。

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1. 第一阶段：对话式 LLM 的里程碑（2022）

• ChatGPT 的推出标志着自然语言生成迈向可用性拐点。基于 GPT-3.5/GPT-4 的人机对话能力，让大模型首次大规模走向大众。

• 技术要点：指令微调（Instruction Tuning）与 RLHF 带来的安全输出，奠定了后续“让模型说人话”的基础。

2. 第二阶段：工具调用与插件生态（2023）

• OpenAI、Anthropic 等相继开放 函数调用 / 插件 接口，使模型能在受控沙盒内读取文档、执行代码、查询数据库，为“行动力”奠基。

• 关键突破：计划-执行-反思（Plan-Act-Reflect） 框架，将复杂问题分解为可调用外部工具的子任务，提高可解释性与正确率。

3. 第三阶段：社区催生的自动化框架（2024）

• AutoGPT、BabyAGI、LangGraph、crewAI 等开源项目，将“多轮自反思 + 记忆 + 多工具”组合为端到端自动化流水线，能在最小监督下完成文案撰