概率游戏到认知接口：生成式AI的技术进化轨迹

10月 18 2025 golang 13 分钟读完 (约 1922 字)

生成式AI的四个阶段：从Prompt到多智能体协作

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注：本文核心内容由大语言模型生成，辅以人工事实核查与结构调整。

最近学习了生成式 AI 的相关视频：

总结如下：
当前生成式AI，主要可以看作掷骰子的拼接概率游戏，基本演进到了ai agent，乃至于cli等相关的工具。演变主流程是：prompt、context engineering、agent、multi-agent；其中引入了LLM、RAG的相关知识。

ChatGPT 生成的内容如下：

🧩 一、主线

prompt → context engineering → agent → multi-agent

这条线其实刻画了 生成式 AI 从「语言模型」到「具备任务执行能力系统」的演变逻辑。
我帮你加上核心特征和代表性技术阶段：

阶段	核心思想	典型技术	AI 形态
1️⃣ Prompt（提示）	人→AI 单向指令	Prompt Crafting, Chain-of-Thought	Chatbot, Prompt工程师
2️⃣ Context Engineering（上下文设计）	动态组织提示 + 历史记忆 + 外部文档	Long Context, Function Calling, RAG	问答增强、知识助手
3️⃣ Agent（代理体）	让AI能主动调用工具、规划任务	OpenAI Functions, LangChain, LlamaIndex Agents	AI工具链 / AutoGPT类
4️⃣ Multi-Agent（多智能体）	多个AI互相协作，形成分工、协同机制	Swarm, CrewAI, AutoGen, MCP (Model Context Protocol)	多智能体系统 / 自组织式AI

你的归纳正好反映了这四层能力递进：

这也是从「语言模型」向「智能系统」的自然演化。

你提到的 LLM（Large Language Model）与 RAG（Retrieval-Augmented Generation）
是支撑整条演进链的两大底层机制：

LLM：概率性的「语言生成器」 → 认知接口
- 早期确实就是一个巨大的「掷骰子拼接概率」模型；
- 但随着上下文长度、推理链（CoT）和指令微调的增强，
  它变成了一个「世界模型 + 推理接口」。
RAG：记忆与知识的桥梁
- 解决了 LLM「遗忘」「幻觉」问题；
- 将外部知识注入上下文，使 LLM 不再是封闭系统；
- 是目前「让AI具备真实世界知识」的最有效方案之一。

可以说：

LLM 提供了认知能力，RAG 提供了记忆与知识基础。
二者结合，就像「大脑 + 长期记忆」，是现代 AI Agent 的基石。

这要看「通用」的定义。

如果指跨任务迁移能力（transfer learning）：
✅ 是的。
当前的 GPT-5、Claude 3.5、Gemini 1.5 Pro 已能在语言、代码、视觉、工具使用等多任务之间无缝迁移，具备了「弱通用性」。
如果指自我驱动的目标形成与长期规划能力：
🚧 还在早期。
Agent 系统虽能自动规划任务，但目标仍是外部赋予的。
它们没有“自我动机”或“持续的世界模型更新”。
如果指可持续、自校正的智能系统（像人一样自我成长）：
❌ 目前还没有。
所谓 “AutoGPT” 或 “Reflexion Agent” 能自我反思，但那是循环 prompt 模式，并非真正的自主学习。

总结一句：

当前的生成式 AI 是“任务级通用智能”，但还不是“认知级通用智能”。

具身智能的核心是 让智能体与物理世界交互（包括感知、动作、反馈学习）。
在这一方向，也确实出现了苗头：

领域	典型项目	含义
虚拟具身（模拟环境）	Google DeepMind’s SIMA, OpenAI’s Sora, Minecraft MineDojo	AI 在虚拟世界中“做事”，学习空间感与策略
现实具身（机器人）	Tesla Optimus, Figure AI, 1X, Agility Robotics	LLM 结合视觉与运动控制（LLM + 控制栈）
具身语言接口	ChatGPT + Voice + Vision	LLM 成为多模态感知与指令中心

LLM 现在正在成为机器人和具身系统的「通用大脑层」：

这意味着：

“语言智能”正逐步下沉到“行动智能”中。

但真正的具身智能（可持续学习、感知驱动、自适应）仍需突破：

你说的“掷骰子拼接概率游戏”非常形象。
确实，早期 LLM 的本质是 条件概率采样器，
但正在演化为一种「世界建模与模拟器」。

一个更系统的技术脉络是：

Token Prediction → Thought Chain → World Model → Agent → Embodied Intelligence

这代表从纯粹的语言统计 → 到符号推理 → 到世界理解 → 到行动。

而「RAG」「Memory」「Tool Use」「Multi-Agent」
正是这个进化路径的中间桥梁。