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Author: xueqidove

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 ## 2.1.AI 行业的发展历程回顾
 人工智能的发展大体上可以分成三个发展阶段，即起源阶段，专家系统阶段与现代通用人工智能阶段。具体时间范围如下图所示：
 
-![图1：人工智能的三个发展阶段](../public/whitepaper/图1：人工智能的三个发展阶段.png "图1：人工智能的三个发展阶段")
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-图 1：人工智能的三个发展阶段 
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+  <img src="../public/whitepaper/图1：人工智能的三个发展阶段.png" alt="图1：人工智能的三个发展阶段" title="图1：人工智能的三个发展阶段" />
+  <p>图 1：人工智能的三个发展阶段</p>
+</div>
 
 从上图可以看出，人工智能发展历经 70 年，可以划分成三个阶段：
 - **起源阶段（1950 ~ 1960）**：随着人工智能之父艾伦·图灵在 1950 年提出机器智能的概念，人工智能的起源阶段正式开始。当时，学术界对于这一领域表现出极大的兴趣并快速形成了包括符合主义、连接主义和行为主义这三个主要研究方向。其中主要的研究学者在 1956 年 6 月的达特茅斯会议上正式将机器智能定义为“人工智能”。在这个阶段，大家都对人工智能的发展抱有非常乐观的看法并认为人工智能会像信息技术产业一样很快就落地成真实生产力。
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 ## 2.2.现代通用人工智能的发展过程及现状
 进入现代通用人工智能阶段后，人类重新回到通用人工智能（AGI）方向，并且整个行业进入高速发展阶段。英伟达创始人黄仁勋在 2025 年 1 月的国际消费电子展（CES 2025）上提出现代通用人工智能发展的四个阶段（如下图）：
 
-![图2：现代通用人工智能发展的四个阶段](../public/whitepaper/图2：现代通用人工智能发展的四个阶段.png "图2：现代通用人工智能发展的四个阶段")
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-图 2 ：现代通用人工智能发展的四个阶段
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+  <img src="../public/whitepaper/图2：现代通用人工智能发展的四个阶段.png" alt="图2：现代通用人工智能发展的四个阶段" title="图2：现代通用人工智能发展的四个阶段" />
+  <p>图 2 ：现代通用人工智能发展的四个阶段</p>
+</div>
 
 在黄仁勋眼里，现代通用人工智能发展经历感知 AI、生成 AI、代理 AI 与物理 AI 四个阶段。具体来说，它们分别指：
 - **感知 AI（ Perception AI：2012 ~ 2022）** ：利用深度学习技术，把数据、算法和算力融合到一块解决人工智能对于物理世界的感知问题，比如人脸识别、声音识别等。这个阶段也是大家认为的现代 AI 1.0 阶段。在这个阶段国内诞生了 AI 四小龙等创新性企业，并推动智能安防、智能身份识别等领域快速走向成熟。虽然这个阶段的人工智能已经广泛应用了深度学习技术，但是产生的模型仍然是领域模型为主且普遍缺乏泛化能力，导致不同领域的模型仍然被限制在特定领域，并未产生通用人工智能模型。
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 ## 2.3.智能体与智能体时代
 如前文所述，智能体时代的主要产品形态是智能体。那何为智能体？这里让我们借用OpenAI 在2025年中发布的《关于构建智能体的实践指导》一文中的相关定义：
 
-   **智能体就是那些能够代表你去独立完成任务的系统。**
-   **(Agents are systems that independently accomplish tasks on your behalf.)**
+<div align="center">
+   <p><strong>智能体就是那些能够代表你去独立完成任务的系统。</strong><br><strong>(Agents are systems that independently accomplish tasks on your behalf.)</strong></p>
+</div>
 
 从上面定义可以看出，相比较生成式 AI 阶段的各种聊天机器人，智能体已经有了非常大的不同。具体来说：
 - 首先，它需要去完成一个具体任务，也就是说一个智能体一旦启动就是为了一个清晰的任务目标而去。而聊天机器人的每次启动仅仅是为回答当前这轮问题，对问题背后用户的任务及目标一无所知。
 - 其次，它需要尽可能独立地完成整个任务，这其中涉及到完成任务需要的任务规划，调用工具执行，对执行结果的评估以及自主迭代。而聊天机器人则对此并无涉及，它永远扮演着一个被动响应用户问题的角色，在输出问题答案后即结束本轮服务，并且不对这个答案的结果做任何自我评估，也不会按答案结果去调用工具并执行相关任务。
 如上所述，智能体天生就是为了接受人类委托并去自主完成任务的。为此，进入智能体时代，各种大模型为了更好满足智能体的需求，纷纷增强推理、工具调用等能力，并诞生了如 Model Context Protocol（MCP）这样的行业开放协议来提升协作效率。有了这些技术的进步，智能体落地的条件也逐步成熟。一旦智能体能在企业内大规模落地，那就形成除人类员工之外的企业经营生产力，也就是大家日常说的“硅基员工”。所以，智能体时代企业落地人工智能生产力的核心抓手也自然就是：
 
-**构建一组能够产生数字生产力的智能体**
+<div align="center">
+    <p><strong>构建一组能够产生数字生产力的智能体</strong></p>
+</div>