AI Agent 七十年演化史
本文系统梳理了AI Agent从1958年McCarthy的Advice Taker到2026年的七十年演化历程，指出其核心循环架构（感知-规划-行动-反思）自1972年Shakey机器人以来基本未变，真正变化的是循环中负责决策的“大脑”，经历了符号系统、专家系统、深度强化学习到大语言模型的更替。文章认为，大语言模型通过上下文学习和从文本中吸收常识，解决了前两代大脑“常识写不完”的致命缺陷，从而引爆了2023年的Agent浪潮。同时，文章提出关键观点：2023年的Agent技术栈大多是模型缺陷的补丁，随着模型能力增强，这些补丁将逐渐被拆除，最终通过训练直接获得能力。全文以METR时间视野曲线为衡量标尺，并埋下多条线索，在后续章节中逐一展开。
