探索自学习Agent、通信协议演进和对AGI的影响
自学习Agent的开发代表了向真正自主和自适应AI的重大飞跃，从静态模型转向能够不断获取知识并在动态环境中完善其行为的系统。这一趋势是迈向通用人工智能（AGI）的关键一步。
自学习Agent将LLM（如Llama 3.2）与渐进式神经网络（PNN）相结合，用于对话式AI和代码生成中的持续学习。
该框架动态收集数据，以最少的样本进行微调，并利用元学习实现快速适应。
LoRA（低秩适应）优化了微调过程，而弹性权重整合（EWC）增强了知识保留，防止了灾难性遗忘。
自主Agent目前处于预览阶段，能够独立启动工作、自动化长期运行的流程、动态推理、学习和改进。
LLM Agent与外部工具或其他Agent之间缺乏标准化协议是一个主要问题，这限制了协作和可扩展性。统一的通信协议将使Agent和工具更顺畅地交互，鼓励协作，并触发集体智能的形成。
用于Agent调用外部工具并获取上下文
用于多Agent系统中的标准化通信
协议需要能够适应不同的Agent类型和任务需求
确保Agent间通信的安全性和隐私保护
支持多Agent群组协作和集体决策
向分层架构和集体智能基础设施发展
Agent通信协议的当前碎片化是复杂多Agent系统广泛采用和扩展的重大瓶颈。随着多Agent系统变得越来越普遍，缺乏通用语言或交互框架限制了它们执行复杂协作任务的潜力。
Agentic AI系统旨在通过复杂的推理以最少的人工监督解决长期任务，这是当前AI发展的核心焦点。Agentic AI，特别是自学习和多Agent系统的追求，正日益与AGI的长期目标趋同。
通过复杂的推理以最少的人工监督解决长期任务
自学习Agent被定位为迈向AGI的可扩展步骤
AI Agent需要针对多模态工作流进行微调
强大的现实世界交互和伦理对齐机制
这些新兴趋势的融合预示着AI Agent技术的重大突破：
自学习能力与标准化通信协议的结合，将大幅提升Agent的自主性和适应能力
标准化协议将促进真正的集体智能出现，多个Agent协作解决复杂问题
这些技术进步为实现通用人工智能提供了清晰的技术路径
从特定领域应用扩展到通用问题解决，覆盖更广泛的应用场景