【人工智能】Agent智能体关键技术分析
Agent智能体作为AI技术的前沿领域，其关键技术涵盖了感知、决策、协作、执行等多个层面。结合当前研究进展和行业实践，以下是对Agent智能体关键技术的综合分析：
1. 感知与交互技术
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视觉-交互要素联合感知（VIEP）
通过结合视觉识别与元素上下文信息，提升复杂环境中的任务精度。例如，Eko框架的VIEP技术将网页交互元素映射为伪HTML代码，简化元素表征，处理效率提升显著（Google首页HTML字符从22万压缩至1,058）13。 -
多模态感知能力
OpenAI的Operator和智谱的GLM-PC依赖多模态模型（如GPT-4o和CogAgent），实现屏幕截图解析、语音指令理解及环境状态感知，支持跨设备（手机、PC）操作78。 -
自然语言处理（NLP）
使Agent能够理解用户指令并生成结构化输出，例如MetaGPT通过约束智能体生成需求文档、流程图等，提升协作效率46。
2. 任务规划与执行技术
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层次化规划（Hier