你的Agent几级？知名风投BVP定义Agent七大等级~

在AI智能体（Agent）的发展路径上，知名风投机构Bessemer Venture Partners（BVP）最近发布了一份颇有见地的报告。他们借鉴了自动驾驶领域的分级思路，给Agent从L0到L6划分了七个等级。这不仅是技术能力的标尺，更像是一张未来发展路线图。今天，我们就围绕这份报告的核心内容，一层层剥开来看。

先看Bessemer对AI Agent的定义：

在他们看来，一个合格的Agent，需要具备哪些核心能力？简单来说，至少要有这么几个维度：

• 实体（State）：
  不能只是一个空壳，无论是基于大模型还是软件应用，它必须能感知和理解周围的环境。

• 智能（Intelligence）：
  光有感知不够，还得会"思考"。这个"思考"指的就是链式思维推理——包含了规划、反思、学习、自我审查、记忆等一系列高级认知活动。

• 执行动作（Execute actions）：
  想好了就得"动手干活"。比如，自动部署一段AI生成的代码，或者起草并发送一封邮件。

• 复杂任务（Complex tasks）：
  能够处理那些需要一步步来、动态变化或形成序列的复杂工作流，而不是只做简单的单步指令。

• 可靠性（Reliability and Entitlements）：
  干活必须靠谱，并且清楚地知道自己代表谁、有哪些权限，不能越界行事。

Agent的7个等级

Bessemer的分级体系，从L0到L6，层层递进。下面我们逐一拆解：

这个阶段最简单——完全依赖人工操作的AI系统。比如你手动去Prompt一个LLM，或者用一些基于规则的自动化工具。在Bessemer看来，这些还算不上严格意义上的Agent。

到了这个层级，Agent开始展现出"智能"的雏形。它能进行链式思考，理解上下文并进行自我评估，就像我们交作业前会自己检查一遍一样。这个能力为后续的可靠性打下了基础，也方便我们追踪它的"思考过程"。

L2的Agent不仅能提供信息，还能准确理解信息并感知环境，然后主动"提议"一些行动。不过，最终决策权仍然掌握在人类"主驾驶"手里——由人来批准或授权执行。

• 典型的例子就是编程助手（Co-pilot）：它能在IDE里给出代码补全建议，但最终部署代码，或者允许AI直接修改代码库，还是得程序员自己操作或由人类经理批准。

这一层的AI Agent拥有了操作系统层面的权限和资格，可以高度自主地完成任务，并且表现出很强的可靠性。简单说，它不仅能想，还能做了。

• 举个例子：代码Agent能够自己生成代码，并且直接、正确地修改代码库，整个过程无需人的审查。

完全自主的AI员工就此诞生。它们能够理解环境，设定并完成目标，处理复杂的、序列化的工作流程，甚至能搞定以前从未见过的新任务。一个典型的场景是：AI Agent完全可以像一个初级软件工程师一样独立工作。

单个Agent牛还不够，L5要求它们能组成团队。Agent之间可以成功地进行互动、协作、共享信息，共同完成一个大目标。

• 好比：一群AI Agent像一个软件工程师突击队，协同作战完成一个完整的项目。

这是最高境界。这里的Agent不仅能协同工作，还能"管人"——招募、评估其他AI，指导、给予反馈，甚至在必要时替换掉不给力的"下属"。

• 实际应用场景：AI工程经理或AI产品经理，负责协调和评估其他AI的工作，以确保某个功能顺利上线。

从这条路径来看，未来AI有可能改进甚至自动化人类所做的每一项信息工作——包括投资人的工作。这不仅会带来生产力的巨大提升，更可能催生劳动力向"AI Agent为主"的重大转变。如果你对人工智能即将带来的可能性还存有疑虑，Bessemer的提醒很值得注意：或许，这只是我们自己一厢情愿的"错觉"（intelusional - intelligent + delusional，指对AI能力和风险的误判）。