后训练时代的全自主 Agent 流派
——以强化学习为指路灯，以工程压榨模型与硬件性能为利器，探索 AI 系统自组织、自演化的极限边界。

我将从以下五个部分，深入介绍这个流派的核心逻辑、代表实践与未来前景：

01｜背景：从“Prompt 编程”到“系统训练”的认知跃迁

2023 年至 2024 年，主流大模型生态仍以「Prompt 编程 + Tool 调用 + 记忆系统」为基础，在框架层构建 Agent，属于典型的符号式控制 + 模型推理混合范式。这种方式在一定程度上实现了任务型智能，但很快就遇到以下瓶颈：

• 推理链条长，容易中断或陷入循环；

• 状态空间大，模型理解不到全局语境；

• 任务泛化弱，prompt 一改，效果天差地别；

• 缺乏长期规划与试错能力，一问一答式行为链难以优化；

• 调用成本高，频繁上下文刷新拖慢响应。

而当 GPT-4 的 post-training 技术（如 RLHF、PPO、指令微调、CoT 教学） 展现惊人能力后，业界开始重新审视一个问题：

Agent 的能力边界，不是由 prompt 决定的，而是由“行为优化机制”决定的。

于是，一种新范式逐渐显露雏形——将 Agent 看作可以训练、可以进化的自主体，不再是 prompt puppet，而是具备自我更新能力的 learning-based system。

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02｜核心理念：全自主 Agent 的三大原则

这个流派的哲学基础可以浓缩为三条原则：

① 能训练，不写规则：
使用强化学习、模仿学习、行为克隆等方式训练 Agent 行为策略，而非人工编排对话流与调用逻辑。

② 能压榨，就别浪费：
最大化使用已有模型的全部能力，不重复造“弱智轮子”，通过工程技巧压榨模型的推理、记忆、推断、反馈能力。

③ 能自我进化，别停在 prompt：
让 Agent 能感知自己行为效果、能对失败做反思总结，从而具备持续学习的闭环能力。

这意味着，这个流派不再强调 prompt engineering，而是强调 system optimization。

03｜代表系统与实践项目

🔹 OpenAI 的 AutoGPTX（内部项目）

据传 GPT-X 系列正在尝试训练“端到端”的任务型 Agent，不再依赖 prompt chaining，而是用模拟环境直接训练 Agent 去完成任务。

采用 PPO + CoT + tool-augmented reasoning 策略，模拟环境中不断探索：如操作 GUI、浏览网页、问答摘要等。

🔹 DeepMind 的 SIMA

SIMA 代表着另一种范式：训练一个能在 3D 世界中通用执行指令的智能体，从导航到任务规划，全都通过 end-to-end behavior cloning + RL。

其关键点是：不教如何做，只教目标是什么。Agent 在环境中不断探索执行路径，而不是人类写死操作步骤。

🔹 OpenDevin、SWE-Agent：代码 Agent 训练

这些项目以 coding task 为目标，不再是提示工程，而是：

• 将任务划分为子目标（planning）

• 通过执行器调用工具（execute）

• 记录失败与反馈（reflection）

• 然后通过 offline learning 训练策略模型

最终结果是：越练越强，越用越准。

04｜关键技术路径

要走这条全自主路线，必须解决三个核心问题：

✅ 1）状态建模：能“看到”当前世界

传统语言模型无法“持续感知”，这类 Agent 系统通常会内置 World Model ——一个结构化的状态缓存层。

比如：

• 当前网页结构

• 当前代码上下文

• 当前 memory 内容

• 工具返回值摘要

这一层就像是强化学习中的“环境状态表示”。

✅ 2）策略学习：如何“选择动作”

这一步是核心。可以用如下方法训练 Agent 策略模型：

• 强化学习（PPO/DDPG）：给定奖励信号，训练最优策略。

• 模仿学习（Behavior Cloning）：复刻人类行为样本。

• 反事实回放（RLHF 回放池）：从失败中总结更优动作序列。

• 层次规划（Hierarchical Planning）：建立任务 → 子任务 → 动作的结构图谱。

通过这类训练，Agent 不再只是“生成下一句话”，而是真正做出最优选择。

✅ 3）反馈闭环：形成自我优化路径

要让 Agent 能进化，必须建立反馈机制。包括：

• 任务成功/失败检测器

• 反思模块（如 Reflexion）

• 经验回放池（Replay Buffer）

• 自我评价与学习模块（Self-Improver）

这就像在 Agent 内部养了一只“小教练”，不断逼近更优策略。

05｜为何这是范式转移的方向

这种全自主流派，标志着 Agent 系统从“可用”走向“可塑”。它打开了以下几条关键路径：

• 少量样本 → 泛化学习 → 多任务迁移

• 任务执行 → 成功反馈 → 行为优化

• 多轮失败 → 策略改进 → 自我迭代

• 模仿人类 → 超越人类 → 系统自创最优行为链

最终，AGI 将不再依赖 prompt，而是在不断强化学习中，生成最适应环境的智能行为体。

总结一句话：

全自主 Agent 流派，正在用强化学习和系统训练的方法，把“语言模型”变成“行为主体”，构建可自学、可反馈、可优化的下一代 AI 系统。

这不是在写一个机器人程序，而是在养一个能自我演化的“数字生命”。

如夜话，至此。