当前，科学领域对智能体的定义尚不清晰，这一现象颇为令人费解。鉴于智能技术已广泛应用于众多领域，这显然是一个迫切需要解决的问题。各界对此持续进行研究和探讨，吸引了广泛的关注。
马文·明斯基的智能体解释
马文·明斯基在过往对智能体进行了阐释。他提出，智能体具备学习能力和影响环境的能力。在环境提供反馈时，智能体能够据此调整策略，以优化与环境的互动。这一观点在当时为智能体理论奠定了基础。马文·明斯基的这一观点具有预见性，激励了众多研究者，促使他们从这一视角探索智能体的本质。
例如，在基础的机器人编程中，其理论得以显现。人们为机器人编写程序，旨在使其在面对各种环境时，能够产生不同的应对策略，从而实现高效运作。
凯文·凯利可能受到的影响
凯文·凯利，一位知名的未来学家，在其研究中可能受到了马文·明斯基观点的启发。在《失控》一书中，他阐述了智能的来源是涌现，而这种涌现的根基在于数量规模。他认为，当每个个体遵循着生物本能的趋利避害原则时，众多个体的聚集便能催生智能。这种理念在众多新兴技术现象中得到了体现，比如在网络社区中，众多网友各抒己见，从无序到有序的观点汇聚，仿佛是一个智能形成的动态过程。
具体来看，众多众包项目中，大量个人因个人利益或分享意愿加入，共同促成了更为卓越的整体成果。
当前，大型模型正面临幻觉、数据墙等问题。在此背景下，多智能体技术为解决这些问题提供了一条“群体智慧”的新途径。这无疑是一种颇具前景的解决方案。多智能体技术从多个维度入手，旨在解决大模型在单一决策上缺乏多样性的问题。
以搜索大模型为例，若融合多智能体技术，对各地域及用户搜索偏好等多元因素进行深入分析，或许能够提供更为精确的搜索结果。
李国豪对多智能体的理解
李国豪，CAMELAI社区创始人及Eigent公司创始人，对多智能体系统有着独到见解。他认为，每个智能体均能独立行动，并在需要时聚合成具备协同作战能力的集体。这种观点有助于人们更直观地想象和设计多智能体系统。
以物流产业链中的智能系统为例，各个环节的智能体分别执行各自的任务。在分拣阶段，它们能够相互配合，从而提升整体效率。
李斯源对多智能体研究的成果
哈尔滨工业大学李斯源副教授的研究揭示，在多智能体执行项目过程中，它们相互协作的同时，也展现出博弈与竞争的现象。它们会持续依据外部反馈调整策略，并有可能由此催生智能。这一发现为多智能体研究增添了新的深度与内涵。
在执行城市职能管理任务时，涉及协调众多智能设备，这些设备间既进行数据共享以实现协作，同时也存在资源分配等方面的竞争。
智能体的试验与未来展望
李国豪加入了一项探讨超百万规模智能体构建虚拟社会的课题研究。该研究团队搭建了一个通用的社会模拟平台，在信息传播等传统社会实验中取得了关键成果。尽管在传播效率的深度上存在不足，但在某些传播效果方面展现出独有的特点。此外，李国豪还详细描述了智能体在实际工作中的应用场景，例如股票机器人的开发案例。他进一步预测，智能体最早的应用领域将是社交媒体。
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