韓家煒教授新作：下一代Agentic AI應如何“適配”？

著基礎模型，尤其是大語言模型（LLM）的快速發展，Agentic AI 迅速興起，并廣泛應用于在科研、軟件開發、藥物研發、臨床研究等廣泛領域。

然而，工具使用不穩定、長程任務規劃能力有限、特定領域的推理能力不足、真實環境中的魯棒性較弱以及在未知環境中泛化能力有限等問題，限制了 Agentic AI 系統在真實場景中的有效部署。

當前的一個熱門研究方向是：Agentic AI 系統通過適配（adaptation）機制對自身進行調整，從而提升其自身性能、可靠性和泛化能力，從而更好地適應特定任務需求和現實世界環境。

基于此，數據挖掘專家、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校教授韓家煒團隊，聯合斯坦福大學、普林斯頓大學等多所高校的研究人員提出了一個系統性框架，旨在厘清 Agentic AI 適配策略的設計空間，使各方案之間的權衡更加清晰，為系統設計過程中策略的選擇或切換提供實踐指導。

論文鏈接：

https://github.com/pat-jj/Awesome-Adaptation-of-Agentic-AI/blob/main/paper.pdf

具體而言，研究團隊將 Agentic AI 中的適配機制劃分為“智能體適配”（Agent Adaptation）與“工具適配”（Tool Adaptation）兩個維度，并歸納出四種適配策略。隨后，他們綜述了各類別中的代表性方法，并分析了它們的優缺點，指出了當前面臨的核心挑戰與未來的發展機遇。

研究團隊認為，未來 Agentic AI 的進步取決于上述范式的策略性整合，而非孤立發展。“最終，下一代智能系統將不再是一個龐大的單體模型，而是由穩定的推理核心與一系列專業化、可自適應工具的有機協同所構成的體系。”

兩個維度

“適配”是 Agentic AI 系統中的關鍵要素。通過這一機制，Agentic AI 可以調整自身的行為方式、決策策略以及內部表征，從而更好地契合特定領域、任務或運行環境的需求。如果缺乏此類自適應能力，Agentic AI 將難以超越最初的系統設計，在動態、真實世界環境中表現受限。

研究人員依據被優化的系統組件，將 Agentic AI 的適配策略劃分為兩個維度。

第一維度為智能體適配（Agent Adaptation），主要通過調整 Agent 的內部參數、表征形式或行為策略，使其更好地契合任務需求。這一維度既涵蓋傳統的模型微調方法，也包括利用環境反饋的現代強化學習方法。

第二維度為工具適配（Tool Adaptation），其優化目標從 Agent 本身轉移至其外部工具，如檢索器、規劃器、記憶模塊以及各類專用模型，使得在 Agent 參數保持凍結的情況下，系統仍能從一個可適配的運行環境中獲益。

圖｜Agentic AI 適配機制的概覽

四種適配范式

在這兩個維度內，研究人員進一步確定了四種不同的適配范式。

在智能體適配這個維度上，Agentic AI 可以根據其與工具、環境或自身輸出的交互反饋，不斷修正其行為與決策能力的機制。這一過程對于提升智能體在多樣化任務中的自主性、推理能力與泛化能力具有關鍵作用。這一維度可歸納為兩個適配范式：

A1：工具執行信號驅動的智能體適應

A1 關注的是智能體自身的適配，其學習信號直接來源于工具的執行結果。在這種設置下，外部工具會返回明確、可驗證的反饋，例如代碼是否成功運行、檢索結果是否匹配目標文檔，或某次 API 調用是否返回正確結果。

智能體并不依賴主觀評價，而是根據這些由工具執行直接產生的“對或錯”信號來調整其決策與行為方式。

這一機制常見于程序合成、信息檢索和自動化推理等任務中，其核心特征在于反饋信號具有高度確定性和可驗證性。

A2：智能體輸出信號驅動的智能體適應

A2 同樣以智能體的更新為目標，但其學習信號來自對智能體自身輸出結果的評估。在該策略中，智能體的最終答案、規劃方案或推理過程會被整體評判，其評價標準可以是答案是否正確、人類或模型給出的偏好評分，或對推理質量的綜合判斷。

與前一類不同，這里的反饋并不一定直接來自工具執行，而是基于對輸出結果的整體評價，因此更適用于開放性任務、主觀性較強的問題，或缺乏明確可執行驗證機制的場景。

在工具適配這個維度，Agentic AI 將優化目標指向外部組件，即在感知、計算與交互過程中起中介作用的“工具”。這些工具包括預訓練模型、檢索模塊、規劃器或執行器等，并可由智能體通過自然語言或代碼進行調用。

因此，工具適配關注的并非智能體的內部認知結構，而是其運行環境的整體能力提升。這一維度可歸納為兩個適配范式：

T1：智能體無關的工具適應

在 T1 中，智能體保持參數凍結，不參與學習，而各類工具則在系統部署前通過獨立訓練獲得能力。這些工具可以是檢索器、領域專用模型或其他預訓練組件，智能體只負責在推理過程中調度和組合它們。

這種做法強調模塊化和可復用性，使得同一個智能體能夠在不改變自身結構的情況下，靈活接入不同能力的工具。

T2：智能體監督的工具適應

在 T2 中，智能體依然保持固定，但工具會根據智能體的輸出表現或使用效果進行更新。例如，檢索器可以依據智能體最終任務是否成功來調整檢索策略，重排序模塊可以學習為智能體提供更有用的信息排序，記憶模塊也可以根據智能體的使用習慣不斷優化存儲內容。

這一機制的關鍵在于，工具的訓練目標不再是獨立性能最優，而是更好地支持特定智能體的決策與推理過程。

四個研究機遇

基于以上分析，研究團隊提出了四個潛在的研究機遇，為開發更高效、可擴展的 Agentic AI 指明了方向。通過整合參數高效微調、量化及端側適配，未來的智能體將能持續進化，準確契合用戶需求與環境限制。

協同適配

在協同適配框架下，智能體的決策與工具的內部機制同步調整，彼此構成動態的學習環境，從而形成更緊密、也更靈活的協作關系。這一設想突破了當前通過固定其中一方來維持訓練穩定性的主流做法，使系統優化目標從單點性能提升轉向整體協同效果。

與此同時，協同適配也帶來了新的挑戰，包括復雜任務中的責任歸因問題，以及雙方同時學習所引發的穩定性風險。未來研究需要在聯合訓練機制與學習節奏控制方面取得進展，才能推動協同適配走向可擴展、可靠的 Agentic AI 系統。

圖｜協同適配示例。

持續適配

現有的適配方法預設任務環境是穩定的，通常一次只針對單一任務進行優化。但在真實應用中，任務類型、可用工具和用戶需求都會不斷變化。為此，Agentic AI 需要具備持續適配的能力，能夠在動態環境中不斷更新自身行為、工具和記憶。

持續適配的核心是在學習新任務的同時盡量保留已有能力。一方面，通過持續更新模型參數來實現適配，通過限制對關鍵參數的改動或采用參數高效的更新方式，減輕遺忘問題；另一方面，依賴外部記憶，將經驗、工具調用和用戶反饋存儲并逐步整理，使核心模型保持穩定。

圖｜持續適配示例。

安全適配

當 AI 從“靜態模型”升級為能夠不斷學習和調整的智能體系統，安全問題也隨之發生變化。傳統方法主要關注固定模型是否對齊，而一旦系統具備持續適配能力，新的風險就會來自自主試錯和持續優化本身。

因此，安全適配的關鍵不在于徹底限制學習能力，而是在學習過程中引入約束和校驗機制，例如在工具調用前進行安全檢查，用更可驗證的標準評估行為結果，以及防止智能體和工具在適配中相互“迎合”。只有這樣，Agentic AI 才能在持續進化的同時保持可控和可靠。

圖｜安全適配示例。

高效適配

目前，Agentic AI 的學習和適配往往依賴大量算力，這使得它們難以在個人設備上運行，也限制了個性化能力。高效適配的核心目標，是讓智能體在更少計算資源下完成學習，從而走向手機、邊緣設備等真實使用場景。

一條思路是只對模型進行極小幅度的更新，用很少的參數完成新任務的學習，降低計算和存儲成本；另一條思路是通過降低計算精度來提升效率，讓學習過程更快、更省能耗，而不會明顯影響最終效果。

高效適配意味著把學習過程搬到用戶設備本身。智能體可以在本地根據用戶的使用習慣不斷調整行為，既提升個性化體驗，也減少數據外傳帶來的隱私風險。

圖｜高效適配示例。

展望未來，Agentic AI 的發展將取決于對上述適配范式的策略性融合，通過采用混合式架構，在保持以智能體適配所帶來的深層推理能力的同時，結合以工具適配的模塊化效率，實現更好的魯棒性與可擴展性。