【第492期】智能体AI适配：智能体与工具的协同演化综述

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今天的主题是：

Adaptation of Agentic AI

Summary

前沿的智能体 AI 系统建立在基础模型（foundation models）之上，这些模型可以被适配用于规划、推理以及与外部工具交互，从而执行日益复杂和专业化的任务。随着这些系统能力与应用范围的不断扩展，**适配（adaptation）**成为提升性能、可靠性与泛化能力的核心机制。

本文将快速发展的相关研究整合为一个系统化框架，涵盖了**智能体适配（agent adaptations）与工具适配（tool adaptations）**两大方向。我们进一步将其细分为：

• 智能体适配：**工具执行信号驱动（tool-execution-signaled）与智能体输出信号驱动（agent-output-signaled）**两类；
• 工具适配：**与智能体无关（agent-agnostic）与智能体监督（agent-supervised）**两类。

我们展示了该框架如何帮助澄清智能体 AI 中适配策略的设计空间，使其权衡关系更加明确，并为系统设计过程中策略的选择或切换提供实用指导。随后，我们回顾了各类别的代表性方法，分析其优势与局限，并指出关键的未解决挑战及未来研究机会。

总体而言，本文旨在为研究人员与工程实践者提供概念基础与实践路线图，以构建更高效、可靠、能力更强的智能体 AI 系统。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2512.16301