AI概念层级图AI六层进化图
AI概念层级图，从内到外，代表着AI越来越智能。
当前热门的生成式AI，只是这场技术进化中的第五层，下一步将是能感知、能行动、能自我驱动的智能体系统。
🔹第1层：Artificial Intelligence（人工智能）——核心概念层
这是AI体系的起点，关注AI应该具备哪些能力，而非具体实现方式。包括：
- 知识表示（Knowledge Representation）
- 推理与问题求解（Reasoning & Problem Solving）
- 自然语言处理、感知与动作、AI规划等
这一层本质是在定义“什么是智能”。
🔹第2层：Machine Learning（机器学习）——学习方法层
这一层回答AI如何学会智能，从规则编写转向数据驱动的自我学习，涵盖：
- 监督学习、非监督学习、强化学习
- 分类、回归、聚类、降维
- 特征工程、模型评估
- 各类优化算法（如SGD、Adam）
它是AI迈向“可学习”的关键一跃。
🔹第3层：Neural Networks（神经网络）——结构基础层
神经网络提供了深度学习的底层结构框架，主要包括：
- 多层感知器（MLP）
- 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）
- 反向传播、激活函数等核心机制
可以理解为深度学习的“电路板”。
🔹第4层：Deep Learning（深度学习）——模型能力层
深度学习让AI真正具备理解和泛化能力，代表性技术包括：
- Transformer结构（注意力机制）
- LLMs（大型语言模型）
- 多模态模型（文字、图像、语音融合）
- 预训练、微调、迁移学习等模型增强方法
从这一层开始，AI能听懂人话，也能“对话交流”。
🔹第5层：Generative AI（生成式AI）——应用创造层
AI开始具备“创造”能力，进入普及期，典型应用包括：
- 文本生成（如ChatGPT、GitHub Copilot）
- 图像/视频生成（如DALL·E、Runway）
- TTS（语音生成）、ASR（语音识别）
- Tool Use（工具调用）、Code Generation（代码生成）
- RAG（[RAG，Retrieval-Augmented Generation]）等增强方式
这一层推动AI真正走入日常生活，是目前产业最活跃的阶段。
🔹第6层：AI Agents / Agentic AI（智能体AI）——自主执行与协作层
生成能力之上，AI迈向“自主性”与“系统协作”，核心特征包括：
- 任务规划（如ReAct、CoT、ToT）
- 记忆系统（短期记忆/长期记忆）
- 工具链框架（如AutoGen、LangGraph、CrewAI）
- 多智能体协作、系统调度、角色扮演
- 自愈能力、安全机制、目标反馈回路
这一层的目标是打造能持续运行、自我决策、自我优化的AI系统。
ChatGPT、DALL·E等属于第五层的生成式AI，但真正革命性的“第六层”——Agentic AI，才是AI未来的关键方向。它将AI从“会说话”推向“会做事”，从“工具”走向“伙伴”。
可以这样理解这六层的本质：
- 前三层：构建AI的“智能基础”，让AI有脑子
- 后三层：激活AI的“行动系统”，让AI真正动起来
