Hi~我是康小盈，上一篇我們聊到了“龍蝦”(OpenClaw)，一款正在快速興起的 AI Agent(智能體)。很多朋友留言問：

AI Agent到底是什么?

為什么最近大家都在聊它?

它的技術演變過程是怎么樣的呢?

請跟著我往下看，這篇文章會為你解開所有疑問!

什么是AI Agent ?

如果把大模型比作“大腦”，那AI Agent就是給大腦裝上了手、腳、記憶和工具箱。過去的AI，你可能只會把它當作一個聊天機器人。你問問題，它回答。但現在情況開始發生變化，AI開始幫你“干活”了。

AI Agent 是怎么工作的呢?

在以 LLM 驅動的自主代理系統中，LLM(大型語言模型)作為代理的 “大腦”，提供核心的語言理解、推理與生成能力，并輔助控制關鍵組件。一個完整的 AI Agent 主要包含四大核心模塊：任務規劃、工具調用、記憶存儲和執行輸出。

1.任務規劃：對復雜任務借助大模型進行分解、規劃和調度

2.工具調用：調用工具(Tool Use)，與外部工具(如API、數據庫、硬件設備)進行交互，擴展智能體的能力，執行任務。

3.記憶：存儲過往工作的經驗及使用偏好，存儲短期記憶及長期記憶。

4.執行：輸出整個任務結果。

AI Agent 的組成部分

AI Agent 是怎么發展到今天的?

基于規則和早期機器學習階段：

1997年：IBM的深藍在國際象棋中戰勝世界冠軍，是基于規則的AI在特定領域的潛力。

2016年：谷歌的AlphaGO通過深度學習和蒙特卡洛樹搜索戰勝圍棋高手。

這一階段的AI Agent主要專注于特定領域的任務，能力有限，缺乏通用性。

基于大語言模型的快速發展階段：

2017年：Vaswani等人提出了Transformer架構，在機器翻譯任務上取得了突破性進展，這一架構的提出為后續大語言模型的發展奠定了基礎。

2018年：Google和Open AI 分別提出了BERT和GPT-1模型，標志著預訓練語言模型時代的開啟。

2022年：Open AI推出GPT-3.5與Instruct GPT，為對話交互打下基礎。同年發布ChatGPT，引爆全球生成式AI熱潮。

2025年：深度求索發布 DeepSeek-R1，進一步拓展開源模型能力邊界。同年，Manus發布自主Agent產品，真正的自主Agent出現，可以執行復雜任務。

(圖片來源于網絡)

大型語言模型(LLM)為AI Agent提供了強大的通用理解能力，使其不再局限于單一任務。

AI Agent 的進化對存儲提出了什么新需求?

(一)模型首先需要“裝得下”

硬盤是存儲模型文件的物理載體，當前主流開源模型的大小通常在幾GB到幾十GB之間，因此在硬盤選擇上需特別注意兩點:

1.選擇固態硬盤(SSD)，相比機械硬盤(HDD)，SSD擁有更高的讀寫速度，能大幅縮短模型加載時間。

2.優選PCle接口+NVMe協議的SSD，能進一步加快模型載入與數據讀取過程。

KOWIN PCIe5.0 SSD 符合NVMe 2.0傳輸協議，讀寫性能強悍，超快性能體驗，可應用于工作站、電競設備、高端臺式電腦、AI存儲領域、服務器等設備。

(二)內存與顯存決定模型能否“跑起來”

當在本地運行大模型時，模型會從硬盤加載到系統內存(RAM)或顯卡顯存(VRAM)中，會產生臨時數據，從而占用額外空間。因此通常建議：內存≥模型大小的2-3倍，內存不低于32GB，是CPU推理過程中或顯存不足時的保障。

KOWIN SO-DIMM 內存模組采用優質DRAM資源，根據內存的不同規格，分為DDR4、DDR5等類型DIMM模組，兼具低延遲、高速度、高效率的核心優勢，容量覆蓋8GB至16GB，能夠滿足AI本地部署等多元場景需求。

未來趨勢

根據Gartner預測，Agentic AI是2025年十大技術趨勢之一，到2028年，至少有15%的日常工作決策將由Agentic AI自主完成。

AI Agent 代表了人工智能從"被動工具"到"主動助手"的重要進化，應用場景也將不斷擴展。隨著AI 訓練與推理需求的快速增長，存儲設備也正加速向更高性能、高帶寬、與更大容量升級，并向著可靠性與數據處理效率方面不斷優化。

KOWIN PCIe 5.0 SSD 產品參數

KOWIN SO-DIMM 產品參數