基于唯识学的人工智能agent-agency-action框架

　　随着以大语言模型(LLM)为代表的人工智能(AI)技术迅猛发展，深入理解AI内在运作机制的需求日益迫切。在AI的agent范式中，agent、agency、①action这三个核心概念构成了阐释该机制的关键要素。然而，现有研究多集中于技术实现层面，尚缺乏一个能统摄其动态性、因果性和依存性的哲学框架。

　　唯识学②为我们提供了精妙的心识结构模型，其核心是本识、种子、现行三者构成的动态循环：作为生命根本的阿赖耶识即本识，犹如储存无数潜能状态种子的宝库；当因缘成熟时，种子萌发产生具体的精神或物质活动即现行；而每个现行活动又会反熏本识，生成新的种子。这种“种子生现行、现行熏种子”的循环机制，深刻揭示了生命现象的因果连续性、体用不二性、刹那生灭性和持续流变性。

　　研究发现，借鉴唯识学的本识—种子—现行框架，能够以前所未有的深度和广度诠释AI agent范式中三个核心概念的关系。本文首先梳理AI的agent范式，继而对其agent-agency-action关系进行哲学解析，随后阐述唯识学的本识—种子—现行关系，重点探讨四种结构性关联：本识作为体与种子作为用、本识作为体与现行作为用、种子作为因与现行作为果、种子作为用中之体与现行作为用中之用，给出本识—种子—现行的关系图。在论证agent-agency-action关系与唯识学框架存在结构同构性的基础上，给出AI中agent-agency-action的关系图，最终构建受唯识学启发的AI哲学框架，给出唯识式AI agent模型。

　　一、AI的agent范式解析

　　1.agent范式的历史演进

　　自20世纪50年代创立以来，AI学科长期由理性agent方法主导。早期研究建立在数理逻辑基础上，致力于制定明确的目标实现计划；后期则引入概率论和机器学习，使agent能在不确定性环境下作出最优决策。这种以构建“做正确的事”的agent为核心的范式，不仅盛行于AI领域，还深刻影响了控制论、运筹学、统计学等相关学科。③

　　实践理性(practical reason)是人类解决“如何行动”问题的一般能力。当agent考虑行动时，它们会以独特的方式思考自己和自己的处境。④行动在智能(即实践理性的概念)中的核心作用至少可以追溯到亚里士多德的《尼各马可伦理学》。这一思想脉络影响了麦肯锡(J.McCarthy)在1958年提出的agent概念，⑤他开创性地以逻辑推理为中介联结感知与行动。1980年代，纽威尔(A.Newell)提出知识层次理论，⑥强调应从知识而非程序的角度描述理性agent。⑦AI的大部分历史都集中在agent孤立的组件上，如问题解答系统、定理证明系统、视觉识别系统等。明斯基(M.Minsky)在1986年提出，人类的心灵(minds)是由一系列agent构建而成的。agent是指心灵社会(society of mind)中组成“每个心灵”的那些较小的进程。每个心灵的agent本身只能做一些简单的事情，这些事情完全没有心灵或思想。当我们以某些非常特殊的方式将这些agent加入心灵社会时，就将导致真正的智能。⑧1987年，吉内塞雷斯(M.Genesereth)和尼尔森(N.Nilsson)首次系统提出“完整agent”理论框架，将agent视为感知—推理—执行的闭环系统，为后续研究奠定了基础。⑨“完整agent”的观点现已被广泛接受。⑩

　　20世纪90年代，三部具有代表性的教材(11)不约而同地以agent为范式整合AI理论，将不同技术路径视为agent内部决策的特例。其中之一的AI经典教材《人工智能：现代方法》通过传感器—执行器模型展示agent与环境的互动关系(见图1)，(12)并指出agent决策机制可能对应符号主义、连接主义、行为主义三种实现方式。

　　

　　图1 通过传感器和执行器与环境相互作用的agent

　　以《人工智能：现代方法》为例。以往的作者通常是从四种不同途径给出AI的定义模式：(1)像人一样行动，采用图灵测试途径；(2)像人一样思考，采用认知建模途径；(3)理性地思考，采用“思维法则”的途径；(4)理性地行动，采用理性agent的途径。其中，在第四种定义模式下的理性agent是指为实现最佳效果或者在存在不确定性时为实现最佳预期效果而行动的agent。该书试图将已知的AI内容综合到共同的框架之中，以智能的(intelligent)agent作为贯穿全书的主题概念，将AI定义为对从环境中接收感知信息并作出行动的agent的研究，每个这样的agent实现把感知序列映射到action的功能。AI专注于研究和构建做正确的事情的agent。至于什么是正确的事情，则由人类提供给agent的目标来定义。AI是设计agent的科学。理想的智能agent在特定情况下采取最佳行动，我们研究在这个意义上构建智能agent的问题。(13)

　　2.国际标准中的agent范式

　　《信息技术—人工智能—人工智能概念和术语》(ISO/IEC 22989：2022)(14)作为权威国际标准，明确从agent范式的角度，将作为一门工程学科的AI视为试图构建表现出理性行为(rational behavior)的人工agent的领域。AI agent是指感知和响应其环境并采取行动(action)实现其目标的自动化实体；自动化是指在特定条件下无需人为干预即可运行的过程或系统。agent范式将agent与其所处的环境明确区分开来。AI agent通过传感器和执行器与环境互动，采取行动(action)以最大限度地成功实现其目标。在agent范式中，根据其架构可以定义几种类型的AIagent，如反射型agent、基于模型的agent、基于目标或效用的agent、学习型agent等。