为了深刻理解现代智能体为何呈现出如今的形态，以及其核心设计思想的由来，本章将回溯历史：从人工智能领域的古典时代出发，探寻最早的“智能”如何在逻辑与符号的规则体系中被定义；继而见证从单一、集中的智能模型到分布式、协作式智能思想的重大转折；最终理解“学习”范式如何彻底改变了智能体获取能力的方式，并催生出我们今天所见的现代智能体。
图 2.1 AI智能体的演进阶梯
如图2.1所示，每一个新范式的出现，都是为了解决上一代范式的核心“痛点”或根本局限。 而新的解决方案在带来能力飞跃的同时，也引入了新的、在当时难以克服的“局限”，而这又为下一代范式的诞生埋下了伏笔。理解这一“问题驱动”的迭代历程，能帮助我们更深刻地把握现代智能体技术选型背后的深层原因与历史必然性。