通过模拟生物智能的自主决策机制，人工智能正从 “工具性辅助” 迈向 “主体性协作”。本书作者刘志毅以 DeepSeek、AutoGPT 等前沿案例为切入点，揭示智能体如何通过 “感知 - 规划 - 行动” 的闭环架构，在复杂环境中实现类人水平的任务拆解与执行。这种技术跃迁不仅体现在单点能力突破上，更在于多模态感知、群体协作、持续学习等维度的系统性融合。例如，书中详述的 Gemini Ultra 与 GPT-4V 视觉模型，已能同步处理文本、图像、语音数据，展现出接近人类的多任务处理能力。在技术解析层面，作者构建了 “认知魔法 - 工具进化 - 规划智慧 - 感知统一 - 群体力量 - 记忆学习” 的六维分析框架。特别值得关注的是其对智能体评估体系的创新，提出从 “任务完成度”“自适应能力”“伦理约束性” 三重维度建立量化标准，这种评估框架既突破了图灵测试的局限性，也为产业实践提供了可操作的工具。书中对某智能汽车企业董事会决策场景的复盘，生动展现了技术团队如何通过该框架，在 48 小时内完成自动驾驶系统的风险评估与策略优化。作为技术思想者，作者并未止步于技术描述，而是将思考延伸至文明演进层面。他警示智能体革命正在解构传统工作范式：当 AI 接管执行层任务，人类必须转向 “价值定义” 与 “伦理约束” 的高阶领域。这种分工重构在内容创作领域已现端倪 —— 领域专家提供核心观点，研究助手智能体完成信息检索，写作 AI 生成初稿，人类编辑负责最终润色。这种协作模式使工作效率提升 3-5 倍，但同时也对传统职业身份认知构成挑战。书中对人机共生未来的展望，体现出作者作为 AI 伦理委员会委员的深刻洞察。他主张建立 “增强智能” 而非 “替代智能” 的发展路径，强调通过技术手段实现人类认知能力的扩展而非取代。这种理念在其参与制定的《人工智能产品伦理风险控制指南》等国家标准中亦有体现，形成从理论建构到实践落地的完整闭环。