# 主动型智能体（Proactive Agent）发展现状调研报告

> 调研时间：2026 年 4 月
> 数据来源：arXiv、ICLR 2025/2026、NeurIPS 2025、GitHub、商业产品官网

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## 一、定义与分类

### 1.1 核心定义

**主动型智能体**（Proactive Agent）是指在**没有用户明确指令**的情况下，能够主动感知环境、预测需求、并自主采取行动的 AI 系统。

| 维度     | 被动型（Reactive） | 主动型（Proactive）         |
| -------- | ------------------ | --------------------------- |
| 行动触发 | 用户输入后才响应   | 基于历史/模式/预测主动发起  |
| 决策方式 | 评估当前输入       | 预测未来场景，使用记忆+策略 |
| 记忆     | 无状态或会话级     | 持久化，从经验中学习        |
| 规划     | 单轮响应           | 多步骤、自适应规划          |
| 目标导向 | 局限于当前输入     | 维护长期目标                |
| 时间性   | 按需               | 预判**何时**行动            |

### 1.2 自主权等级（Stanford HAI 2025 AI Agent Index）

| 等级 | 描述                             | 代表产品                     |
| ---- | -------------------------------- | ---------------------------- |
| L1   | 用户给指令 → Agent 执行          | ChatGPT 基础对话             |
| L2   | 用户与 Agent 协作规划并执行      | Claude Cowork                |
| L3   | Agent 提出计划 → 用户批准 → 执行 | OpenClaw, KaijiBot           |
| L4   | Agent 规划并执行 → 用户可干预    | Autopilot 模式的 Elani, Demi |
| L5   | 完全自主（有约束）               | 理论阶段                     |

目前大多数"主动型"产品处于 **L2–L3** 级别。

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## 二、学术研究前沿（2024–2026）

### 2.1 里程碑论文

| 论文                                                                  | 会议         | 核心贡献                                                                                           |
| --------------------------------------------------------------------- | ------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Proactive Agent**（Lu et al., 清华 THUNLP）                         | ICLR 2025    | 首次正式定义主动型 Agent 任务；发布 ProactiveBench（6,790 事件）；微调 LLaMA-3.1-8B 达到 66.47% F1 |
| **PROBE**（Pasternak et al., Fastino.ai）                             | ICLR 2026    | 分解主动行为为 搜索→识别→解决 三阶段流水线；揭示即使是 SOTA 模型也存在"惊人的能力缺口"             |
| **PRISM**（Fu et al.）                                                | ICLR 2026    | 将主动性建模为"说还是不说"的非对称代价决策；风险敏感的干预门控                                     |
| **ContextAgent**（Yang et al., 哥伦比亚+港中文）                      | NeurIPS 2025 | 首个基于可穿戴传感器数据的上下文感知主动 Agent；ContextAgentBench（1,000 样本，9 场景）            |
| **Training Proactive and Personalized LLM Agents**（Sun et al., CMU） | arXiv 2025   | PPP 框架（多目标 RL 优化生产力+主动性+个性化）；UserVille 环境模拟                                 |
| **BAO: Behavior Agentic Optimization**（Yao et al.）                  | arXiv 2026   | Agent RL 框架，平衡任务表现 vs. 用户负担                                                           |
| **ProAct: Agentic Lookahead**（Yu et al.）                            | arXiv 2026   | MCTS + 蒙特卡洛批评家实现长期规划；4B 模型匹敌闭源 SOTA                                            |

**关键论文链接：**

- ProactiveAgent: https://github.com/thunlp/ProactiveAgent
- PROBE: https://arxiv.org/abs/2510.19771
- PRISM: https://arxiv.org/abs/2602.01532
- ContextAgent: https://arxiv.org/abs/2505.14668
- PPP: https://arxiv.org/abs/2511.02208
- BAO: https://arxiv.org/abs/2602.11351
- ProAct: https://arxiv.org/abs/2602.05327

### 2.2 关键研究机构

- **清华大学 THUNLP** — ProactiveAgent（ICLR 2025）
- **哥伦比亚大学 ICSL + 港中文 AIoT Lab** — ContextAgent（NeurIPS 2025）
- **CMU** — PPP 框架（多目标 RL 优化主动性）
- **Stanford HAI** — AI Agent Index（自主权分级）
- **Fastino.ai** — PROBE 基准（ICLR 2026）
- **Ohio State / Carnegie Mellon** — PRISM（ICLR 2026）

### 2.3 评测基准

| 基准                  | 规模                        | 侧重方向                                |
| --------------------- | --------------------------- | --------------------------------------- |
| **ProactiveBench**    | 6,790 事件，12 场景         | 从环境监控中预测任务                    |
| **PROBE**             | 1,000 样本                  | 搜索→识别→解决流水线                    |
| **ContextAgentBench** | 1,000 样本，9 场景，20 工具 | 感官数据驱动的上下文感知                |
| **ProAgentBench**     | 真实 PC 工作场景数据        | 真实环境下的主动协助评估                |
| **UserRL**            | 多任务套件                  | 多轮主动交互（任务表现 vs. 用户参与度） |

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## 三、技术实现路径

### 3.1 主动性设计模式

| 模式             | 描述                                           | 代表项目                                                            |
| ---------------- | ---------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- |
| **定时调度**     | Agent 按计时器运行（一次性/间隔/cron）         | OpenClaw Heartbeat, Claude Scheduled Tasks                          |
| **上下文监控**   | Agent 观察环境（桌面/传感器/数据流），模式触发 | ContextAgent（穿戴设备）, THUNLP ProactiveAgent（Activity Watcher） |
| **任务预判**     | 基于行为历史预测用户需求                       | ProactiveBench, PRISM 门控                                          |
| **目标驱动自主** | Agent 追求高层目标，无需逐步指令               | Ralph（PRD→自主实现）, protoMaker（看板→自主 PR）                   |
| **多目标优化**   | 平衡任务完成 vs. 用户负担（不要烦人）          | BAO（帕累托前沿）, PRISM（风险敏感门控）                            |
| **事件驱动触发** | Webhook/事件流唤醒 Agent                       | Apteva（200+ 集成）, SuperAgentX                                    |
| **自改进循环**   | Agent 从自身行为中学习并持续改进               | OpenClaw proactive-agent skill, Ouroboros                           |

### 3.2 记忆系统（主动性的架构核心）

| 系统                       | 方法                     | 核心创新                                                          |
| -------------------------- | ------------------------ | ----------------------------------------------------------------- |
| **MemPO**（清华+阿里通义） | 自记忆策略优化           | Agent 自主压缩/重组历史；+25.98% F1，token 减少 67.58%            |
| **Memex**                  | 索引化经验记忆           | 压缩上下文但不丢弃证据；写入/读取策略经 RL 优化                   |
| **AgeMem**                 | 记忆操作作为工具         | Agent 自主决定记住什么（store/retrieve/update/summarize/discard） |
| **AutoAgent**              | 演化认知 + 弹性记忆编排  | 闭环认知进化；动态上下文压缩                                      |
| **PISA**（ICLR 2026 投稿） | Piaget 认知发展启发      | 统一记忆框架，自适应更新策略                                      |
| **Nemori**                 | 认知科学启发的自组织记忆 | 双支柱：两步对齐原则 + 预测-校准原则                              |

### 3.3 "说不说"决策模型（PRISM，ICLR 2026）

PRISM 将主动性的核心问题形式化为**非对称代价决策**：

- **假阳性**（不必要地干预）→ 用户烦扰
- **假阴性**（该干预时保持沉默）→ 价值损失

在每个时间步估计两个校准概率：

- `p_need` = Pr(用户需要帮助 | 上下文)
- `p_accept` = Pr(用户会接受 | 干预内容)

仅当 `p_need × p_accept > cost_threshold` 时才行动。

这解耦了**帮助的能力**和**干预的决策**。

### 3.4 规划与调度

- **COMPASS**: 分层框架（Main Agent + Meta-Thinker + Context Manager）；Meta-Thinker 监控进度并发出战略干预
- **AOI**: 动态任务调度，基于实时系统状态自适应优先排序；3 层记忆（工作/情景/语义）
- **ProAct**: Grounded LookAhead Distillation — 将搜索树压缩为因果推理链，用于长期规划

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## 四、商业产品与开源项目

### 4.1 商业产品（2025–2026 爆发期）

| 产品                                      | 定位          | 主动能力                                                             | 渠道                          |
| ----------------------------------------- | ------------- | -------------------------------------------------------------------- | ----------------------------- |
| **Claude Cowork + Dispatch**（Anthropic） | 个人 AI 助手  | Scheduled Tasks, /loop 定时任务, 电脑使用                            | 桌面+手机                     |
| **Google CC**                             | 每日主动助手  | "Your Day Ahead" 每日简报，基于日历/邮件主动推送                     | Google 生态                   |
| **ChatGPT Pulse**（OpenAI）               | 研究助手      | 基于历史交互主动研究（2025.9 发布，12月暂停）                        | Web                           |
| **Elani**                                 | 高管 AI 助手  | 每日简报、自动跟进、承诺追踪、autopilot 模式                         | Email+Telegram                |
| **Demi AI**                               | 全能 AI 助手  | 主动智能分析器（邮件/日历/Slack）、cron 自主任务、Apple Watch 推送   | 多平台                        |
| **Mio**                                   | 个人 AI Agent | 5 层认知记忆（会话/短期/语义/情景/技能）、MCP 服务器、跨渠道主动推送 | iMessage+WhatsApp+Email       |
| **Meli**                                  | 个人 AI Agent | MeliNet（Agent 间通信）、自动跟进、后台 24/7                         | 多平台                        |
| **Mira**                                  | 通信管理      | 自动收件箱清理、跟进、跨平台消息聚合                                 | Gmail+WhatsApp+LinkedIn+Slack |
| **Donna**                                 | 团队 AI 助手  | 主动简报、任务提醒、电话代打                                         | Web+多渠道                    |
| **Aria**                                  | 日程 AI 助手  | 行为模式学习、预测性日程优化、专注时段保护                           | Web                           |
| **Revo**                                  | iOS AI 助手   | 健康+行为+位置感知、锁屏实时建议                                     | iOS                           |
| **Autonomous Intern**                     | 本地 AI 设备  | $299 硬件，本地运行，Slack/WhatsApp/Discord 主动助手                 | 物理设备                      |
| **Retinue**                               | 生活 AI 助手  | 人物性格选择、承诺追踪、上下文理解                                   | 多平台                        |
| **Arahi AI**                              | 企业 AI 助手  | 多 Agent 工作流、1500+ 集成、记忆学习                                | Web                           |

### 4.2 开源项目

| 项目                         | ⭐ Stars | 主动性实现方式                                                    |
| ---------------------------- | -------- | ----------------------------------------------------------------- |
| **XAgent**（OpenBMB）        | 8,517    | 自主任务分解，无需人类逐步指导                                    |
| **ProAgent**（OpenBMB）      | 860      | Agentic Process Automation：从 RPA 到 APA 的范式转换              |
| **THUNLP/ProactiveAgent**    | 570      | 环境感知→任务预测→主动协助；ICLR 2025 论文代码                    |
| **SuperAgentX**              | 185      | 策略驱动自主 Agent + 治理/审计/人工审批门                         |
| **AgentPro**                 | 52       | ReAct 风格 Agent + 工具系统 + 知识库                              |
| **Pocketrb**                 | 36       | Ruby AI Agent 框架，内置 cron 调度 + 心跳 + 主动任务              |
| **leomariga/ProactiveAgent** | 25       | Python 库：时间感知决策引擎（Wake→Decide→Respond→Sleep）          |
| **ProAct**                   | 16       | MCTS + 蒙特卡洛批评家实现长期前瞻规划                             |
| **Apteva**                   | 5        | Go 语言"持续思考引擎"：observe→reason→act→sleep→repeat；200+ 集成 |

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## 五、行业趋势与核心洞察

### 5.1 六大趋势

1. **主动性成为一等公民的研究问题**：2023 年只是论文中的一个注脚，到 2025–2026 年已成为 ICLR/NeurIPS 的独立研究方向，有专属基准和评估框架。

2. **"烦人 vs 有用"是核心未解问题**：所有框架都在解决同一个矛盾——如何主动但不打扰。PRISM、BAO、PPP 从不同角度攻击这个问题。

3. **记忆是架构枢纽**：每个主要主动 Agent 系统都在记忆系统上重金投入。AgeMem、Memex、MemPO 都将记忆管理视为**可学习的策略**而非固定模块。

4. **从"能不能做"转向"该不该做+何时做"**：这是从能力到判断力的根本性转变。ICLR 2026 PROBE 评估揭示"即使 SOTA LLM 在真正的主动问题解决上也存在惊人能力缺口"。

5. **商业产品 2025–2026 爆发**：Claude Scheduled Tasks、Google CC、Elani、Demi、Mio 等产品集中出现，主动 AI 助手从开发者 DIY 变成大众可用的产品。

6. **Agent 间协作是新前沿**：Meli 的 MeliNet 让不同用户的 Agent 互相通信协调，这是从单用户到多用户主动 AI 的进化。

### 5.2 KaijiBot 认知层的定位

KaijiBot 的认知层设计（人格提取→反馈学习→洞察生成→主动推送）与学术界的前沿方向高度对齐：

| 学术概念                     | KaijiBot 实现                                            |
| ---------------------------- | -------------------------------------------------------- |
| PRISM 风险敏感门控           | 5 道门检查（信任分≥0.5、最小间隔 4h、活跃时段等）        |
| 记忆驱动主动性               | PersonaStore 持久化 + LLM 提取器 + 规则引擎兜底          |
| Thompson Sampling 频率自适应 | Beta(alpha,beta) 后验调整推送频率（1-48h）               |
| SARA 信任模型                | 4 阶段信任进化（导向→探索→默契→伙伴）                    |
| 跨域洞察                     | cross-domain-mapper 邻接图 + BFS 发现未探索领域          |
| 意外性评分                   | serendipity-scorer（相关性×惊喜×新颖度，信任自适应权重） |

KaijiBot 的独特优势在于：**将学术概念实际落地为一个可运行的个人 AI 助手**，而大多数论文仍停留在基准测试阶段。

### 5.3 建议关注的演进方向

1. **多目标 RL 优化**（参考 PPP/BAO）：将"该不该推"从规则引擎升级为学习策略
2. **用户模拟器**（参考 UserVille）：训练时用 LLM 模拟不同用户画像，提升泛化能力
3. **Agent 间协作**（参考 MeliNet）：不同用户的 KaijiBot 实例之间交换上下文
4. **感官上下文扩展**（参考 ContextAgent）：接入更多上下文源（日历、邮件、浏览历史）
5. **预测-校准记忆**（参考 Nemori）：从被动提取升级为主动学习的知识演化

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## 六、参考资源

### 论文

- ProactiveAgent (ICLR 2025): https://github.com/thunlp/ProactiveAgent
- PROBE (ICLR 2026): https://arxiv.org/abs/2510.19771
- PRISM (ICLR 2026): https://arxiv.org/abs/2602.01532
- ContextAgent (NeurIPS 2025): https://arxiv.org/abs/2505.14668
- PPP Framework: https://arxiv.org/abs/2511.02208
- BAO: https://arxiv.org/abs/2602.11351
- ProAct: https://arxiv.org/abs/2602.05327
- 2025 AI Agent Index (Stanford HAI): https://arxiv.org/abs/2602.17753

### 综述

- Proactive AI Agents Comprehensive Review (atoms.dev): https://atoms.dev/insights/proactive-ai-agents-a-comprehensive-review-of-foundational-concepts-technologies-applications-challenges-and-future-trends/fa7107281a0347338debff50448f3943
- What Is Proactive AI? (Autonomous.ai): https://www.autonomous.ai/ourblog/proactive-ai
- Proactive AI Assistant Went Mainstream (Ron Forbes): https://www.ronforbes.com/blog/the-week-the-proactive-ai-assistant-went-mainstream
- Memory Management for AI Agents (Medium): https://medium.com/@fred-zhang/memory-management-for-ai-agents-from-cognitive-architectures-to-context-engineering-to-293ef6a4ccab

### 产品

- Elani: https://elani.ai/
- Demi AI: https://www.demi.md/features
- Mio: https://mio.fyi/
- Meli: https://meli.im/
- Mira: https://www.mymira.io/
- Aria: https://www.ariavanta.com/
- Revo: https://www.getrevo.app/
- Donna: https://heydonna.co/
- Arahi AI: https://www.arahi.ai/personal-assistant
- Retinue: https://getretinue.com/
- Autonomous Intern: https://www.autonomous.ai/

### 开源

- THUNLP ProactiveAgent: https://github.com/thunlp/ProactiveAgent
- OpenBMB XAgent: https://github.com/OpenBMB/XAgent
- OpenBMB ProAgent: https://github.com/openbmb/proagent
- SuperAgentX: https://github.com/superagentxai/superagentx
- leomariga ProactiveAgent: https://github.com/leomariga/ProactiveAgent
- ProAct: https://github.com/GreatX3/ProAct
- Autonomous Agents Paper List: https://github.com/tmgthb/Autonomous-Agents
