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上一文梳理了生成式AI ，代表性的就是ChatGPT，DeepSeek，它們的特點(diǎn)是只能“動(dòng)嘴”，不能“動(dòng)手”，即生成內(nèi)容，但無(wú)法實(shí)際操作。

爆火的Manus則是能直接替人干活,實(shí)現(xiàn)真正的自主執(zhí)行能力的AI智能體。

本文梳理AI智能體的原理、應(yīng)用場(chǎng)景，供產(chǎn)品經(jīng)理思考和探討。

一、AI 智能體的本質(zhì)定義

AI 智能體 是人工智能技術(shù)的高級(jí)形態(tài)，能夠感知環(huán)境、做出決策并采取行動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)。融合大語(yǔ)言模型（LLM）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)交互，能夠在復(fù)雜場(chǎng)景中獨(dú)立完成目標(biāo)，成為人類(lèi)在數(shù)字化時(shí)代的 “超級(jí)助手”。

即AI智能體的核心三要素：自主決策、環(huán)境交互、持續(xù)學(xué)習(xí)。

AI 智能體和傳統(tǒng) AI 工具，比如 ChatGPT 與客服機(jī)器人，有什么區(qū)別呢

舉個(gè)例子：

• ChatGPT：屬于通用型 AI 工具，具備語(yǔ)言理解能力，但缺乏自主決策能力（需用戶明確指令），無(wú)環(huán)境交互能力（無(wú)法直接操作物理設(shè)備）。
• 智能客服機(jī)器人：傳統(tǒng) AI 工具的典型代表，基于關(guān)鍵詞匹配或簡(jiǎn)單 NLP 技術(shù)，只能處理標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題，無(wú)法應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景。
• 特斯拉 Autopilot：典型的AI 智能體，通過(guò)攝像頭 / 雷達(dá)感知環(huán)境，自主決策駕駛行為，并通過(guò) FSD持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化。

爆火的Manus也是如此，以篩選簡(jiǎn)歷為例，Manus會(huì)首先自動(dòng)理解需要解壓打包文件這一隱藏指令，自主完成解壓縮，并逐一瀏覽15份簡(jiǎn)歷，同時(shí)記錄其中的重要信息。最終，Manus不僅會(huì)生成自動(dòng)排名建議，還會(huì)根據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)等重要維度，將候選人分為不同等級(jí)，提供全面且有條理的篩選結(jié)果。在這個(gè)過(guò)程中，無(wú)需用戶進(jìn)行額外的提示或干預(yù)，便能夠自主地完成整個(gè)篩選流程。

二、技術(shù)原理與架構(gòu)解析

AI智能體的底層原理可以劃分為感知、決策、執(zhí)行、學(xué)習(xí)四個(gè)部分。

感知模塊：相當(dāng)于人類(lèi)的五官，收集信息。

功能：AI Agent需要先“看到”和“聽(tīng)懂”周?chē)男畔ⅰ?/p>

比如：它用攝像頭看到冰箱空了（圖像識(shí)別），聽(tīng)到你說(shuō)“我想吃披薩”（語(yǔ)音識(shí)別），或者讀取你手機(jī)里的外賣(mài)App數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)處理）。

決策模塊：相當(dāng)于人類(lèi)的大腦，分析問(wèn)題并做決定。

功能：機(jī)器人根據(jù)收集的信息，思考該做什么。

比如：它會(huì)想：“冰箱沒(méi)食材了，主人說(shuō)要吃披薩，現(xiàn)在下午6點(diǎn)最適合點(diǎn)外賣(mài)。預(yù)算50元，選哪家店？”

背后的技術(shù)：

• 規(guī)則：如果時(shí)間晚于6點(diǎn)，優(yōu)先選配送快的店（預(yù)設(shè)邏輯）。
• 學(xué)習(xí)：它發(fā)現(xiàn)你過(guò)去總給某家店好評(píng)，下次會(huì)優(yōu)先推薦（機(jī)器學(xué)習(xí)）。
• 試錯(cuò)：第一次選錯(cuò)了一家難吃的店，你給了差評(píng)，它就記住下次不選了（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）。

執(zhí)行模塊：相當(dāng)于人類(lèi)的手和嘴，完成具體動(dòng)作。

功能：把決定變成實(shí)際行動(dòng)。

比如：自動(dòng)打開(kāi)外賣(mài)App，選擇披薩店，下單付款，并通知你“30分鐘后送達(dá)”。

學(xué)習(xí)模塊：代表越用越聰明

關(guān)鍵：機(jī)器人不是一次就完美的，它會(huì)從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)。

比如：第一次點(diǎn)了小份披薩你不夠吃，下次它就改點(diǎn)大份；發(fā)現(xiàn)你周末愛(ài)吃炸雞，它會(huì)主動(dòng)推薦。

技術(shù)核心：通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練（像刷題），不斷優(yōu)化自己的決策邏輯。

舉個(gè)例子：自動(dòng)駕駛汽車(chē)

• 感知：用攝像頭和雷達(dá)“看”路況（識(shí)別紅燈、行人）。
• 決策：判斷“現(xiàn)在該剎車(chē)還是繞開(kāi)障礙物”。
• 執(zhí)行：控制方向盤(pán)和油門(mén)完成動(dòng)作。
• 學(xué)習(xí)：如果某次急剎車(chē)讓乘客不舒服，下次遇到類(lèi)似情況會(huì)調(diào)整策略。

所以就AI Agent并不是一種單一的算法，而是復(fù)雜的結(jié)合了多種算法。

• 感知模塊包括：計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CNN、ViT），NLP（Transformer、RNN）等；
• 決策模塊包括：化學(xué)習(xí)（RL）、Q-Learning/DQN、知識(shí)圖譜等；
• 執(zhí)行模塊包括：機(jī)器人控制、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、數(shù)字生成等。

三、典型應(yīng)用場(chǎng)景與產(chǎn)品形態(tài)

行業(yè)解決方案

1、制造業(yè)

設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)（結(jié)合 IoT 數(shù)據(jù)）：在設(shè)備上安裝各類(lèi) IoT 傳感器，如溫度傳感器、壓力傳感器、振動(dòng)傳感器等，收集設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。AI 智能體對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以建立設(shè)備健康模型。根據(jù)設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，智能體可以預(yù)測(cè)設(shè)備在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能出現(xiàn)的故障。

2、政務(wù)領(lǐng)域

政策解讀智能助手（知識(shí)圖譜構(gòu)建）：構(gòu)建政策知識(shí)圖譜，AI 智能體將各類(lèi)政策法規(guī)、政策目標(biāo)、適用對(duì)象、辦理流程等信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整合。當(dāng)公眾咨詢政策相關(guān)問(wèn)題時(shí)，智能體利用NLP理解問(wèn)題，在知識(shí)圖譜中快速檢索和推理，給出準(zhǔn)確、詳細(xì)的政策解讀。

產(chǎn)品形態(tài)創(chuàng)新

1、垂直領(lǐng)域智能體（如法律文書(shū)生成）

垂直領(lǐng)域的 AI 智能體對(duì)海量法律條文、案例以及各類(lèi)法律文書(shū)模板的學(xué)習(xí)，掌握法律文書(shū)的寫(xiě)作規(guī)范和邏輯。當(dāng)用戶輸入案件相關(guān)信息，如合同糾紛的具體情況、當(dāng)事人信息等，自動(dòng)生成符合法律規(guī)范的起訴狀、答辯狀等法律文書(shū)。

2、跨平臺(tái)智能體（微信 / 釘釘多端協(xié)同）

以微信和釘釘為例，智能體在不同平臺(tái)上保持統(tǒng)一的功能和服務(wù)。用戶在微信上向智能體發(fā)起查詢?nèi)蝿?wù)，如查詢項(xiàng)目進(jìn)度，智能體獲取信息后，利用其跨平臺(tái)通信能力，在釘釘?shù)捻?xiàng)目管理系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，并將結(jié)果反饋給微信端的用戶。

3、硬件集成智能體（智能音箱 + 家庭服務(wù)）

智能音箱可以集成 AI 智能體，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)接收家庭成員的指令，如 “打開(kāi)客廳燈光”“播放音樂(lè)” ，控制智能燈具、音響等硬件設(shè)備。智能體還能與其他智能家居設(shè)備聯(lián)動(dòng)，根據(jù)環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度、濕度。