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智能體（AI Agent）不只是下一代AI發(fā)展的關(guān)鍵詞，更是推動未來人機協(xié)作、自動決策和智能應(yīng)用演進的核心概念。本文從定義切入，講清楚AI Agent的結(jié)構(gòu)特征與技術(shù)基礎(chǔ)，再深入分析其與傳統(tǒng)系統(tǒng)的區(qū)別與優(yōu)勢；并結(jié)合應(yīng)用場景，拆解Agent在產(chǎn)品落地中的潛力與挑戰(zhàn)。

一、為什么要學AI?Agent（智能體）

如果你錯過了2012年的微信公眾號，也錯過了2015年的短視頻，那么一定不要錯過2025年的AI?Agent（智能體）。

若2012年開始寫公眾號，2015年拍短視頻，只要用心認真，持續(xù)優(yōu)化，并堅持下來，結(jié)果一定不會差。在我看來，實現(xiàn)財務(wù)自由問題并不大。

而今天，如果你不研究和學習AI，未來可能會面臨失業(yè)的風險，至少會讓你在未來的競爭中處于不利的位置。而AI?Agent是AI的升級版，使用門檻更低，甚至技術(shù)小白用戶也能上手使用，并且功能更強大。

你只需要給AI?Agent設(shè)定一個明確的任務(wù)目標，它就會對目標進行思考，并將其拆解為多個步驟，并且自己生成提示詞（prompt），然后做出行動，最終完成任務(wù)目標。

舉一個具體的案例。

以前，開發(fā)一款A(yù)PP，需要由產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計師、研發(fā)、測試、運維等多人組成的團隊，通過產(chǎn)品方案設(shè)計、頁面設(shè)計、開發(fā)、測試等多個環(huán)節(jié)，費了九牛二虎之力，最終才能完成上線，這個過程時間長、協(xié)作難、成本高。

未來，即使沒有專業(yè)的開發(fā)、測試，甚至不需要懂產(chǎn)品，只需通過AI?Agent，就能開發(fā)出一款A(yù)PP。

在這個過程中，也許用戶根本不懂編程，看不懂代碼，甚至不懂開發(fā)一款A(yù)PP需要什么流程，不知道要給大模型什么精確的提示詞，都不影響這款A(yù)PP的順利開發(fā)并上線。

這只是其中的一個案例。

未來客服、翻譯、作家、編輯、標準化內(nèi)容創(chuàng)作者、市場調(diào)研分析師、初級數(shù)據(jù)分析師等諸多崗位，都會因為AI?Agent的發(fā)展受到影響、沖擊，甚至被取代。

據(jù)麥肯錫預(yù)測，到2030年，全球?qū)⒂?.5億個工作崗位通過AI Agent實現(xiàn)價值重構(gòu)。

當今這個時代，AI?Agent發(fā)展速度之快，未來發(fā)展空間之大，會超出大多數(shù)人的想象。當下，學習AI?Agent是一件非常重要，并且很有必要的事情。

二、什么是AI?Agent（智能體）

AI?Agent是一種智能軟件系統(tǒng)，具備感知環(huán)境、進行分析、做出決策和執(zhí)行動作的能力。AI?Agent能獨立思考，可以通過大模型理解用戶需求，主動規(guī)劃并拆分子任務(wù)，并且調(diào)用各種工具來完成任務(wù)。

AI Agent本質(zhì)是一個控制各類工具來解決問題的代理系統(tǒng)。

關(guān)于AI?Agent的定義，大家比較認同的是OpenAI的應(yīng)用研究主管Lilian Weng給出的定義：Agent = 大模型（LLM）+ 規(guī)劃（Planning）+ 記憶（Memory）+ 工具（Tool）。

其中大模型相對于Agent的大腦，在整個系統(tǒng)中起主導(dǎo)作用，并且提供推理能力。

規(guī)劃是通過自我反思和思維鏈，對實現(xiàn)目標的步驟進行拆解，將大目標任務(wù)拆分為一個個更小的子任務(wù)。

記憶負責存儲信息，對Agent來講，通過有效的記憶機制，能夠保障系統(tǒng)在面對各種復(fù)雜的、新的問題時，能夠調(diào)用以往的知識和經(jīng)驗進行處理。

記憶包括短期記憶和長期記憶，短期記憶是指上下文，會受到上下文窗口長度的限制；長期記憶則需要查詢外部向量數(shù)據(jù)庫，可通過快速檢索來進行訪問。目前Agent 主要通過長期記憶完成各種復(fù)雜任務(wù)。

AI Agent和大模型不同的地方，在于Agent能夠使用外部工具擴展模型能力，在獲取到每一步的子任務(wù)后，Agent 會自主判斷是否需要通過調(diào)用外部的工具來完成該子任務(wù)，并且將該外部工具返回的信息提供給大模型，然后再進行下一步子任務(wù)的工作。

Agent跟AI機器人聊天工具最大的區(qū)別，就在于它能像人類一樣去解決問題。長期來看，真正成為能“理解一切，處理一切，生成一切”的超級智能體。

來看一個具體的例子。

比如讓DeepSeek給你點外賣，它會讓你提供位置、想吃什么和預(yù)算范圍等，當你提供這些信息后，它會給你推薦適合的外賣平臺、餐廳、菜品和點餐小貼士，但不會給你下單。

而Agent則能幫你下單點外賣。

它會先分析點外賣這個目標，然后拆解如何才能完成這個目標，共有哪些具體的步驟，規(guī)劃出具體的待執(zhí)行子任務(wù)。

接著就按照步驟執(zhí)行，先調(diào)用APP選擇外賣平臺，然后選擇菜品，確定地址，并調(diào)用支付功能完成支付。

一些關(guān)鍵步驟，比如支付環(huán)節(jié)，也可以授權(quán)讓Agent完成，無需人工介入。

Agent的強大之處，就在于其能調(diào)用各種外部工具幫助用戶完成目標。

三、AI?Agent面臨的挑戰(zhàn)

雖然AI Agent有諸多優(yōu)點，并且未來發(fā)展?jié)摿薮?，但是目前仍然面臨一些挑戰(zhàn)，存在不足。

• 數(shù)據(jù)獲取難度大：數(shù)據(jù)質(zhì)量對模型訓(xùn)練至關(guān)重要，但由于數(shù)據(jù)安全與隱私等問題，AIAgent獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)難度較大。
• 多工具協(xié)同問題：目前大部分AIAgent協(xié)同多工具工作的能力比較有限，大部分只能調(diào)用特定的有限應(yīng)用工具，仍然無法實現(xiàn)廣泛、靈活的多應(yīng)用工具協(xié)作，在一定程度上，限制了其功能的使用和實際落地。
• 信任問題：大模型通常是黑盒模式，內(nèi)部工作機制和決策過程，對用戶來講并不透明，用戶難以理解模型從輸入到輸出的詳細過程，容易出現(xiàn)信任問題，影響了AIAgent的廣泛應(yīng)用與推廣。
• 責任歸屬問題：AIAgent具有一定自主性，其執(zhí)行任務(wù)的方式和行為可能無法完全符合人類的真實意圖，若出現(xiàn)不當行為或造成損失，難以判定責任是歸屬于開發(fā)者、使用者還是AIAgent本身。

四、展望未來

AI Agent已經(jīng)到來，雖然目前仍然面臨一些挑戰(zhàn)和不足，很多場景無法完全落地，但是發(fā)展空間不可想象。

我們相信，今天的AI Agent就像是星星之火，未來必然在諸多領(lǐng)域、行業(yè)形成燎原之勢，并帶來前所未有的機遇。

展望未來，也許只要3-5年，AI Agent很有可能迎來更大的跨越式發(fā)展，將會有更多人了解和使用AI Agent，并且對各個行業(yè)、各個崗位進行重構(gòu)，挑戰(zhàn)和機遇并存，每個人都有彎道超車的機會。

這個時代，唯一不變的就是變。

對于個人來講，眼下最重要的建議，就是多用AI和AI Agent，我們遇到的很多問題，都可以考慮讓AI或AI Agent給你提供幫助，甚至幫你處理，而不是用傳統(tǒng)的方式自己去解決。