秒懂 AI Agent：概念、能力与智能体差异全解析

摘要：在人工智能领域，AI Agent逐渐成为热门话题。前段时间Manus的出现，更是让智能体尤其是企业级智能体受到广泛关注。那么，究竟什么是AI Agent ？其能力基座包含哪些方面？个人智能体与企业智能体又存在怎样的差别？哪些公司在这两个领域较为突出？让我们一探

在人工智能领域，AI Agent逐渐成为热门话题。前段时间Manus的出现，更是让智能体尤其是企业级智能体受到广泛关注。那么，究竟什么是AI Agent ？其能力基座包含哪些方面？个人智能体与企业智能体又存在怎样的差别？哪些公司在这两个领域较为突出？让我们一探究竟。

一、AI Agent的概念

AI Agent指的是具备感知环境、独立决策并主动执行行动能力的人工智能系统。形象地说，它如同一个拥有“大脑 + 眼睛 + 双手”的智能体。其中，“大脑”是指具有千亿参数的大模型，赋予它理解复杂指令的能力；“眼睛”借助IDP智能文档技术，实现精准信息识别；“双手”则依靠RPA机器人流程自动化技术，能够自动操作手机和电脑。

以Manus为例，它宣称自己是“全球首款通用型AI Agent”，在引发追捧的同时也遭受诸多质疑。由于采用邀请码机制，全网一码难求，被指可能是“饥饿营销”。而且Manus尚未对公众开放，其实际表现难以验证。

有自媒体指出，Manus官方演示的部分功能，此前OpenAI的Operator以及智谱AI的Phone Use等已实机展示。甚至有开发者怀疑Manus是海外技术的“本土化套壳”，质疑其“自主性”被过度夸大，因为其核心架构与Anthropic的“ComputerUse”相似，“自主规划”能力多依赖现有大语言模型如GPT - 4的调用，未体现底层技术突破。

此外，Manus的讨论主要集中在中文互联网，海外AI社区对此鲜有关注。不过，Manus确实让智能体及企业级智能体的概念热度大增，后续智谱等不少公司都发布了企业级智能体。

二、AI Agent的能力基座

1. 环境感知（Perception）

- 文本感知：最初阶段，AI Agent主要通过接收用户输入的文本感知环境信息。

- 间接多模态感知：借助OCR等技术，将图片、PDF等格式转换为文本输入，实现间接的多模态信息获取。

- 端到端视觉感知：如2023年GPT4的Vision版本，开启了多模态模型初阶，使大模型具备视觉感知能力。

- 端到端多模态感知：到2024年GPT4o，进一步将声音等信息直接喂给大模型进行端到端训练，丰富了感知细节，如同为大模型装上了“眼睛”和“耳朵”。

2. 推理与规划（Planning）

- 初步规划能力：利用CoT思维链和ToT思维树，使模型在回答问题前主动逐步拆解问题，然后综合给出答案思路。

- 人为干预：通过Workflow和多智能体架构，各AI分工协作完成任务，但步骤需人为锁定，任务变化时需重新设计。

- 专门推理模型：Open的o1模型，让大模型学会在每次回答问题前进行自主推理。

- 模型即Agent：OpenAI的Deep Research（端到端训练后的o3模型），能自主控制检索信息、整理信息、深度检索及分析总结的全过程。

3. 行动（Action）

- 基础调用方式：通过编程接口（API）或指令集，将Agent的底层能力封装，实现功能快速触发，像自动化脚本、机器人SDK、低代码平台就是典型应用。

- 更复杂的行动设计：面对复杂行动，Agent需协调多个子任务，涉及分层任务分解、动态策略调整以及多模态协同输入输出。此外，训练大模型理解屏幕像素的标准化接口，虽有助于实现跨平台通用Agent（如自动化测试、游戏AI），但面临数据异构性和计算效率方面的挑战。

4. 记忆（Memory）

- 短期记忆：多轮对话时，大模型常出现遗忘现象，因此业界曾致力于增加上下文长度。

- RAG检索增强生成：通过实时检索外部知识库，补充Agent的知识盲区，提高生成内容的准确性。

- 即时记忆：仅在当前操作瞬间保留极短期记忆，用于处理实时输入，如传感器数据流、单次API响应。

三、个人智能体与企业智能体的差别及相关公司

1. 个人智能体：

主要服务于个人，满足日常需求，通用性较强。例如：

- Deepseek、Kimi、豆包：集信息搜索、文档阅读、资料整理、内容创作等多种功能于一身，是提升个人工作效率的得力工具。

- Coze扣子：由字节跳动发布的AI聊天机器人构建平台，无需编程经验，用户凭借想法就能快速、低门槛搭建专属Chatbot，并一键发布到豆包、飞书、微信公众号等多个社交平台和应用程序。

- 还有Midjourney、Stable Diffusion、Runway ML、Pika Labs等专注于图片生成、视频生成的智能体。

2. 企业智能体：

是能感知企业业务环境、决策并执行以实现特定业务目标的智能软件系统。它服务于企业，处理大量复杂业务数据，注重流程优化与决策，定制化程度高。比如：

- Microsoft—Copilot Studio：为企业提供创建AI“代理”能力，这些“代理”如同虚拟员工，可处理日常行政事务，如回答客户查询、管理IT支持工单、自动回复电子邮件等，应用场景包括个人办公Copilot、财务销售和服务Copilot、安全Copilot。

- Monica—Manus：Manus被宣传为真正自主的主体，能弥合概念与执行的差距。经典应用场景包括简历筛选、房产遴选、股票分析等企业任务。

- 金智维—企业级智能体Ki - AgentS：具有高执行效率，结合大模型深度微调提升专业领域精准度，融合RPA的高精准和验证机制，避免大模型幻觉，确保业务规则合规准确。同时具备高创建效率，支持将已验证的业务流程一键封装为复用Agent模板库，用户可直接调用快速执行任务，广泛应用于政务、金融、汽车和医疗等领域。