大家對 Agent 討論的越來越多。

很多人預測 2025 年會成為 Agent 元年，甚至稱之為爆炸年。不過，Agent 概念聽起來有點抽象，該怎么定義呢？說簡單也簡單，說復雜也復雜。

用 AI 搜索一下，你會看到這樣的解釋：Agent 是一個能感知環境并采取行動來實現目標的代理體。但這又引出一個問題—— " 代理體 " 是什么？

換個角度想想就不難理解了。

Agent 應該是一個屬于你自己的 "AI 身份 "。有了身份，再給它加上 " 記憶外掛 "（比如 RAG 技術）和 " 行動外掛 "（比如工作流功能），然后結合底層的大語言模型，就形成了一個完整的 " 代理體 "。

換句話說，Agent 本質上是一個 " 智能助手 " ——它能根據你的需求自動完成任務，像一個貼心的數字分身。

一

為了更好地理解 Agent 發展，上周我花大量時間調研，發現市面上已經有十八款類似產品，設計形態不同，但背后目標幾乎相似。

這些大部分來自國外，我讓 Grok 3 按照類型整理成表格，希望能給你建立一個大視角：

平臺像一個大工作臺，上面擺滿工具和材料，讓你能輕松造出自己的 AI 助手或者智能工具。

打個比方，你去自助餐廳，不用自己種菜、做飯，直接拿現成的食材和廚具，炒出自己想要的菜就行。Agent 平臺就是干這個的：幫你開發、管理、運行 AI 代理（Agent），很多都不需要你懂代碼，點點鼠標、拖拖拽拽就搞定。

這樣的平臺，特別適合想玩 AI 但不想太費勁的人，比如小店老板、設計師，或者普通好奇的朋友。它的目標就是把 AI 開發變簡單，像搭積木一樣。

明白這個，咱們再說說 Coze 和 Dify 是啥。

Coze 像一個 " 傻瓜式工作臺 "，專為新手設計，完全不用編程，點點選選就能做出個聊天機器人。

它最大的優點是簡單又快，還能把 AI 助手直接連到微信上，幫你聊天、答問題啥的。Coze 還自帶不少小工具，比如讓 AI 去搜網頁、生成圖片，特別方便。

Dify，稍微高檔一些，也是個開發 AI 代理的平臺，但更適合喜歡 " 定制化 " 的人。

它是開源的，你可以把代碼拿下來，自己裝在電腦或服務器上，隨心所欲地改；Dify 有個直觀的界面，能讓你設計 AI 的工作流程，比如：讓它先分析數據、再寫總結。

它支持很多厲害的大模型（像 GPT、Llama），還能連上你的知識庫，讓 AI 更聰明。

舉個例子，你是個老板，想讓 AI 分析客戶反饋，Dify 就能幫你上傳文件，打造一個專屬助手，專門干這活；它更適合有點技術底子，或者想把 AI 用在復雜任務上的人。

所以，二者的區別是，Coze 像 " 快餐店 "，適合弄個小助手；Dify 像 " 高級廚房 "，能深度定制，但得花點心思琢磨。一個是新手最愛，一個是進階玩家的好伙伴。

那么，和 Coze、Dify 相似的平臺還有哪些呢？很多。

國外主打聊天機器人或者對話助手的有 Botpress、Voiceflow、Chatbase；像 Dify（定制化強）的有 n8n、SmythOS、Langflow、Flowise，你都可以把它記下來，搜索并了解下。

二

說完搭建 AI 的平臺，再說說：自主智能體。什么是自主智能體（autonomous agents）？

舉個例子：

你想寫一份關于頂級無線耳機的市場調研報告，包括耳機功能、價格和用戶評價。

這種 AI 就能自動上網，去各種網站上找資料，比較不同耳機的優缺點，最后還能幫你把報告整理好，做成 PDF 文件。整個過程，幾乎都不用動手，這就是自主智能體。

特點有三個：

1. 獨立完成任務的 AI，不用你一直盯著；

2. 能理解目標、分解任務并用工具干活；

3. 在復雜任務上表現不錯，但偶爾得看看，免得出錯。

表格中的幾位，都是非常出名的自主智能體。他們分別來自于哪里？能做什么呢？

AutoGPT 是 Significant Gravitas 公司開發，自主智能體里 " 老大哥 "。能自己上網、寫代碼、做研究，適合想省事又想要好結果的人，懶人福音。

AutoGLM 基于 GLM 模型改的，主要擅長語言任務，比如寫文章、翻譯，適合文字工作比較多的人。Agent-S 是一個開放代理框架，像個靈活管家，能隨機應變，做各種動態任務。

OpenAI 的 Operator，出自于 OpenAI 家族，技術硬核；主要用來自動化網頁操作、處理多步驟的任務；昨天他們剛發了新的 Assistants API，以后會取代它，演示里還能幫你自助購物、查電商庫存。

BuffGPT 是 GPT 增強版，基于大模型的 AI 平臺，能幫你搭各種應用生態，構建工作流、編排多個智能體、標注數據、訓練模型啥的，特別適合用低代碼開發工作流。

所以，這幾個產品區別在哪？

AutoGPT 名氣大，功能通用；AutoGLM 擅長文字類任務；Agent-S 很靈活，能應對各種動態任務；Operator 是 OpenAI 原生產品；BuffGPT 更像一個工作流平臺；總之，各有各的專業領域和擅長的場景。

綜合代理（comprehensive agents）也叫通用 AI 代理，能適應很多不同的場景。

想象一下，你有個 AI 助手，能幫你寫郵件，還能安排會議，甚至研究市場趨勢，啥都能干。這就是綜合代理：一種能干好多不同事情的 AI 工具。

OWL 是這類平臺的代表。你可以用它建一個能干各種活的 AI 助手，特別適合需要多功能支持的人。我覺得，它有點像釘釘的 AI 助理，對了，只局限在釘釘端內。

再說說云服務（cloud services）。

這是把 AI 助手放在網上，你不用自己安裝，直接用瀏覽器就能用。比如 Google Cloud AI、HPE Private Cloud AI，特點是能擴展、用起來方便。

CloudAI 就是一個云平臺，它提供 AI 能力，讓你能輕松用上 AI 助手。現在國內很多大企業都在布局這方面。說到這兒，我想到一個問題：為啥要用云服務的智能助手呢？

舉個通俗的例子：修圖。

以前用 iPhone 拍完照片，想美顏一下，得打開美圖秀秀。現在有 Cloud AI，只要點擊圖片右上角的 " 編輯 "，再點一下 " 一鍵修圖 "，它就搞定了。

因為背后是 AI 在云端跑，幫你處理。這是我理解的 CloudA。當然，它不光能修圖，還能處理語音、翻譯、分析數據等等。

三

Flowith 并不陌生。為啥我把它放到工作流自動化里呢？因為從你開始問問題，到拿到最后的結果，整個過程都在 Flowith 里完成，不用來回切換好多軟件。

所以，工作流自動化是：

自下而上看，從有想法開始到把一堆想法整理成一個文章，在 AI 的幫助它，能順利自然的把流程跑完。

百度自由畫布產品形態和它很像，都想把復雜的工作流程簡化。不過，我覺得，國內這類產品還得發展一段時間。畢竟，技術還在改進，大家習慣也在慢慢適應，離真正好用還有點距離。

再說說認知智能體（cognitive agents）和語言處理智能體（language processing agents）。

假設你是老板，手頭有一份客戶反饋，想知道大家是不是喜歡你的產品。交給認知智能體，它能看懂反饋，分清楚哪些是夸你的，哪些是吐槽的，還能總結出客戶最在意的地方。這些活兒它都能自己搞定，不用你一句句教它。

這就是認知智能體。

COG agent 是一個大模型技術，它靠視覺模型工作，主要能看懂界面。你給它一張手機屏幕截圖，說 " 幫我點開設置 "，它就能認出按鈕，自己操作。現在智譜 GLM — PC 就用了這種模型。

理解了它，再看語言處理智能體，就更簡單了。

它專門搞語言 AI，主要本事是理解和生成文字。翻譯、寫作、聊天，這些它都能干。

LangFlow 為語言任務設計。你可以把它想象成一個 " 拼圖游戲 "，里面有好多小模塊，只需要把它們拖過來、放進去，就能組合出你想要的功能。

所以，二者區別在哪？

CogAgent 偏視覺和推理，像看圖參謀；LangFlow 專注文字處理，是文字助手。一個管看圖，一個管寫字。

開源智能體（open source agents）是一種大家都能用的 AI 工具。代碼公開，誰都可以下載、改改，還能分享給其他人。

特別靈活省錢，因為有好多人都在幫忙維護，所以，特別適合愛搗鼓的人，或者手頭預算不多的團隊。

多智能體框架（multi-agent frameworks）好像一個 " 指揮系統 "，能讓好幾個 AI 一起合作，分工完成復雜的任務。

OpenManus 是 MetaGPT 團隊做的開源智能體。只用了三個小時就搞出來了，說平臺 Manus AI 的；厲害之處在于，能自己把任務拆開，用工具去完成。

最大的特點是 " 像樂高積木一樣 "，隨便拼裝功能，特別適合想自己動手搭 AI 的人。

AutoGen 是微軟出的多智能體框架，也是開源的。它能讓多個 AI 開會；比如：你說 " 幫我寫個小程序 "，那一個 AI 寫代碼，一個檢查錯誤，另一個優化速度，聊著聊著就搞定了。

它們有啥不一樣呢？說白了，一個是單兵作戰的 DIY 工具靠自己玩；一個是團隊教練，能管一幫 AI 來干活。

四

最后說說任務管理（task management）智能體和自動化工具（automation tools）。

什么是任務管理？

顧名思義：用 AI 幫你管事情，從安排任務、盯著進度到提醒大家，全都能搞定。

Taskade AI Agents 就是這種工具，來自 Taskade 團隊，能自己生成任務清單、排優先級，還能跟團隊協作。

想象一下，你是個項目經理，手上有十幾個任務，要安排團隊成員去干。這時，只需要對 Taskade AI Agents 說：" 幫我把任務分給組員，還要提醒他們截止日期。"

它就會自動把任務分給合適的人，快到截止日期的時候還會發消息催一下。整個過程你都不用操心，它會把所有任務都安排得明明白白。

而自動化工具又是什么？即：用 AI 把重復的、煩人的活兒變成自動的，還能把不同的軟件連起來，讓它們自己完成流程。

每天都要把客戶發來的郵件里的訂單信息手動輸入到表格里，是不是很煩？這時候，可以用 Zapier AI Agents。只要設置一個規則：" 收到新郵件，就把訂單信息自動填到 Google Sheets。"

這樣，它就會自己干活，最后，說不定還會給客戶發個確認郵件；Zapier AI Agents 是 Zapier 公司做的，能連接 7000 多個不同的應用。

再看看國內的情況。飛書多維表格也有自動化功能，但它沒有 Zapier AI Agents 那么強大的外部鏈接能力。也就是說，你用表格做完重復任務后，沒辦法直接發給生態外部的客戶。

而 Taskade AI Agents 更像下一個階段的釘釘 AI 助理，對著它說說話，自動形成任務，快到時間時，還能提醒誰，幫你排好優先級。

所以，這兩者有啥區別？

Taskade AI Agents 主要管任務，幫你安排人干活；Zapier AI Agents 主要管流程，是個 " 連接大師 "，專門負責讓不同的軟件配合起來；兩款國外產品形態不同，本質也有區別，一個管人干活，一個管工具配合。

我們再來總結下：

平臺 Agent 有兩種：一種像快餐店，簡單方便，適合普通人使用；另一種稍高檔，功能更強大，適合公司和專業用戶。

自主智能體特點是：你把任務交給它，它自己就能完成；通用 AI 代理則可以跨平臺協同工作。

CloudAI 是把 AI 放在云端，方便使用；工作流自動化是從一個想法開始，到順利自然地完成整個流程；認知智能體可以自己思考，輔助你做決策。

開源智能體是把代碼公開，你可以下載后自己修改和使用；多智能體框架是一個 " 指揮系統 "，能讓多個 AI 一起合作完成任務；任務管理智能體主要負責管理任務；自動化工具則是管理流程，讓不同的軟件配合起來。

好了，花一周時間做調研，整理一堆亂七八糟的素材，足足幾萬字，一口氣說完了，希望能給你有用的參考和啟發。

本文來自微信公眾號：王智遠，作者：王智遠