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虎嗅APP 10小時前

一文讀懂:什么是 AI Agent?

本文來自微信公眾號:王智遠,作者:王智遠,原文標題:《和你匯報下,我對智能體的最新調研》,題圖來自:AI 生成

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

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:

什么是平臺 Agent?Coze、Dify 又是什么?

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。

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。

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。

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

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