警报！你的“铁饭碗”正在被AI Agent砸碎！我们扒出了它的真实面目…

1 大佬眼中的AI Agent（智能体）

英伟达黄仁勋：Agentic AI是为英伟达带来了历史上增长最快的应用。

百度李彦宏：2025年或成AI智能体爆发元年。

OpenAI山姆 奥特曼：到2025年，AI Agent将“进入劳动力市场”，显著影响企业产出和生产力。

2 AI Agent的定义

Agent直译是“代理人”，AI Agent就是“AI代理人”。很多媒体、厂商会翻译为“智能体”。也有论文称作Agentic AI。傻傻分不清楚。我们暂且统一称为Agent（智能体）。

引用OpenAI科学家翁荔（Lilian Weng）的公式：

Agent = 感知 + 规划 + 记忆 + 工具调用。

就是Agent具有4个特性：感知多模态信息、复杂任务拆解规划、持久记住数据、调用工具执行任务。

一句话总结：AI Agent是基于具有多模态感知能力的大模型，可以对复杂任务进行拆解规划，并且调用工具执行任务的智能系统。

3 认清Agent 的 4个特征

**第一个特性：感知。**大模型具有感知理解外部数据的能力，理解文字、听懂声音、看懂图片、物理感知。

① 理解文字。这个好理解，AI聊天，最开始就是通过输入文字来进行问答。

② 听懂声音。例如现在豆包，通过说话就可以进行交互，能听懂我们说啥。

③ 看懂图片。AI工具，加载一张照片，他能知道里面有多少个人，是一只猫主子，还是狗子。当然大模型也能看懂视频，其实视频是多张图片的连续播放。

④ 物理感知。如机器人的传感器，机器手感受到压力“20兆帕”输入给大模型，大模型就是理解文字。

第二~四特性：规划 + 记忆 + 工具调用。我们通过一个案例来理解。现在AI工具，都具有了深度思考的能力。我们一起以扣子空间为例，结合他的深度思考过程，来理解这个3个特性。

例子1：计划旅游行程。

① 打开扣子空间首页，跟我们常见AI工具差不多一个样子。（吉祥物挺可爱）

② 输入我的需求：最近选一个晴朗天，我想带全家去成都玩两天，坐飞机过去吧，酒店也安排一下。

③首先我添****加了一个Excel文件，虚构了一个我全家人的基本信息，5口之家，包含老母亲、我和妻子、两个小孩。

④第1次深度思考：扣子理解了我的核心诉求：为带全家（含老人/儿童）成都两日游，需晴天出飞机往返。同时拆解了第一个任务就是查天气。于是，扣子调用了墨迹天气工具，找出了11月27日-12月1日三个晴朗的时间段。（截图的小黑块代码，就是在调用工具，下面也是）

⑤第2次深度思考：需要找我确认哪个时间合适。**于是扣子调用message_ask_user工具，扣子接着问我：三个时间段，哪个时段合适？我回复了11月29-30日这个时段。

⑥第3次深度思考：时间已经确定，接下来有两项任务：选航班、选酒店。扣子接着调用message_ask_user工具问我：从哪里出发？预算多少？我回复：深圳出发，4星酒店吧。

⑦第4次深度思考：时间、出发城市都确定，可以去查航班了。知道我需要4星酒店和全家（有老有小）出行。接下来扣子首先调用飞常准工具，查到了多个航班班次。接着调用高德地图工具，查到了多家的酒店。

⑧第5次深度思考：根据航班历史准点率，筛选出早/午/晚三个时段航班（CZ3621/MU9810/HU7375）。酒店方面，通过评价，筛选了3家：成都新良/天府阳光/成都天仁，但还不能确定是否4星、适合全家老小入住的需求。于是扣子调用高德地图高级查询工具，搜索这3家酒店的类型、评分。

⑨第6次深度思考：这3家酒店的评分分别是4.5、4.6、4.6，都满足4星需求，类型也是适合全家老小入住的。最后扣子觉得，收集的信息已经够了，可以去交差了。于是他就整合信息，格式化输出了结果。

⑩**从结果来看，是一个基本完备的方案，并且我提出来需求都满足了。**推荐了三趟航班，分别给出优劣势；推荐了两家4星的酒店，给出两家的优势：靠近市中心、偏好文化体验；两天行程：早中晚都安排上了，景点考虑有轮椅租赁照顾老人，有儿童餐餐厅照顾小孩，还安排了买特产时间；最后还给出了注意事项：交通打车时长、带药出门、景区防滑、景区提前预约。

4 这不就是你家的小助理吗？

大家感受一下，这不就是你办公室的小助理吗？

收到我输入的问题之后，能理解了我的需求，并且拆****解出5个子任务：查天气、选日期、问预算、选航班、选酒店，一步一步去执行。

执行过程中，自己搞不定的事情，还知道去找其他工具帮忙：墨迹天气、高德地图、飞常准。拿不定主意的，还会问老板（我），调用的是message_ask_user工具。

**他还记得，我全家有老人，有小孩。**酒店、景点、餐厅安排都照顾到了老人小孩。

回到开头的公式

Agent = 感知 + 规划 + 工具调用 + 记忆

相对我们原来理解的只会预测下一个字是啥来给出文字回复的问答助手、聊天机器人，AI Agent拓展了他的边界，与更多的在线的工具，协同完成更复杂任务。

甚至是与物理世界协同，就例如特斯拉的自动驾驶，就是一个Agent，他会先调动地图找路线、然后调用车的发动机启动、车的方向盘变向、车上的摄像头激光雷达感知周围环境、调用转向灯，还会记住你的偏好的路线。

5 市面上有哪些Agent智能体

市面上的其他AI工具，DeepSeek、元宝、豆包、百度文心，基本都有感知、规划（深度思考）、记忆（加载pdf、word、Excel、PPT等）。DeepSeek的感知稍弱，只能理解文字、看不懂图片。最关键的是，大部分都缺少了工具调用这个特性。

工具调用涉及到生态构建的事情，更加复杂。

AI大厂们都在推出了自家Agent/智能体开发平台，如百度Agent Builder、OpenAI的GPTs。大厂都在奔赴这个方向

也有一些厂商专门构建Agent，如海外的Manus、Perplexitys，大模型感知直接用AI大厂的，专注在工具生态构建协作，作为自己核心业务。

6 Agent进化的三个方向

**第一，等待更多外部工具接入。**如果接入携程（订酒店），航空公司（订机票），上面的例子就会更加彻底地执行任务。例如：小红书（查图文攻略）、12306（订高铁票）、艾瑞咨询（调研行业报告）、视频网站（教程）、招投标网站（查询招投标）、Keep（健身课程）、电商（买衣服购物）、美团（订餐厅）、房产（租房）。衣食住行、玩乐、办公，都可以接入。

相信这些公司都很愿意接入，当AI足够强大，成为新的流量入口，甚至是唯一的流量入口，接入就是必选题，而不是选择题。

**第二，加入特有业务规则。**扣子空间、百度Agent Builder、阿里千问的、海外的Manus、OpenAI的GPTs）的智能体开发平台的功能，**无需一行代码（必要时可写代码），加入个人/公司特有的业务规则。**特有业务规则+智能体自主规划，让智能体完成更加复杂且具有公司、个人特性的任务。

**第三，模型的优化。**让任务规划更加合理。（上面的例子，没有问我想要去哪些景点，也没有调用网络搜索查询，自作主张就选了春熙路和宽窄巷子）这就是AI大厂的事情。

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这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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