当大模型学会“看”“听”“点鼠标”,并且还能叫来一整个“Agent 舰队”协同工作,软件开发、运营乃至个人生产力的游戏规则正在被重写。
1 | 为什么 Agent 在 2025 重新引爆?
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模型升级带来实时多模态
OpenAI GPT-4o 把文本、语音、图像三路感知和毫秒级响应塞进同一模型,实时 demo 像“科幻电影走出屏幕” OpenAI。 -
浏览器级自动操作
新上线的 Operator Agent 能在 Web 页面自主点击、滚动、填写表单,出现错误还能自我纠正,再把敏感操作交还人类 The Verge。 -
专业化“超级员工”登场
Cognition 发布的 Devin 被称为“首位 AI 软件工程师”,可独立克隆仓库、运行测试、提交 PR;多家初创团队已用它把新功能交付时间缩短 60 % + devin.aicognition.ai。
这些里程碑把 Agent 从“研究范式”推向“可商用产品”,也让 2025 被业内调侃为 The Year of Agents。
2 | 六大主流趋势
| # | 趋势 | 典型事件 |
|---|---|---|
| 01 | 实时多模态 | GPT-4o 实时音视频理解,支持 JSON 结构化输出 OpenAI |
| 02 | 垂直专业化 | Devin、AutoCoder、Galileo…专攻 DevOps / 数据分析等细分场景 Medium |
| 03 | 多 Agent 协同 | Microsoft AutoGen 2.0、开源 LangGraph 让“对话 + 事件流”编排一行代码起步 microsoft.comAmazon Web Services, Inc. |
| 04 | 云厂商 Agent as a Service | Agents for Amazon Bedrock 多 Agent 协作 GA,结合 Guardrails 原生审计 Amazon Web Services, Inc.Amazon Web Services, Inc. |
| 05 | 治理与安全内嵌 | Bedrock 引入版本管控 & Trace,可回溯每一步调用链 AWS 文档 |
| 06 | 低代码 / 图形化编排 | HuggingFace Agents Studio、LangGraph 可视节点拖拽,降低门槛(尤其 C 端创作者友好) Amazon Web Services, Inc. |
3 | 关键框架 & 工具盘点
| 框架 | 星标/下载量 | 一句话特点 |
|---|---|---|
| AutoGen | ⭐ 40k / 月下载 25 万 + | 事件驱动,支持“多角色对话 + 工具调用” Firecrawl |
| LangGraph | ⭐ 9k | Graph-based,有状态节点,可与 Bedrock 无缝集成 Amazon Web Services, Inc. |
| CrewAI | ⭐ 6k | 简洁 DSL,面向小团队任务分工 |
| Bedrock Agents | AWS 托管 | 云原生安全、监控、版本治理 Amazon Web Services, Inc. |
4 | 10 行代码体验多 Agent 协作
from langgraph import Graph
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.agents import Agent, ToolNode
# 定义两个角色:分析师 & 工程师
analyst = Agent(llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"), name="Analyst")
dev = Agent(llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"), name="Developer")
# 定义一个外部工具节点(可换成你的 API)
search_node = ToolNode.open_api("https://api.example.com/search")
g = Graph()
g.connect(analyst, search_node).connect(search_node, dev)
result = g.invoke("给我生成一个关于 AI Agent 的周报")
print(result)
亮点:LangGraph 每个节点自动带上下文和失败重试;部署到 Bedrock 后,监控面板能查看每一跳耗时与 Token 用量,方便 A/B 调优 Amazon Web Services, Inc.。
5 | 开发者 / 企业应该马上做什么?
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从单一任务切入:用 AutoGen/LangGraph 把“日志梳理”或“周报生成”交给 Agent,快速验证 ROI。
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接入工具 & 权限体系:为 Agent 暴露最小权限 API;先跑沙盒环境,再逐步放权。
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埋点 & 观测:无论自托管还是云服务,必须追踪 Token、工具调用、异常率,防止“费用失控 + 隐私泄露”。
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培养“PromptOps”角色:Prompt 设计 + Chain 调优 + Agent 监控将成为新岗位,市场缺口正在扩大。
6 | 未来 12 个月的三大预测
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Agent-Native SaaS:像 Notion AI 一样,更多工具将直接内嵌可编排的个人 Agent。
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“公司级 Agent” 权限模型:类似 GitHub 权限树,细粒度控制谁能调哪个工具、读哪块数据。
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端侧推理 + 隐私计算:Nova Lite 等轻量多模态模型落地手机/浏览器,Agent 将更像 iOS Shortcuts,一键自动化个人工作流 亚马逊新闻。
如果 2023 是大模型元年,那么 2025 就是 Agent 的“工业革命元年”——战略、产品、运营、研发都值得重新审视。现在上车,还不晚。
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