【2025重磅预测】Agent技术演进方向：自主决策、多智能体协作将成主流

当前人工智能领域正经历着前所未有的技术革新，其中AI智能体技术的发展尤为迅猛。相信许多从业者都与我有着相似的困惑：面对层出不穷的智能体、助手、代理等概念时，常常感到概念边界模糊不清。本文将采用循序渐进的方式，以通俗易懂的解析方法，帮助读者系统梳理AI智能体的技术脉络。

本文将从以下几个方案讲解：

• • 什么是AI智能体
• • 为什么需要AI智能体？
• • AI智能体与AI协同工作的区别
• • AI智能体的架构
• • AI智能体与大模型的关系
• • AI智能体的主流平台对比

相信读完这篇文章，你一定能对AI智能体有一个清晰的认识。

什么是AI智能体

AI智能体，也称为人工智能代理，是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，其核心引擎通常是大模型（LLM）。AI智能体能够感知环境、做出决策和执行任务，以实现特定目标。

与传统人工智能相比，AI智能体具有自主性、适应性和交互性，能在复杂多变的环境中独立运作。

AI智能体不仅能高效处理已知任务，还能灵活应对未知环境。比如，传统机器人只能按预设程序执行任务，而AI智能体可以根据环境变化自主调整策略，完成复杂的工作流程。

为什么需要AI智能体？

随着技术的快速发展，AI智能体在提升效率、降低成本和增强用户体验方面发挥着关键作用。

传统的大模型（LLM）如ChatGPT，虽然在自然语言处理上表现出色，但仍存在明显局限：容易产生幻觉、输出结果不够可靠、难以掌握最新时事、无法进行复杂计算，且缺乏实际行动能力和长期记忆能力。

为了克服这些局限，AI智能体应运而生。以点外卖为例，传统的ChatGPT只能提供文字建议，而基于ChatGPT的AI智能体则能自主调用应用程序，完成从选择菜品到支付的全过程，无需人工干预。

这是因为AI智能体能够将复杂任务分解为具体步骤，并通过调用搜索引擎、操作APP、调用支付接口等外部工具来完成操作。

更重要的是，AI智能体通过长期记忆和自主学习，不断完善自身的决策和执行能力。它们不仅能高效处理当前任务，还能积累经验，持续提升工作效率和准确度。随着技术进步，AI智能体必将成为现代社会的重要组成部分，推动各行各业迈向智能化转型。

AI智能体与AI协同工作的区别

AI智能体与人类与AI协同工作的模式有显著区别。传统的AI协同模式，如Copilot，更多地被视为“副驾驶”，在特定任务中为人类提供辅助和建议。

例如，GitHub Copilot在代码编写过程中提供实时建议，帮助开发者提高效率。然而，Copilot依赖于明确的用户指令，其能力范围受限于用户的具体需求和提示的清晰度。

相比之下，AI智能体具备更强的独立性。只需设定一个目标，AI智能体便能自主思考并采取行动，详细拆解任务步骤，利用外部反馈和自主生成的提示词，实现目标的完成。

例如，设置一个AI智能体的目标为“优化现有的项目管理流程”，智能体会自主分析现有流程，识别瓶颈，提出改进方案，并执行相关操作，无需逐步指导。

AI智能体的架构

AI智能体的架构通常包括感知、规划、记忆、工具、行动四个关键组件。这些组件相互协作，赋予智能体自主决策和执行任务的能力。

1、感知（Perception）

感知是AI智能体与外部环境交互的基础接口，负责收集和解析环境数据，包括文本、图像和声音等多种形式。

我们以一个“会议助手”AI智能体为例，用户对“会议助手”说“安排一场明天下午的团队会议，主题是一季度的团队工作安排”，智能体首先需要通过麦克风获取语音数据，并将其转换为可处理的文本信息。

2、规划（Planning）

规划作为AI智能体的决策中心，负责将目标分解为可执行步骤，并制定实现策略。

思维链（Chain of Thoughts）已成为一种标准的提示技术，用于提高模型在复杂任务中的表现。模型被要求 “一步一步地思考”，将复杂任务分解为更小、更简单的步骤。

针对“安排一场团队会议”这个任务，智能体需要规划具体的安排步骤，并合理安排执行顺序。例如：

• • 理解用户需求：用户说“安排一场明天下午的团队会议”，智能体首先理解这是一个需要时间安排、参与者邀请和会议内容确定的任务。
• • 子任务分解：助手将会议安排任务拆解为多个阶段：确定会议时间、选择会议地点、邀请参与者、准备会议议程、发送会议邀请。
• • 依赖检查：如果发现部分参与者在指定时间有其他安排，系统会提示用户选择其他时间，或通过会议时间检测工具自动寻找最佳时间段。

规划的有效性直接决定会议的顺利安排和参与者的满意度。通过合理的任务分解和优化，AI智能体 能帮助用户高效、有序地完成复杂的会议安排任务。

3、记忆（Memory）

记忆模块存储各类信息，涵盖历史交互、知识积累和临时任务数据。它分为短期和长期两种。短期记忆存储当前会话信息，长期记忆保存用户偏好和历史记录等持久性数据。AI智能体通过快速检索机制访问这些记忆，支持复杂任务的执行。

在“安排一场团队会议”这个任务中，智能体需要记住用户的偏好、会议的历史数据以及之前的安排经验。短期记忆可存储当前的对话和临时信息，长期记忆则依赖外部数据库或云端记录，存放用户的常用会议时间、参与者的偏好和历史会议记录。

4、工具使用（Tools Use）

工具使用让AI智能体能够调用外部资源来扩展自身能力，包括API、代码库、应用程序或其他服务。

单纯依赖大模型内部知识并不能解决所有问题。智能体若能自主调用日历应用、邮件系统或会议平台的 API，就能获取更精准、更及时的信息，让会议安排过程更加顺畅。例如：

• • 日历 API：当用户需要安排会议时，助手可以调用日历 API，自动检查用户和参与者的空闲时间，选择最佳时间段。
• • 邮件系统 API：助手可以自动生成并发送会议邀请邮件，包含会议时间、地点或在线链接、议程等信息，并跟踪参与者的回复。
• • 会议平台 API：若会议需要在线进行，助手可以调用飞书会议或腾讯会议的 API，自动创建会议链接，并将其附加到邀请中。
• • 任务管理工具：若会议涉及具体任务，助手可以调用任务管理工具的 API，自动创建相关任务并分配给相应人员。

5、行动（Action）

行动是AI智能体执行任务和环境交互的具体表现。它基于规划和记忆来执行具体动作，响应环境变化并完成既定任务。

智能体在规划好会议安排的步骤后，最终需要将这些方案付诸实施。行动不仅包括提供具体的指导和建议，还会直接操作相关工具完成任务。

AI智能体与大模型的关系

AI智能体和大模型虽然密切相关，但有着本质区别。大模型是AI智能体的核心，为其提供语言理解和生成能力。而AI智能体除了大模型外，还具备规划、记忆和工具使用等多种能力，这赋予了它更强的自主性和执行力。

作为AI智能体的"大脑"，大模型负责处理和生成自然语言，具备逻辑推理和语言理解能力。它能根据输入生成合理的输出，比如ChatGPT可以理解复杂指令并生成详细计划。但大模型本身无法执行具体任务，需要依靠AI智能体的其他组件来完成操作。

AI智能体通过整合大模型并结合规划、记忆和工具使用功能，实现了更高层次的智能行为。它能根据大模型生成的计划，自主调用外部API，完成预订餐厅、安排会议等任务。同时，其记忆模块能够存储和检索长期信息，确保多轮对话中的上下文连贯性。

AI智能体的主流平台对比

随着AI智能体技术的发展，构建和部署AI智能体的平台正在快速演进。这些平台提供丰富的工具和框架，让开发者能轻松创建复杂的智能系统。以下是当前主流平台：

1. Dify

Dify是一个开源的大语言模型应用开发平台，支持GPT、Mistral、Llama3等数百种模型。平台提供声明式开发环境（通过YAML定义应用）、模块化设计、LLMOps功能（监控和优化应用性能）以及私有化部署能力。其定位是简化复杂AI应用的开发流程，特别适合需要深度定制化或企业级部署的场景。

优势：

• • 国际化支持：主要面向海外市场，集成多语言模型和国际化工具。
• • 灵活性与扩展性：支持自托管和云服务，可无缝集成企业现有系统，满足数据安全和合规需求。
• • 活跃开发者生态：开源社区提供丰富的模板和协作机会，支持快速迭代创新（如Workflow可视化流程）。
• • 多模型对比：支持同时测试不同模型（如GPT-4与Claude3）的响应，优化任务适配性。

劣势：

• • 学习门槛较高：模型集成和配置需要技术背景，对新手不友好。
• • 国内生态较弱：与Coze相比，国内市场份额和插件支持有限。

适用场景：

企业级LLM基础设施搭建、私有化部署、开发者主导的复杂AI应用开发。

2. Coze

Coze是字节跳动推出的低门槛智能体开发平台，以自然对话体验为特色，支持语音识别/生成、丰富的插件生态，并可通过Web SDK嵌入网页。其核心用户群体是C端用户和轻量级应用开发者。

优势：

• • 极致用户体验：界面简洁，对话流畅，语音交互精准，适合非技术用户快速上手。
• • 插件与生态优势：内置多领域插件（如电商、客服），依托字节技术资源，国内生态支持强大。
• • 免费GPT-4接入：国际版支持免费使用GPT-4模型，功能成熟度高。

劣势：

• • 定制化不足：主要面向标准化Bot开发，复杂任务扩展性弱于Dify和FastGPT，且仅支持云端部署。

适用场景：

智能客服、语音助手、社交媒体聊天机器人等注重交互体验的C端应用。

3. FastGPT

FastGPT专注于知识问答类Agent开发，基于RAG技术优化知识库检索，适合企业级深度定制，但生态主要聚焦国内市场。

优势：

• • 垂直领域优势：在知识库构建和复杂问答场景表现突出，支持高度定制化功能。
• • 开源与可扩展性：吸引开发者贡献，适合需要自主优化的团队。

劣势：

• • 部署复杂：需要技术背景配置，对初学者不友好。
• • 生态局限：国际化支持较弱，插件和模型集成选项少于Dify和Coze。

适用场景：

企业知识库管理、专业领域问答系统、需本地化部署的行业解决方案。

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那么，我们该如何学习大模型呢？

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L1级别：启航篇 | 极速破界AI新时代

• AI大模型的前世今生：了解AI大模型的发展历程。
• 如何让大模型2C能力分析：探讨大模型在消费者市场的应用。
• 行业案例综合分析：分析不同行业的实际应用案例。
• 大模型核心原理：深入理解大模型的核心技术和工作原理。

L2阶段：攻坚篇 | RAG开发实战工坊

• RAG架构标准全流程：掌握RAG架构的开发流程。
• RAG商业落地案例分析：研究RAG技术在商业领域的成功案例。
• RAG商业模式规划：制定RAG技术的商业化和市场策略。
• 多模式RAG实践：进行多种模式的RAG开发和测试。
  

L3阶段：跃迁篇 | Agent智能体架构设计

• Agent核心功能设计：设计和实现Agent的核心功能。
• 从单智能体到多智能体协作：探讨多个智能体之间的协同工作。
• 智能体交互任务拆解：分解和设计智能体的交互任务。
• 10+Agent实践：进行超过十个Agent的实际项目练习。

L4阶段：精进篇 | 模型微调与私有化部署

• 打造您的专属服务模型：定制和优化自己的服务模型。
• 模型本地微调与私有化：在本地环境中调整和私有化模型。
• 大规模工业级项目实践：参与大型工业项目的实践。
• 模型部署与评估：部署和评估模型的性能和效果。

专题集：特训篇

• 全新升级模块：学习最新的技术和模块更新。
• 前沿行业热点：关注和研究当前行业的热点问题。
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