什么是Agent？详解Agent的学习路线、用途、开发平台及注意事项

一、Agent是什么意思？

Agent又称为智能体，相当于Ai大模型+工具+自主执行力，是一个具有大脑、手脚和执行力的“数字员工”。它不像大模型只是会跟用户聊天，而是能够自主动手办事的Ai助手，能够像真人一样拆解任务、查询资料，用各种工具帮助你搞定问题。

二、Agent的叫法

1、Ai Agent

2、Ai智能体

3、智能体

三、Agent和大模型的区别

传统Ai大模型是被动使用的工具，在语言理解和生成方面有强大的能力，相当于智慧大脑，但缺乏自主能力。

而Agent能主动感知并调用工具，自主规划任务并完成需求目标。在模型的基础上增加了长期记忆、执行能力、决策逻辑等板块。

比如说Chat GPT-4是大模型，而Chat GPT-4+任务规划+代码执行+网络搜索，的GPT-4o就是Agent。

四、Agent的核心优势

1、高效：能够替代人类，处理高重复性、有规律且繁琐的工作，比如数据采集、邮件分类等，提升办公效率。

2、协作：多个Agent可以协同合作，在物流系统中，调度Agent、仓储Agent、配送Agent可以配合完成订单。

3、适应：Agent可以根据周围环境来调整行为，比如说智能推荐系统，会根据用户实时点击优化推荐策略。

4、自主：可以24小时响应，比如客服Agent，能够替代真人实时回复消息，无需人工干预，独立完成工作。

五、Agent的应用场景

1、游戏领域

（1）智能NPC或队友，可实时回馈玩家语音或文字指令，提升游戏交互的沉浸式；

（2）Ai教练，实时观察玩家行为，提供个性化的教学指导，用语音方式来建议；

（3）质量测试，自动进行大规模的游戏测试，寻找BUG，提升游戏的稳定性。

2、个人消费

（1）个人助手，通过一句话指令，在手机上完成任务，比如说说一句话就能帮你点外卖、写报告、做PPT等，已经有专门的“豆包手机”商业化。

（2）智能家居，根据用户的习惯，实时协同调节家里的智能家具温度、通风以及灯光状态。

3、企业服务

（1）智能客服，实时智能问答，帮助用户办理业务，解决问题，24x7运行，无人值守完成工作；

（2）财务管理，在投资方面提供分析，比如说解读公司财报、分析投资是否合理等，解决投资决策问题；

（3）人力管理，Ai面试官可以直接分析视频面试数据，提升初次筛选的效率，大大降低HR工作重复性。

4、工业产业

（1）工业制造，对智能车床进行预测维护、优化工艺、自动化控制，还能辅助生成工业级代码，输出生产报告；

（2）故障检测，在网络、通信等方面，全天候运行，实时通报故障问题，进行智能化分析和自动处理。

5、科研领域

（1）药物研发，在药物研发方向，通过自主化分析，辅助发现靶点、筛选化合物，以及评估临床价值；

（2）自动科研，从灵感迸发到实验进行全流程，自主完成文献撰写、假设生成、实验设计以及数据分析报告撰写。

六、Agent学习技术栈

1、发展路线：API->LLM->RAG->Copilot->Agent->AGI；

2、开发框架：LangChain、AutoGPT、Microsoft Autogen；

3、基础组件：大模型基座;Memory-向量数据库、mysql;Plan-Prompt、CoT、langchain;Tools-搜索引擎、多模态识别、数值计算；

4、学习方式：强化学习(如Deep Q-Network)、模仿学习、大语言模型(LLM)驱动；

5、部署平台：云计算(AWS RoboMaker)、边缘设备(无人机)、元宇宙虚拟环境。

七、Agent搭建平台盘点

1、实在Agent：实在智能推出的集合自研塔斯大模型、RPA、Ai智能体的聚合应用，内置开放平台，可通过拖拽组建的方式实现自动化工作流搭建，可应用于个人及商业场景。

2、COZE：字节跳动推出的通用agent搭建和管理平台，界面可视化塑造，即便没有编程基础也能轻松创建自己的智能体，支持分享Agent到飞书、微信等，方便在线使用。

3、星辰Agent：科大讯飞推出的Agent开发平台，提供丰富mcp资源，覆盖内容生成、生活等多领域，支持低代码和零代码开发，优势在于全面开放的模型以及兼容性。

4、金灵Ai：专门为金融领域设计的Agent，支持分析金融数据、计算代码、绘制专业图表等，里面还有专门的金融分析箱。

5、Skywor：昆仑万维出品的全能AI Agent，汇聚文档、表格、网页、PPT、播客等专家级五大Agent，还有一个通用Agent，支持图片、视频等多模态生成。

6、Operator：Open Ai出品的Ai代理助理工具，能够像人一样操作浏览器，替代人进行网购、订票以及信息检索等，已内置于ChatGPT。

7、Manus：Monica团队推出的全链路自主执行通用Ai Agent，强调从规划到执行的自主性，能够自动调用工具进行代码编写、数据分析、处理文件等。

8、Flowith Neo：Flowith出品的Ai Agent，没有上下文限制，支持无限步骤设计，无限工具使用，上限搞，可以在云端处理任务，在可视化画布上参与微调，在长序列复杂任务中表现优秀。

9、CoCo：智谱Ai出品的企业级超级Agent，侧重于企业交付场景，能够融合企业系统工具，配合记忆能力，提升员工工作效率。

10、MiniMax Agent：稀宇极智(MiniMax)出品的全栈通用智能体，擅长前端开发、后端托管、支付、定时任务等企业功能，是一个超级员工。

11、Lovart：专注于创意设计领域的Agent，利用智能画布，采用类似批注和Ai协作修改图片、生成视频的方式，体验近乎于真实的设计师伙伴。

12、Jaaz：开源社区的Agent，是Lovart的本地免费替代方案，支持生成批量图片以及编辑，可在本地使用或者通过api接口连接其他模型，衍生创意。

八、Agent发展趋势

1、扩展边缘：随着AI Agent的发展，企业和个人将不满足于简单的对话ai，可能需要主动执行更为复杂的任务，同时将与物联网、AR/VR、边计算等技术融合。

2、市场前景：在2023年全球Ai Agent市场规模预计增长到471亿美元，每年复合增长高达44.8%。

3、政策支持：各地出台相关发展政策，进行算力补贴等方式鼓励Agent发展。

九、Agent使用注意事项

1、设计：注意Agent实现目标的可执行性，确保步骤可控，保证性能的情况下方便调试，确保系统运行稳定。

2、安全：对于Agent的权限规范管理，避免执行者访问数据时产生越界行为，发生隐私泄露等安全性问题。

3、实施：精心设计Prompt，确保能够精准理解用户的任务，设计多模态输入时，对其序列，防止误判。

4、部署：建立监控机制、设计人机交互循环，确保正确率等可控，人类监督纠正偏差，以确保长期稳定运行。

结语

实在Agent：Agent是能自主规划并执行任务的AI助手，它结合了大模型的“大脑”与各种工具的“手脚”，主动为用户解决问题，而非仅是被动对话。