AI 智能体有哪些？5 个必备的 Agent 工具盘点

你是否曾好奇，AI 与频繁被提及的“AI 智能体”有何不同，或是一个 AI Agent 究竟是怎么工作的？智能体，这个让 2025 年被冠以“Agent 元年”的新事物，到底能为我们的工作和生活带来哪些改变？

面对市场上琳琅满目的 AI 智能体平台时，我们该如何选择最适合自己的那一款？这篇文章将为你深入解析 AI 智能体，探寻它与 AI 的界限，并为你盘点 5 个主流的 AI 智能体平台，带你走进一个崭新的智能时代。

智能体是什么？

智能体（Agent）是一个被赋予了“自主执行任务”的软件程序，不再是被动地等待指令，而是能够主动地观察、思考和行动。一个典型的 AI 智能体，其核心在于它具备了在特定环境中独立运作并完成任务的能力，这种能力使其区别于传统的软件程序，展现出更高层次的“智能”。

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，AI 智能体的能力得到了前所未有的增强。如今的 AI Agent，不仅能理解复杂的自然语言指令，还能调用各种工具、连接外部数据、进行多步骤的推理和规划，甚至在执行任务的过程中进行自我修正。它们正从单一的工具，演变为能够协同工作的“数字员工”，为各行各业带来深刻的变革。

智能体和 AI 的区别在哪里？

提到智能体和 AI，很多人会将这两者混为一谈，但实际上，它们在概念和能力上存在显著差异。AI（人工智能）是一个广阔的领域，它涵盖了所有使机器能够模仿人类智能的技术和方法，从简单的规则引擎到复杂的深度学习模型，都属于 AI 的范畴。而 AI 智能体，则是 AI 技术应用的一种高级形态，它更侧重于自主性、目标导向和与环境的交互。

为了更好地理解智能体和 AI 的区别，我们可以从以下几个维度进行对比：

简单来说，AI 更像是一个能力强大的“大脑”，它能处理信息、进行计算和预测，但需要人类来下达具体的指令并将其输出应用到实际场景中。例如，一个 AI 绘画模型可以根据你的描述生成图片，但它本身不会去思考要画什么、为什么要画。

相较之下，AI 智能体则更像一个完整的“人”，它不仅有“大脑”（决策模型），还有“感官”（感知环境）和“手脚”（工具调用）。一个 AI 智能体能够接收一个宏大的目标，比如“帮我规划一次为期五天的东京旅行”，然后自主地去搜索航班和酒店、查询景点信息、规划行程路线、预估费用，并最终生成一份完整的旅行计划。在这个过程中，它会主动地分解任务、调用工具、与外部世界交互，展现出高度的自主性和目标导向性。

AI 智能体的出现，标志着人工智能正从“思考”迈向“行动”。它不再仅仅是提供答案的工具，而是能够亲手完成任务的伙伴，这种从“助理”到“代理”的转变，是 AI 发展历程中的一次关键飞跃。

主流的 AI 智能体平台有哪些？

随着 AI 智能体技术的成熟，市场上涌现出众多优秀的 AI 智能体平台。它们通过集成强大的 AI 模型和丰富的工具集，让普通用户也能轻松创建和使用 AI 智能体。下面，我们将重点盘点 5 个国内外流行的 AI 智能体平台——博思 AI、墨刀 AI、Manus、Genspark、Lindy，帮助你更好地了解和选择。

01 博思 AI

博思 AI 智能体将 AI 能力巧妙地集成在 boardmix 博思白板这一在线协作工具中，创造了一种全新的工作模式。boardmix 将 AI 智能体的强大功能与无限延伸的在线画布深度融合，允许用户在一个共享的可视化空间里，通过简单的自然语言指令，调动来自不同领域的多个 AI 智能体协同完成任务。

博思AI智能体

主要功能和特点

博思 AI 智能体突出的亮点在于其“多智能体协同”机制。博思 AI 内置了丰富的“智能体商店”，汇集了上百款覆盖不同专业领域的 AI 智能体，从思维导图专家、流程图助手、AI PPT 生成器到市场分析师等，一应俱全。

智能体商店

在使用博思 AI 时，你可以在画布上同时调用多个 AI 智能体，让它们各司其职、合作无间，共同实现一个复杂的项目目标。例如，你可以让“市场分析师”智能体收集竞品信息，然后让“思维导图”智能体将分析结果整理成思维导图，最后再由“AI PPT”智能体将所有内容制作成一份演示文稿。整个过程在同一个平台上无缝衔接，极大地提升了工作效率。

使用场景

基于无限白板进行的多智能体协同的工作方式，非常适合需要进行头脑风暴、团队协作、可视化内容创作和项目规划等场景。对于追求创意和效率的团队而言，博思 AI 智能体提供了一个极具代表性的高效范式。在制定营销策略、进行产品设计，或是筹备一场活动等场景下，你都可以借助博思 AI 的多智能体协同能力，将繁琐的执行工作交给 AI，从而将更多精力投入到核心的创意和决策上。

02 墨刀 AI

墨刀 AI 是一款专为产品经理和设计师打造的 AI 智能体平台。它深度理解产品设计的工作流程，致力于将 AI 能力贯穿于从需求分析、原型设计到文档撰写、方案评审的全过程，将产品团队从繁琐的执行工作中解放出来，更专注于产品的创新与价值。

主要功能和特点

墨刀 AI 的核心功能围绕着产品原型和文档的智能化生成。你可以用一句话描述你的想法，墨刀 AI 就能在 30 秒内为你生成高保真的多终端原型。你也可以上传手绘草图、线框图甚至竞品截图，墨刀 AI 能够智能识别并将其转换成可编辑的原型页面。在原型生成后，你还可以通过多轮对话的方式对界面布局、交互逻辑等进行精细化调整。

除了原型设计，墨刀 AI 在文档自动化方面也表现出色。它能够根据你的需求自动生成结构化的 PRD 文档、功能列表和交互说明，甚至可以模拟开发、测试等不同角色的视角对文档进行审查，提出改进建议。其“设计即代码”功能，可以实时生成与原型对应的 HTML/CSS 代码，有效缩短了从设计到开发的距离。

使用场景

墨刀 AI 非常适合产品经理、UI/UX 设计师以及需要快速进行产品原型验证的创业团队。在产品构思阶段，可以用它快速将灵感具象化；在需求明确后，可以用它高效产出原型和文档，加速团队内部的沟通与决策。对于需要进行竞品分析或市场调研的场景，墨刀 AI 同样能提供强大的支持，帮助你快速洞察市场动态。

03 Manus

Manus 是一款备受关注的通用 AI 智能体平台，它的定位是成为一个“能动手”的 AI。与许多专注于特定领域的 AI 工具不同，Manus 致力于打造一个能够理解复杂任务、自主规划并执行全流程操作的通用型 AI Agent。它不仅仅是回答问题，更是直接完成任务。

主要功能和特点

Manus 的核心理念是“超越答案，执行任务”。它能够在云端异步运行，用户只需下达一个目标，Manus 便能自主地进行任务分解、调用工具、执行操作，直至交付最终成果，整个过程无需用户进行持续的提示或监督。Manus 具备强大的多模态能力，可以处理文本、图像、数据等多种信息，并能完成诸如制作幻灯片（Slides）、开发网站（Website）、处理电子表格（Spreadsheet）、生成数据可视化图表等复杂任务。

使用场景

Manus 的应用场景极为广泛，几乎涵盖了所有可以通过计算机完成的脑力劳动。无论是需要撰写深度研究报告的分析师，需要制作商业计划书的创业者，还是需要处理大量数据的市场人员，都可以将任务委托给 Manus。它特别适合那些目标明确但过程复杂的任务，能够将用户从繁重的执行环节中彻底解放出来。

04 Genspark

与前面介绍的博思 AI 类似，Genspark 是一个一体化的 AI 工作空间（All-in-One AI Workspace），汇集了包括内容创作、信息检索、数据分析、任务自动化在内的多种 AI 能力，为用户提供一站式的智能创作工具。

主要功能和特点

Genspark 超级智能体内置了 AI Slides、AI Sheets、AI Docs、AI Developer 等一系列专业智能体，覆盖办公、创作、开发等多个场景。你可以通过简单的自然语言指令，让 Genspark 完成撰写文档、制作 PPT、分析数据、编写代码等多种任务。

使用场景

Genspark 定位于满足用户日常工作和学习中的各种信息处理和内容创作需求。无论你是需要快速了解一个陌生领域的学生，还是需要为会议准备演示文稿的职场人士，抑或是需要自动化处理重复性工作的开发者，都能在 Genspark 找到合适的工具。它的一体化设计，避免了用户在不同 AI 工具之间来回切换的麻烦，提供了一个流畅、高效的智能工作环境。

05 Lindy

Lindy 是一款来自国外的 AI 智能体平台，它将自己定位为你的“第一个 AI 员工”。Lindy 专注于通过无代码（No-code）的方式，帮助企业和个人创建、管理和分享能够处理实际业务流程的 AI 智能体。它的核心理念是让构建 AI 自动化流程像发送邮件一样简单。

主要功能和特点

Lindy 最大的特点是其强大的集成能力和对业务流程的深度理解。通过连接 Gmail、Slack、HubSpot、Google Calendar 等数千种常见的办公应用，Lindy 可以让 AI 智能体在这些应用之间自动执行任务。例如，你可以创建一个 Lindy 智能体，让它自动筛选收件箱中的潜在客户邮件，从邮件中提取关键信息，更新到 CRM 系统中，并自动安排一次跟进会议。

Lindy 还提供了“Autopilot”模式，允许 AI 智能体像真人一样操作虚拟计算机，浏览网站、填写表单、操作电子表格，从而完成更复杂的任务。平台拥有一个模板市场，提供了大量预设的智能体模板，如会议记录员、销售线索生成器、客户支持聊天机器人等，用户可以即取即用，或在此基础上进行定制。

使用场景

Lindy 非常适合销售、市场、人力资源和客户支持等需要处理大量重复性工作的业务团队。它可以帮助销售团队自动化线索跟进和邮件外联，帮助市场团队进行社交媒体监控和内容分发，帮助客服团队处理常见的支持请求。对于希望通过自动化提升组织效率，但又缺乏编程能力的企业来说，Lindy 提供了一个强大而易用的解决方案。

智能体有哪几种类型？

根据 AI 智能体的能力和复杂程度，我们可以将其大致分为几种不同的类型。了解这些类型，有助于我们更好地理解不同 AI Agent 的工作原理和适用范围。

• 简单反射智能体：这是最基本的 AI 智能体类型，旨在根据对环境条件的直接响应运行。这些智能体遵循预定义的规则（称为条件操作规则）来做出决策，而无需考虑过去的经验或未来的后果。

• 基于模型的反射智能体：它是简单反射智能体的高级版本。虽然它仍然依赖于条件-行动规则来做出决策，但也包含了一个世界的内部模型。该模型可帮助智能体跟踪环境的当前状态，并了解过去的交互对环境可能产生的影响，从而做出更明智的决策。

• 基于目标的智能体：通过采用积极主动、以目标为导向的方法来解决问题，从而扩展了简单反射智能体的功能。与按照预定规则对环境刺激做出反应的反射型智能体不同，基于目标的智能体会考虑自己的最终目标，并利用规划和推理来选择适当行动，使自己逐渐向目标迈进。

• 基于效用的智能体：基于效用的反射智能体超越了简单的目标达成，通过使用效用函数来评估和选择能够最大化整体收益的操作。基于目标的智能体根据是否实现特定目标来选择行动，而基于效用的智能体会考虑一系列可能的结果并为每种结果分配效用值，从而帮助它们确定最优的行动方案。这样可以进行更细致的决策，特别是在涉及多个目标或需要权衡取舍的情况下。

• 学习智能体：学习型智能体通过适应新的体验和数据来不断提高其性能。与依赖预定义规则或模型的其他 AI 智能体不同，学习型智能体根据环境的反馈不断更新其行为。这使他们能够增强决策能力，并在动态和不确定的情况下表现更好。

AI 智能体怎么创建？

创建 AI 智能体的方式多种多样，从需要专业编程知识的从零构建，到普通用户也能轻松上手的无代码平台，门槛正在不断降低。

对于开发者而言，可以利用 LangChain、Dify、CrewAI 等开源框架，结合 OpenAI、Anthropic 等公司提供的大语言模型 API，用 Python 等编程语言来构建自定义的 AI 智能体。

从零到一创建智能体，其步骤包括定义智能体的目标、为其配备所需的工具（如搜索、计算、代码执行等）、设计任务规划和执行的逻辑，并进行反复的调试和优化。

对于不具备编程背景的广大用户来说，创建 AI 智能体则变得前所未有的简单。以 Dify、Coze（扣子）等为代表的平台，提供了可视化的智能体构建界面。你通常只需要通过自然语言对话的方式，就能完成一个 AI 智能体的创建：

• 设定身份和目标：为你的智能体取一个名字，并用清晰的语言描述它的角色、能力和需要完成的任务。例如，“你是一个专业的市场分析师，擅长分析行业趋势和竞品动态。”

• 配置知识库：你可以上传公司的产品文档、内部资料、网页链接等，为智能体提供专属的知识储备，让它的回答更具专业性和准确性。

• 添加工具（插件）：为智能体配备它完成任务所需的“武器”。这些工具可以是搜索引擎、图片生成器、新闻资讯 API、代码解释器等等。智能体在执行任务时，可以自主判断并调用这些工具。

• 设计工作流：对于一些有固定流程的任务，你可以通过拖拽的方式设计一个工作流，设定好触发条件和执行步骤。例如，设计一个“当收到新的客户咨询时，自动调用知识库回答问题，如果无法回答，则转交人工客服”的工作流。

• 调试与发布：在创建完成后，你可以和智能体进行对话测试，不断优化它的表现，然后将其发布到网站、社交平台或内部通讯工具中，让它开始为你工作。

写在最后

从被动回答的 AI 助手，到主动执行的 AI 智能体，我们正在见证人工智能领域一场深刻的范式转移。AI Agent 的出现，如博思 AI、墨刀 AI、Manus 等主流的智能体平台，不仅仅是技术上的进步，更预示着一种全新的人机协作关系的诞生。它们将成为我们能力的延伸，帮助我们从繁琐的事务中解放出来，去探索更广阔的创造力空间。