如果说 AIGC 拉开了内容生成的序幕，那么 AI Agent 则标志着 AI 从“工具”向“助手”的跨越式进化。它不再是简单的问答机器，而是一个能够感知环境、规划任务并自主执行的智能体，更像是虚拟世界中的“全能员工”。

正如行业所热议的：“大语言模型或许能写一段代码，但 AI Agent 却能开发一款应用。”这种能力不仅限于软件，更可能延伸到硬件，成为连接数字与物理世界的桥梁。

一、从工具到管家：AI Agent 的进化之路

AI Agent 在手机领域的发展可以追溯到早期的语音助手。2011 年，苹果推出 Siri，首次将语音交互引入智能手机，开启了 AI Agent 在手机领域的初步探索。然而，语音助手仅充当“被动响应”式的工具，大部分工作仍然由人类完成，即“Chatbot 模式”。

AI Agent 的进化之路

随着技术的进步，AI Agent 已进化至“Copilot 模式”，可自主确认、完成工作。例如，荣耀的 YOYO 智能体具备成熟的以人为中心的场景理解，可实现“一句话点咖啡、一句话取消自动续费”等自动执行、一语到位的高阶智慧功能。

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未来，AI Agent 将进阶为“全能管家”，即零门槛交互——无需人类唤醒，仅通过环境感知与用户习惯分析实现“需求未发，服务已至”。例如，晨间自动过滤冗余信息并生成日程简报，通勤时根据路况同步调整会议时间、切换车载模式等。

二、大模型+AI Agent：构建「认知引擎」

AI Agent 的实现离不开大模型的支持。大模型具备强大的语言理解和生成能力，为 AI Agent 的智能化提供了基础。然而，高度的 AI Agent 并非仅仅依赖于大模型，它还需要结合强化学习、多模态感知等技术，才能实现真正的自主决策和任务执行。

从技术路径来看，AI Agent 的实现可分为以下三阶段：

感知与理解：通过自然语言处理、计算机视觉等技术，AI Agent 能够感知用户需求并理解环境信息。

决策与规划：基于大模型的推理能力，AI Agent 能够制定任务执行计划并做出决策。

执行与反馈：通过 API 接口或自动化工具，AI Agent 能够执行任务并根据反馈优化自身行为。

在这一过程中，数据的作用至关重要。高质量的数据不仅能够提升 AI Agent 的感知和决策能力，还能加速其学习和适应过程。

三、数据：AI Agent 进化的“核心燃料”

AI Agent 的进化依赖高质量数据的持续供给：语音、图像等多模态数据支撑感知能力，社交、导航等场景化数据训练环境理解，交互数据优化决策逻辑。基于此，数据堂为 AI Agent 的进化提供两大核心支持：

20 万组 AI Agent 数据集

该数据集包含多终端的多种用户指令，每组数据内容包含指令理解、任务拆解、每个步骤操作过程及总结等。操作过程包括点击位置、滑动方向、输入内容等。针对复杂场景，数据堂还对每组数据进行解析和描述，助力更高精度的任务理解。

多语种应用程序流程数据采集标注

数据堂需要为客户采集并标注各类多语种 APP 中的各类流程页面，页面语言需涵盖英语、德语、法语等多种语言。数据堂为客户采集 3 万+张目标图像，涵盖多种无效值、异常提示等特殊情况。标注均由母语者完成，交付数据准确率达 97%。

多终端应用程序 UI 数据采集标注

数据堂为客户完成 2 万+多终端数据，覆盖购物类、社交类等场景。针对动态表单、异常提示等难点，数据堂通过自动化工具辅助采集，并精准标注文本、图片、按钮等交互元素。针对各个操作页面，数据堂专业标注团队输出描述及理解文本，标注准确率超 98%，助力客户优化用户体验。

四、结语

随着端侧大模型落地与多模态交互成熟，AI Agent 将向“场景无感化”跃迁——它不再是被唤醒的工具，而是深度融入生活场景的智能体。数据堂将持续深耕 AI Agent 相关数据领域，助力企业突破数据难题，构建高质量的 AI Agent。