AI 领域的 agent 是什么意思？

AI 领域的 agent 即 AI Agent。

AI Agent 是指人工智能代理（Artificial Intelligence Agent），它的官方定义是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。

举个例子，AI Agent 就像是一个更加智能的 siri，当你生病的时候，你对它说：“siri，我身体有些不舒服。”

它就会通过一些产品工具等来监测你的体温和其他身体指标，并结合网上的数据和信息，通过分析，给出一个结论：你阳了。然后主动给你生成了请假条，你只要点点头就会直接发给你领导。

它还可以通过各种方式得知，家里的布洛芬不够了，就顺手把药品加入购物车，只要你确定就可以付款，15 分钟后就会送到门口。

这样看，AI Agent 是不是类似一个很完整的“脑子”作用，可以分析、思考、指挥操作一些工具完成它要做的事情。

目前 AI Agent 分为两种，一种是通用型，一种是行业专用型（企业型）

通用型

面向广泛场景、不针对特定行业或领域设计，旨在满足多样化、普适性需求的产品或系统。

以科技巨头：OpenAI （通用大模型）、Google（通用 AI 与云服务）、微软（Office+Azure 通用平台）为代表。

企业型

针对某一特定行业（如医疗、金融、制造业等）的垂直需求定制开发的产品或系统。

以医疗 AI（如推想医疗的影像诊断系统）、金融智能体（如金智维 Ki-AgentS）、金融风控系统（如蚂蚁集团的 AlphaRisk）、工业物联网平台（如 GE Predix）。

推想医疗 inferMatrix

金智维 Ki-AgentS

蚂蚁集团 AlphaRisk

通用型适用场景

① 需求多样性高：用户需求不固定或跨领域（如个人办公、通用 AI 助手）

② 数据通用性强：无需深度行业知识即可处理（如文本生成、图像编辑）

③ 典型场景：个人 Productivity（写作、绘画、编程）、通用型智能硬件（智能音箱、扫地机器人）、基础技术平台（云计算 IaaS/PaaS）

行业专用型适用场景

① 需求高度垂直：行业特性显著，需符合特定标准（如医疗合规、金融风控）

② 数据壁垒高：依赖行业专有数据或隐私数据（如基因数据、银行交易数据）

③ 典型场景：医疗：AI 辅助诊断、药物研发；金融：智能投顾、反洗钱检测；制造业：工业质检、供应链优化；教育：个性化学习平台、职业技能培训。

开源框架与工具

现在有什么企业做的比较好呢？

国外优秀企业

微软：通过 Copilot 系列和 Agent 网络布局全场景智能体，在企业级协同和开发者生态上领先。

谷歌：Gemini Agent 与 Chrome 生态深度整合，聚焦 C 端个性化服务。

OpenAI：Operator 突破浏览器自动化边界，推动 Agent 从工具向数字劳动力演进。

国内优秀企业（通用型）

阿里：通义千问推出企业专属模型，夸克“拍照问” 功能提升用户交互效率

DeepSeek：DeepSeek 智能体通过技术架构创新、垂直领域深度适配和场景化应用能力，在工业、医疗、金融等领域展现出显著优势。

昆仑万维：天工超级智能体在多模态生成和任务完成度上表现优异，GAIA 评测得分超越 OpenA

国内优秀企业（企业型/垂直领域型）

金智维 Ki-AgentS：在金融圈以 90%占有率，助力企业流程自动化，金融圈以安全稳定为金标准，其 RPA 基础能力过强，融合了 AI 技术后，迅速以 Ki-Agent 系列智能体产品，拓展其垂直领域的影响力。

羚数智能：百工工业大模型成为国内首个备案的工业垂类大模型，服务振华重工等龙头企业。