秒懂 AI Agent：概念、能力与智能体差异全解析

在人工智能领域，AI Agent 逐渐成为热门话题。前段时间 Manus 的出现，更是让智能体尤其是企业级智能体受到广泛关注。那么，究竟什么是 AI Agent ？其能力基座包含哪些方面？个人智能体与企业智能体又存在怎样的差别？哪些公司在这两个领域较为突出？让我们一探究竟。

一、AI Agent 的概念

AI Agent 指的是具备感知环境、独立决策并主动执行行动能力的人工智能系统。形象地说，它如同一个拥有“大脑 + 眼睛 + 双手”的智能体。其中，“大脑”是指具有千亿参数的大模型，赋予它理解复杂指令的能力；“眼睛”借助 IDP 智能文档技术，实现精准信息识别；“双手”则依靠 RPA 机器人流程自动化技术，能够自动操作手机和电脑。

以 Manus 为例，它宣称自己是“全球首款通用型 AI Agent”，在引发追捧的同时也遭受诸多质疑。由于采用邀请码机制，全网一码难求，被指可能是“饥饿营销”。而且 Manus 尚未对公众开放，其实际表现难以验证。

有自媒体指出，Manus 官方演示的部分功能，此前 OpenAI 的 Operator 以及智谱 AI 的 Phone Use 等已实机展示。甚至有开发者怀疑 Manus 是海外技术的“本土化套壳”，质疑其“自主性”被过度夸大，因为其核心架构与 Anthropic 的“ComputerUse”相似，“自主规划”能力多依赖现有大语言模型如 GPT - 4 的调用，未体现底层技术突破。

此外，Manus 的讨论主要集中在中文互联网，海外 AI 社区对此鲜有关注。不过，Manus 确实让智能体及企业级智能体的概念热度大增，后续智谱等不少公司都发布了企业级智能体。

二、AI Agent 的能力基座

1. 环境感知（Perception）

• 文本感知：最初阶段，AI Agent 主要通过接收用户输入的文本感知环境信息。

• 间接多模态感知：借助 OCR 等技术，将图片、PDF 等格式转换为文本输入，实现间接的多模态信息获取。

• 端到端视觉感知：如 2023 年 GPT4 的 Vision 版本，开启了多模态模型初阶，使大模型具备视觉感知能力。

• 端到端多模态感知：到 2024 年 GPT4o，进一步将声音等信息直接喂给大模型进行端到端训练，丰富了感知细节，如同为大模型装上了“眼睛”和“耳朵”。

2. 推理与规划（Planning）

• 初步规划能力：利用 CoT 思维链和 ToT 思维树，使模型在回答问题前主动逐步拆解问题，然后综合给出答案思路。

• 人为干预：通过 Workflow 和多智能体架构，各 AI 分工协作完成任务，但步骤需人为锁定，任务变化时需重新设计。

• 专门推理模型：Open 的 o1 模型，让大模型学会在每次回答问题前进行自主推理。

• 模型即 Agent：OpenAI 的 Deep Research（端到端训练后的 o3 模型），能自主控制检索信息、整理信息、深度检索及分析总结的全过程。

3. 行动（Action）

• 基础调用方式：通过编程接口（API）或指令集，将 Agent 的底层能力封装，实现功能快速触发，像自动化脚本、机器人 SDK、低代码平台就是典型应用。

• 更复杂的行动设计：面对复杂行动，Agent 需协调多个子任务，涉及分层任务分解、动态策略调整以及多模态协同输入输出。此外，训练大模型理解屏幕像素的标准化接口，虽有助于实现跨平台通用 Agent（如自动化测试、游戏 AI），但面临数据异构性和计算效率方面的挑战。

4. 记忆（Memory）

• 短期记忆：多轮对话时，大模型常出现遗忘现象，因此业界曾致力于增加上下文长度。

• RAG 检索增强生成：通过实时检索外部知识库，补充 Agent 的知识盲区，提高生成内容的准确性。

• 即时记忆：仅在当前操作瞬间保留极短期记忆，用于处理实时输入，如传感器数据流、单次 API 响应。

三、个人智能体与企业智能体的差别及相关公司

1. 个人智能体：

主要服务于个人，满足日常需求，通用性较强。例如：

• Deepseek、Kimi、豆包：集信息搜索、文档阅读、资料整理、内容创作等多种功能于一身，是提升个人工作效率的得力工具。

• Coze 扣子：由字节跳动发布的 AI 聊天机器人构建平台，无需编程经验，用户凭借想法就能快速、低门槛搭建专属 Chatbot，并一键发布到豆包、飞书、微信公众号等多个社交平台和应用程序。

• 还有 Midjourney、Stable Diffusion、Runway ML、Pika Labs 等专注于图片生成、视频生成的智能体。

2. 企业智能体：

是能感知企业业务环境、决策并执行以实现特定业务目标的智能软件系统。它服务于企业，处理大量复杂业务数据，注重流程优化与决策，定制化程度高。比如：

• Microsoft—Copilot Studio：为企业提供创建 AI“代理”能力，这些“代理”如同虚拟员工，可处理日常行政事务，如回答客户查询、管理 IT 支持工单、自动回复电子邮件等，应用场景包括个人办公 Copilot、财务销售和服务 Copilot、安全 Copilot。

• Monica—Manus：Manus 被宣传为真正自主的主体，能弥合概念与执行的差距。经典应用场景包括简历筛选、房产遴选、股票分析等企业任务。

• 金智维—企业级智能体 Ki - AgentS：具有高执行效率，结合大模型深度微调提升专业领域精准度，融合 RPA 的高精准和验证机制，避免大模型幻觉，确保业务规则合规准确。同时具备高创建效率，支持将已验证的业务流程一键封装为复用 Agent 模板库，用户可直接调用快速执行任务，广泛应用于政务、金融、汽车和医疗等领域。

此外，用友 BIP、智谱清流、AutoAgents 灵搭平台、百度云千帆 AppBuilder 等也在企业智能体领域有所建树。

通过以上解析，相信大家对 AI Agent 的概念、能力以及个人智能体与企业智能体的差异有了较为清晰的认识。