一、引言
2024 年，AI Agent 技术成为备受瞩目的焦点，其强大的功能和广泛的应用前景正在深刻改变我们的工作和生活方式。作为一种智能实体，AI Agent 具备自主感知环境、决策行动的能力，如同个人或组织的数字化替身，能有效简化工作流程、降低人力投入和沟通障碍，极大地提升效率与协作水平。本文将深入探讨 AI Agent 的核心机制、各平台功能特点、主流一站式 Agent 平台、框架总结以及其在多个领域的应用，为读者全面呈现这一前沿技术的全貌。
二、Agent 基础
（一）核心决策机制
AI Agent 的核心决策机制围绕动态适应和持续优化展开。借助大型语言模型（LLM），Agent 能够根据实时变化的环境信息，灵活选择并执行合适的行动策略，同时对行动结果进行精准评估与判断。这一过程通过多轮迭代不断演进，每一次迭代都基于对环境的深入理解和上一次执行效果的反馈，以逐步逼近并最终实现既定目标。这种运作模式确保了 Agent 在复杂多变的环境中保持高效、灵活和适应性，持续推动任务向成功迈进。
（二）精简决策流程
- 感知（Perception）：Agent 从环境中收集信息并提取相关知识的能力。例如，在智能客服场景中，感知用户的问题描述、语言风格以及提问的上下文等信息。
- 规划（Planning）：为实现某一目标而做出的决策过程。比如，根据用户的问题规划回答的思路、确定需要调用的工具或知识资源等。
- 行动（Action）：基于环境和规划做出的动作。可能是回答用户的问题、执行特定的任务（如查询数据库、调用外部 API 等），或者与其他 Agent 进行交互。
（三）工程实现核心模块
- 推理：运用逻辑和算法对信息进行处理和分析，以做出决策。例如，在处理复杂问题时，通过推理确定问题的类型、关键信息以及可能的解决方案。
- 记忆：包括短期记忆和长期记忆，用于存储和检索信息。短期记忆帮助 Agent 在当前交互中记住关键信息，长期记忆则用于积累知识和经验，以便在后续任务中参考。
- 工具：Agent 可调用的各种工具和资源，如计算器、搜索引擎、数据库等，以扩展其功能。例如，在进行数据分析时，调用数据分析工具来处理和可视化数据。
- 行动：执行具体的操作，如发送消息、执行代码、控制设备等，以实现目标。
三、各平台功能总结与比较
（一）官方 GPTs 商店
各大平台均设有官方 GPTs 应用商店，汇聚了丰富多样的插件与模型，能满足用户多元化的需求。这些插件和模型涵盖了从专业领域（如医疗、金融）到日常生活（如娱乐、学习）的各个方面，用户可以根据自己的需求选择合适的应用，扩展 Agent 的功能。
（二）知识库
各平台在知识库构建上独具特色，内容广泛且深入。知识库包含了大量的知识和信息，如行业知识、历史数据、常见问题解答等，Agent 可以从中快速获取所需信息，为用户提供准确、全面的回答。
（三）流程图编排
作为标配功能，流程图编排允许无编程基础的用户通过直观的拖拽操作，迅速构建高效的工作流，实现流程自动化。用户可以根据自己的业务逻辑，将不同的任务和操作组合成一个完整的工作流程，提高工作效率和准确性。
（四）多模型支持
部分平台展现出开放姿态，兼容多种模型选择；而有的则专注于自家大模型的深度优化。不同的模型在性能、特点和适用场景上有所差异，多模型支持使用户能够根据具体任务选择最合适的模型，或者在不同模型之间进行切换和组合，以获得最佳效果。
（五）插件调用
插件调用机制极大地增强了平台的灵活性与扩展性。用户可以根据实际需求灵活调用各类插件，如文件格式转换插件、图像处理插件等，以满足特定的任务需求，提升工作效率和质量。
（六）Prompt 配置
各平台在 Prompt 配置方面均展现出创新精神，提供个性化、精细化的配置选项。用户可以通过调整 Prompt 参数，精确控制模型的行为，如语言风格、回答的详细程度、重点关注的内容等，以满足特定场景下的需求，获得更符合期望的回答。
四、国内主流一站式 Agent 平台深度测评
（一）Betteryeah
- 网址与团队背景
网址：https://www.betteryeah.com/agentstore。其核心团队源自阿里巴巴钉钉的初创精英，专注于打造零门槛 Agent 构建平台，致力于快速激活并释放大模型的强大潜力。 - 产品形态与开发模式
与 Coze 等前沿平台类似，属于高度集成的平台型产品，为用户提供一站式解决方案。开发模式灵活多变，既支持单一 Agent 的精细化打造，也适用于 Multi - Agent 系统的复杂部署，满足不同业务场景的多样化需求。 - 应用场景与智能体中心
面向企业级市场，聚焦 AI 客服、营销、销售等多个关键领域，提供智能化升级的全面解决方案。其官方智能体中心汇聚了全类别的智能应用，包括智能客服系统、针对电商、销售、营销、HR 等垂直行业的定制化方案以及学习资源等，助力企业轻松实现数字化转型与智能化升级。
（二）Coze
- 网址与平台定位
网址：https://www.coze.cn。是字节精心打造的 AI Bot 开发旗舰平台，致力于赋能开发者，以强大而简洁的界面加速智能聊天机器人的设计与部署流程。在中文大模型智能体生态中处于先驱地位，在智能体编排工具成熟度、插件广泛性、兼容大模型种类多样性以及发布渠道全面覆盖等方面均展现出非凡实力。 - 开放与用户体验
平台慷慨开放，自研的云雀大模型和外部知名的 moonshot 等尖端技术均对开发者免费开放，极大降低了创新门槛。其卓越的用户体验和庞大的日活用户数共同构筑了行业领先地位，无论是生态构建、用户体验还是底层技术支撑，都是智能体平台中的佼佼者。 - 与豆包的关系
字节的另一款 AI 智能对话助手豆包，以独特的 prompt 驱动方式让用户轻松定制专属智能体，亮点在于无缝集成先进的 TTS（文本到语音）技术，使自定义智能体能够直接与用户进行语音交互，体验更加自然流畅。相较于 Coze 的全方位智能体构建方案，豆包更像是功能精炼、操作快捷的便携式 Coze 版本，尤其适合在移动端快速高效应用。
（三）百度千帆 AgentBuilder
- 网址与产品性质
网址：https://agents.baidu.com/，是一款智能体开发工具，旨在降低智能体开发门槛，让每个人和组织都能成为智能体开发者，是百度推出的三大 AI 开发工具之一。 - 产品形态与开发方式
基于文心大模型的智能体平台，也是平台型产品。支持开发者根据自身行业领域和应用场景选择不同类型的开发方式，提供低成本的 prompt 编排方式，同时具备零代码和低代码两种开发模式，适合不同技术背景的开发者。 - 智能体中心应用
智能体中心的热门应用主要聚焦于提效、娱乐、生活以及实时热点（如高考）等方面，展示了其在不同领域的应用潜力。
（四）SkyAgents（昆仑万维）
网址：https://model-platform.tiangong.cn/
- 产品创新点
昆仑万维推出的天工 SkyAgents 是一款引领未来的 AI Agents 构建平台，旨在重塑智能应用的创造边界。其产品形态创新，以先进技术架构打造高效、灵活的构建生态系统，集成前沿人工智能技术，通过模块化设计使 AI Agent 的创建与部署变得简单快捷。 - 开发体验革新
引入革命性的开发方式，用户仅需自然语言输入即可描述 Agent 功能与行为，可视化拖拽界面将复杂技术操作简化为直观图形操作，深度集成 Skywork 大语言模型，提升智能化水平。 - 应用场景与社区生态
智能体凭借强大感知与决策能力，适配各类业务场景，如电商、客服、金融、制造等领域，提供定制化智能解决方案助力企业数字化转型。其智能体中心形成活跃社区生态，有官方示例 Agents 展示最佳实践，全球开发者贡献智慧，构建多元化 Agent 市场，为用户提供更多选择。
（五）阿里云魔搭社区
网址：https://modelscope.cn/studios/agent
- 产品特色与优势
推出专为开源大语言模型（LLM）量身定制的 AI Agent 开发框架，完美兼容并优化主流 LLM，提供高度灵活可扩展平台，使开发与部署更便捷高效。 - 开发方式与功能创新
支持创建多样化多模态 AI Agent，涵盖客户服务、个人助理等多领域，满足不同场景智能化需求。用户可构建能处理多类型信息（文本、图像、语音等）的智能体，实现全方位用户交互体验。还引入一键发送指令调用其他 AI 模型功能，简化模型集成协作流程，提升项目智能化水平与响应速度。 - 低 / 零代码平台与未来发展
结合低 / 零代码平台设计理念，降低开发门槛，非技术背景用户也能参与。通过直观图形界面和丰富预设模板，用户可快速上手定制智能体。框架设计考虑未来技术趋势，适用于多种业务场景，具有高度可扩展性和兼容性，将持续适配更多开源大模型，提供更强大 AI 解决方案。
（六）讯飞的星火友伴
- 平台与引擎实力
讯飞科技凭借深厚 AI 技术底蕴，携手星火 V3.0 强大引擎，打造专注于虚拟人格 GPTs 应用的创新平台，为个性化智能交互体验开辟新道路。 - 智能体中心与模板定制
智能体中心有讯飞官方设计的多种虚拟人格模板，涵盖客服助手、聊天伙伴、顾问导师等角色设定。用户可按需选择模板并进行二次改造与个性化定制，满足不同场景需求。
（七）智谱
网址：https://chatglm.cn/main/toolsCenter
- Agent 生成器特点
智谱清言推出的 Agent 生成器在提供基础智能体生成能力的同时，支持开发者通过 API 调用方式灵活使用智能体。其 API 覆盖清言 C 端页面核心功能，包括文本对话、文生图、图片解读、联网搜索、文档解析、Python 代码执行及外部 API 调用等。 - 智能体中心内容
智能体中心热门智能体丰富多样，有官方打造和个人开发者贡献的，紧贴时事热点（如高考志愿填报助手），分类涵盖工具类、娱乐类、生活类等多个领域，满足不同用户多样化需求。
五、Agent 框架总结
（一）单智能体与多智能体构成
- 单智能体
由大语言模型（LLM）、观察（obs）、思考（thought）、行动（act）和记忆（mem）组成。例如，在一个简单的智能问答系统中，LLM 负责理解用户问题并生成回答，观察用户输入，通过思考确定回答策略，执行回答动作，并利用记忆存储和检索相关信息。 - 多智能体
包括智能体、环境、SOP（标准操作程序）、评审、通信和成本等要素。多个智能体在环境中相互协作，通过定义 SOP 明确各自的任务和执行顺序，评审机制保证智能体的健壮性，通信机制实现信息传递和共享，同时考虑资源分配和成本控制。
（二）多智能体的优缺点
- 优点
- 多视角分析问题
虽然 LLM 本身可以模拟多种视角，但在实际应用中往往会随着 system prompt 或前几轮对话快速收敛到某个具体视角。多智能体则可以通过不同智能体从多个视角分析问题，提供更全面的解决方案。例如，在市场分析场景中，不同智能体可以分别从消费者、竞争对手、市场趋势等多个角度进行分析，然后综合得出更准确的结论。 - 复杂问题拆解
每个子 agent 负责解决特定领域的问题，降低了对单个智能体记忆和 prompt 长度的要求。在处理复杂的项目管理任务时，可以将任务分解为规划、执行、监控等多个子任务，由不同的子智能体分别负责，提高处理效率和准确性。 - 可操控性强
可以自主选择需要的视角和人设，根据具体任务需求灵活调整智能体的行为和角色。在角色扮演游戏中，智能体可以根据玩家的选择和游戏情节的发展，动态切换不同的角色和行为模式。 - 开闭原则
通过增加子 agent 来扩展功能，新增功能无需修改之前的 agent，提高了系统的可扩展性和灵活性。例如，在一个智能客服系统中，如果需要增加新的服务功能，只需添加相应的子智能体即可，不会影响现有系统的稳定性。 - （可能）更快的解决问题
解决单 agent 并发的问题，多个智能体可以同时处理不同的任务或子任务，加快问题解决速度。在大规模数据处理场景中，多个智能体可以并行处理数据，提高处理效率。 - 缺点
- 成本和耗时的增加
运行多个智能体需要更多的计算资源和时间，增加了系统的成本和运行时间。特别是在处理大规模、复杂任务时，对硬件资源的要求更高。 - 交互更复杂、定制开发成本高
多智能体之间的交互和协作需要精心设计和调试，增加了系统的复杂性。同时，定制开发多智能体系统需要考虑更多的因素，如智能体之间的通信协议、任务分配策略等，导致开发成本增加。 - 简单的问题 single Agent 也能解决
对于一些简单的问题，使用单智能体可能已经足够，多智能体系统可能会显得过于复杂和冗余。 - 解决复杂问题
如大型企业的供应链管理，涉及采购、生产、物流、销售等多个环节，需要多个智能体分别负责不同环节的优化和协调，以实现整体供应链的高效运作。 - 生成多角色交互的剧情
在游戏开发、影视创作等领域，多智能体可以模拟不同角色的行为和交互，生成丰富多样的剧情。例如，在一款角色扮演游戏中，不同智能体扮演不同的角色，根据玩家的选择和游戏规则进行互动，推动游戏剧情的发展。 执行架构优化：通过论文数据支撑，对 single agent 的执行架构进行优化。例如，从传统的链式思考方式（CoT）转变为多维度思考方式（XoT），即从一个 thought 一步 act 变为一个 thought 多个 act，提高 agent 的决策能力和执行效率。
长期记忆的优化：打造具备个性化能力的 agent，模拟人类的回想过程，将长期记忆加入 agent 中。这样 agent 可以更好地记住历史信息，提高对复杂任务的处理能力和适应性。
多模态能力建设：使 agent 能够观察到的不仅仅限于用户输入的问题，还可以包括触觉、视觉、对周围环境的感知等。通过多模态信息的融合，agent 可以更全面地理解任务和环境，提供更准确和丰富的响应。
自我思考能力：赋予 agent 主动提出问题和自我优化的能力。agent 能够在执行任务的过程中不断反思和改进自己的行为，提高自身的性能和适应性。
环境与通讯：
- Agent 间的交互
实现不同 agent 之间的有效沟通与协作，确保信息能够准确传递。 - 消息传递
建立高效的消息传递机制，使 agent 能够及时接收和处理来自其他 agent 的信息。 - 共同记忆
创建共享的记忆空间，让 agent 可以存储和检索共同的知识和经验。 - 执行顺序
明确 agent 执行任务的先后顺序，以确保整个系统的有序运行。 - 分布式 agent
支持分布式部署，提高系统的可扩展性和容错性。 - OS-agent
与操作系统深度融合，实现更高效的资源管理和任务调度。 SOP：
- 定义 SOP
- 编排自定义 Agent
评审：
- Agent 健壮性保证
确保 agent 在各种情况下都能稳定运行，具备良好的容错能力。 - 输入输出结果解析
对 agent 的输入和输出结果进行分析和解释，以便更好地理解和评估其性能。 成本：
- Agent 间的资源分配
合理分配计算资源、存储资源等，以提高系统的效率和性能。 Proxy：
- 自定义 proxy
支持用户自定义代理，实现可编程性和对不同规模模型的执行。 - NPC 对话
AI Agent 可以为游戏中的 NPC 赋予更加智能和自然的对话能力，使玩家与 NPC 的交互更加真实和有趣。NPC 能够根据玩家的问题和行为做出不同的反应，提供个性化的回答和任务引导，增强游戏的沉浸感。 - 游戏素材生产
协助生成游戏剧情、角色设定、地图设计等素材。例如，根据特定的主题或风格要求，生成独特的游戏剧情和角色背景故事，或者帮助设计师创建更加丰富和多样化的游戏地图。 - 文章写作
能够快速生成高质量的文章，包括新闻报道、科技评论、文学创作等。在新闻领域，根据给定的事件信息和要点，迅速撰写新闻稿件；在文学创作中，辅助作家构思情节、创作人物对话等。 - 图像生成与编辑
结合文生图技术，根据用户的描述生成相应的图像，或者对现有图像进行编辑和优化。例如，为电商产品生成吸引人的宣传图片，或者根据用户的创意需求修改图片的风格和内容。 - 个人日程管理
帮助用户安排日常活动、提醒重要事项、制定任务计划等。根据用户的习惯和偏好，智能地调整日程安排，提供合理的时间规划建议。 - 健康管理助手
监测用户的健康数据（如运动记录、饮食摄入等），提供健康建议和个性化的健身计划。例如，根据用户的运动目标和身体状况，制定适合的锻炼方案，并实时跟踪和调整。 - 系统操作优化
学习用户的操作习惯，自动优化系统设置，提高系统性能和用户体验。例如，根据用户经常使用的软件和操作流程，调整系统资源分配，加快软件启动速度。 - 智能文件管理
协助用户整理文件、分类存储、快速查找文件等。通过理解文件内容和用户的使用模式，自动为文件添加标签和分类，方便用户快速定位所需文件。 - 智能办公助手
在办公场景中，如文档处理、数据分析、会议安排等方面提供帮助。例如，自动生成文档大纲、进行数据分析和可视化展示、协助安排会议时间和议程等，提高办公效率。 - 专业领域辅助
在医疗、法律、金融等专业领域，为专业人士提供辅助决策和信息查询服务。医生可以利用 AI Agent 快速查询医学文献和病例资料，律师可以获取相关法律法规和案例参考，金融分析师可以进行市场数据的快速分析和预测。
（三）多智能体能解决的问题
（四）Agent 框架发展趋势
Multi - Agent 框架是当前有限的 LLM 能力背景下的产物，主要用于解决当前 LLM 的能力缺陷，通过多次迭代弥补错误。然而，不同框架之间存在较高的学习和开发成本。随着 LLM 能力的不断提升，未来的 Agent 框架有望朝着更加简单、易用的方向发展，降低开发门槛，提高开发效率，使更多用户能够轻松构建和应用 AI Agent。
六、Single Agent 与 Multi Agent
▐ Single Agent 框架
▐ Multi-Agent 框架
七、AI Agent 的应用方向
（一）游戏场景
（二）内容生产
（三）私域助理
（四）OS 级别智能体
（五）工作提效
八、小结
AI Agent 作为一项具有巨大潜力的技术，正逐渐渗透到各个领域，为我们的生活和工作带来诸多便利和创新。通过对其核心机制、平台功能、框架特点以及应用方向的深入了解，我们可以看到 AI Agent 在简化流程、提升效率、拓展创造力等方面的显著优势。尽管目前在多智能体框架等方面还存在一些挑战，但随着技术的不断发展，未来的 AI Agent 必将更加智能、易用，为人类社会创造更多的价值。无论是企业寻求数字化转型，还是个人追求更高效的生活和工作方式，都应密切关注 AI Agent 技术的发展动态，积极探索其在自身领域的应用潜力。
