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      2025年熱門的AI Agent方向及國(guó)內(nèi)外代表產(chǎn)品

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      2025年作為Agent發(fā)展元年,Manus敲響了AI 應(yīng)用大發(fā)展的號(hào)角,各種Agent應(yīng)用層出不窮。這些智能體基本框架是怎樣的,哪些更有前景?

      最近在海外看到一張「2025 年 AI Agent 技術(shù)趨勢(shì)全景圖」,覺得非常精彩,分享出來和大家交流。

      這張圖是 《Agentic AI:利用 AI 代理重塑商業(yè)與工作》作者拉凱什·戈赫爾所做,看趨勢(shì)圖之前,可以先看這張涵蓋LLM Workflow、RAG、AI Agent、Agentic AI等常見概念名詞的解讀。



      再來重點(diǎn)看這張趨勢(shì)圖,把未來一年最有可能落地的 Agent 形態(tài)、核心協(xié)議棧、工程框架與典型場(chǎng)景全部壓縮在一張圖里,非常清晰明了幫助大家完整理解Agent。


      1

      中心主題

      中間的圓環(huán)標(biāo)明了 2025 AI Agent Trends 的六大類趨勢(shì):

      • Agentic RAG(推理型檢索增強(qiáng)生成)

      • Voice Agents(語音智能體)

      • CUA(Computer Using Agents,能像人類一樣操作電腦的智能體)

      • Coding Agents(代碼智能體)

      • Deep Research Agents(深度研究型智能體)

      • Agent Protocols(智能體協(xié)議)

      六大Agent趨勢(shì)的外圈是代表產(chǎn)品,圓圈四周是每個(gè)Agent的流程圖。我們來具體解讀下,這里在每個(gè)Agent領(lǐng)域,鯨哥增加了國(guó)內(nèi)這個(gè)類型的代表產(chǎn)品。

      6大 Agent 模式

      1

      Agentic RAG

      定義:一種結(jié)合檢索與推理的 AI 智能體工作流,用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢索和生成。

      流程:

      • Memory(記憶):保存上下文信息

      • Planning(規(guī)劃):確定任務(wù)步驟

      • System Prompt(系統(tǒng)提示):定義任務(wù)邏輯

      • Agent(智能體):執(zhí)行任務(wù)

      • Tools(工具) + Vector Search(向量搜索) + Knowledge DB(知識(shí)庫(kù)):從外部數(shù)據(jù)庫(kù)檢索信息

      • Generate(生成):輸出結(jié)果

      國(guó)外代表:

      • PerplexityAI:主打即時(shí)信息檢索+引用來源,類似搜索引擎+AI顧問

      • Harvey:面向法律行業(yè)的專業(yè)推理與檢索

      • Glean:企業(yè)內(nèi)部知識(shí)檢索與智能問答

      國(guó)內(nèi)代表:

      • 秘塔AI搜索:聚焦本地化搜索+實(shí)時(shí)問答

      • 百度文心一言 + 搜索增強(qiáng):結(jié)合百度搜索做事實(shí)檢索

      • 360納米搜索:整合360搜索的即時(shí)信息流

      2

      Voice Agents

      定義:通過自然語言與用戶交互的智能體,支持語音輸入與輸出。

      • STT(Speech-to-Text) 將語音轉(zhuǎn)文字

      • Embedding Model + Retrieval API + Vector DB 處理信息

      • Agent 進(jìn)行任務(wù)執(zhí)行

      • TTS(Text-to-Speech) 將結(jié)果轉(zhuǎn)為語音

      • 可接入 Gmail、Telephony 等渠道

      場(chǎng)景:智能客服、語音助理、電話機(jī)器人

      國(guó)外代表:

      • OpenAI GPT-4o Voice:多模態(tài)對(duì)話,低延遲語音交互

      • Alexa LLM(亞馬遜):智能家居+語音助手

      • Apple Siri(升級(jí)版):與Apple Intelligence結(jié)合的智能助手

      • Meta’s Voicebox(研發(fā)中):多語言語音生成

      國(guó)內(nèi)代表:

      • 豆包:強(qiáng)實(shí)時(shí)語音識(shí)別與合成

      • 小愛同學(xué)(小米):深度嵌入IoT生態(tài)

      • 天貓精靈(阿里):智能家居+購(gòu)物語音控制

      • 華為小藝:跨設(shè)備語音助手

      3

      CUA(Computer Using Agents)

      定義:能夠像人類一樣操作電腦的軟件和界面。

      • 使用 語言模型 解析用戶指令

      • 獲取 桌面環(huán)境數(shù)據(jù)(Desktop Sandbox)

      • 結(jié)合 Vector DB、Memory、第三方工具(如 Stripe、DoorDash) 執(zhí)行任務(wù)

      場(chǎng)景:自動(dòng)化辦公、桌面軟件操作、RPA(機(jī)器人流程自動(dòng)化)

      國(guó)外代表:

      • Devin(Cognition AI):能直接在電腦環(huán)境中開發(fā)、調(diào)試、部署代碼

      • MultiOn:能代替用戶操作網(wǎng)頁(yè)、表格、日歷等

      • Adept ACT-1(研發(fā)暫停):早期探索自動(dòng)化辦公

      國(guó)內(nèi)代表:

      • 扣子空間(字節(jié)跳動(dòng)):低代碼構(gòu)建多場(chǎng)景桌面操作

      • MuleRUN:具備系統(tǒng)級(jí)操作的能力

      • Fellou:網(wǎng)頁(yè)與桌面操作的自動(dòng)化執(zhí)行

      4

      Coding Agents

      定義:能 10 倍速構(gòu)建和調(diào)試應(yīng)用的 AI 智能體。

      • 用戶提出 Query

      • Agent 選擇合適工具執(zhí)行(代碼生成、調(diào)試、測(cè)試)

      • 輸出成品代碼或測(cè)試結(jié)果

      工具鏈:

      • Code Generator:生成代碼

      • Code Debugger:調(diào)試代碼

      • Test Runner:自動(dòng)化測(cè)試

      場(chǎng)景:軟件開發(fā)、自動(dòng)化調(diào)試、代碼審查

      國(guó)外代表:

      • GitHub Copilot Workspace:支持從需求到部署的全鏈路編碼

      • Cursor:IDE級(jí)AI編程助手

      • Replit Agents:可多步生成、運(yùn)行、調(diào)試代碼

      國(guó)內(nèi)代表:

      • 通義靈碼(阿里):嵌入IDE的代碼生成與調(diào)試

      • 百度Comate:結(jié)合文心大模型的智能編程工具

      • 字節(jié)Trae:全流程的AI IDE產(chǎn)品

      5

      Deep Research Agents

      定義:多智能體協(xié)作,構(gòu)建深度研究型報(bào)告。

      • 用戶需求 → Aggregator(聚合器)

      • 分發(fā)給多個(gè) Sub-Agent(子智能體)

      • 各自檢索、引用(Citation Agent)、分析

      • 聚合輸出報(bào)告

      場(chǎng)景:市場(chǎng)調(diào)研、學(xué)術(shù)研究、情報(bào)分析

      國(guó)外代表:

      • OpenAI Deep Research(2025新功能):多Agent長(zhǎng)期調(diào)研

      • Perplexity Pro Search:支持多步調(diào)研與引用

      • LangChain + Agents:自定義研究工作流

      • Vulcan Research AI:行業(yè)情報(bào)自動(dòng)生成

      國(guó)內(nèi)代表:

      • 夸克深度搜索:支持多輪長(zhǎng)程研究

      • 阿里通義助理 Deep Search:針對(duì)行業(yè)報(bào)告和市場(chǎng)分析

      • 百度文心智研:自動(dòng)生成調(diào)研大綱與全文

      6

      AI Agent Protocols

      定義:統(tǒng)一的多智能體通信協(xié)議,簡(jiǎn)化跨平臺(tái)協(xié)作。

      關(guān)鍵技術(shù):

      • MCP、ACP、A2A(Agent-to-Agent) 協(xié)議

      • Google ADK、LangGraph、Cisco SLIM

      • Agent 發(fā)現(xiàn)與連接

      • 任務(wù)流轉(zhuǎn)與結(jié)果回傳

      • 支持流式與非流式數(shù)據(jù)處理

      意義:打通不同智能體和工具間的交互,形成互通生態(tài)

      國(guó)外代表:

      • Google AI Device Kit(ADK):多Agent跨設(shè)備調(diào)用

      • LangGraph:可視化多智能體協(xié)作編排

      • Cisco SLIM:企業(yè)級(jí)Agent通信標(biāo)準(zhǔn)

      • OpenAI MCP(Model Context Protocol):跨模型的上下文共享

      國(guó)內(nèi)代表:

      • 字節(jié)跳動(dòng)Coze協(xié)議層:支持不同Bot的消息與任務(wù)協(xié)作

      • 阿里云AgentFlow:跨Agent編排與協(xié)議轉(zhuǎn)換

      • 騰訊云智鏈協(xié)議:支持企業(yè)多Agent互通

      • 華為MetaAgent標(biāo)準(zhǔn):IoT與大模型互通協(xié)議

      整體趨勢(shì)總結(jié)

      戈赫爾還制作了Agent L1-L5的發(fā)展標(biāo)準(zhǔn):


      Level 5 – 完全自治智能體

      • 具備自我改進(jìn)能力,完全自主

      • 持續(xù)學(xué)習(xí)與推理

      • 無需人工干預(yù)

      Level 4 – 半自治智能體
      • 以目標(biāo)為驅(qū)動(dòng),具備多模態(tài)感知

      • 能感知復(fù)雜環(huán)境

      • 能基于過往經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行規(guī)劃

      Level 3 – 智能體工作流
      • 能基于反饋進(jìn)行推理和學(xué)習(xí)

      • 具備自然語言理解

      • 工具編排

      Level 2 – 智能自動(dòng)化
      • 基礎(chǔ)AI系統(tǒng),自治性有限

      • 簡(jiǎn)單機(jī)器學(xué)習(xí)用于模式識(shí)別

      • 提供部分決策支持

      Level 1 – 基于規(guī)則的自動(dòng)化
      • 剛性、基于規(guī)則的系統(tǒng),無學(xué)習(xí)能力

      • 簡(jiǎn)單的 if-then 邏輯

      • 手動(dòng)使用工具完成操作

      • 無適應(yīng)性和智能

      并認(rèn)為得益于 GPT-5、Claude 4.1、Grok 4 和其他內(nèi)置Agent的基礎(chǔ)模型突破,當(dāng)下Agent正朝著以下模式發(fā)展:

      • 多智能體協(xié)作化:從單一 AI 升級(jí)到多智能體分工協(xié)作。

      • 多模態(tài)輸入輸出:語音、文本、代碼、桌面操作都可以接入。

      • 工具鏈深度集成:每類智能體都配合檢索、數(shù)據(jù)庫(kù)、測(cè)試和第三方 API。

      • 跨協(xié)議互通:通過標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議讓不同廠商、不同類型智能體無縫交流。

      • 高自動(dòng)化程度:很多智能體可直接替代人工執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。

      特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

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