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探索AI Agent的神秘世界,揭开其背后的技术架构和应用前景。 核心内容: 1. AI Agent的兴起背景与市场现状 2. 深入解析Agent的核心概念与定义 3. Agent的技术架构与未来发展方向
最近,AI Agent、MCP、DeepSearch、DeepResearch、Browser/Computer/Phone Use、超级搜索、混合推理、沉思等新词层出不穷,你是不是对这些buzz word(时髦术语)感到很懵?
Manus、Neo、Genspark、Lovart、II-Agent、Skywork Super Agents、MiniMax Agent、Medeo、GitHub Coding Agent、心响、AutoGLM沉思、扣子空间、问小白研报、Qbot等AI Agent不断涌现,你是不是陷入了选择困难症?
图来自我周末在上海分享的PPT
明明2024年,Agent还是一个“冷门”应用产品。翻过乙巳年春,爆火的AI产品除了DeepSeek外,就属Manus这类Agent了。
尤其是最近一个月,各大厂商蜂蛹而至,不断推出New Agent。
而且,更多大厂、小创的Agent,还在路上。
关于Agent的科普
1)到底什么是TM的Agent?
都说2025年是Agent元年,但似乎没人知道到底什么是TM的Agent。
图来自庄明浩老师的PPT
是扣子上编排的Agent应用吗?还是Manus这类通用Agent?通用Agent等不等于AGI?Perplexity能不能算Search Agent?是workflow成就Agent还是Agent在让workflow消失?agentic workflow和agentic system是一个东西吗?
为什么“规划-记忆-工具-多Agent协作”这个早在去年就提出的Agent架构会被大家捧如圭臬至今?除了虚拟机、浏览器(Browser)、手机以外,Agent还能“操作”什么?是必须依赖MCP、A2A这类服务于人类的协议?还是说AI应该有一套自己的操作语言和协议?
以上这些问题,你有答案吗?一千个人眼中有一千个Agent概念,当下的Agent概念正在泛化,也在分裂。
如果非要给Agent一个定义的话,我倾向于采用OpenAI的观点——Agent是以大语言模型为大脑驱动的系统,具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力,能够自动化执行和完成复杂任务。
自主性和自适应,是判断一款AI产品是不是Agent的关键。
2)Agent的架构
通常认为,Agent的架构主要由感知模块、规划策略、记忆存储、工具操作以及执行动作这几个关键部分组成。这些部分相互协作,共同构建起Agent的工作机制。
一个基于大模型的AI Agent系统可以拆分为大模型、规划、记忆和工具使用四个环节。
简单理解就是,Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用。其中,LLM扮演了Agent的“大脑”,在系统中提供推理、规划能力。
图由「问小白研报」生成
比如Manus,它采用了多智能体架构(Multiple Agent System, MAS),能够将复杂任务拆解为多个子任务,并由不同的智能体(Agent)协作完成。
3)Agent与DeepSearch、DeepResearch的区别
今年,buzz word实在太多了。
1月以来,先后出现了DeepSearch、DeepResearch等新词。看起来都是做深度搜索、深度研究,那Agent与他们有什么区别?
简单理解就是:
DeepSearch是AI搜索的升级版,可以边搜边想,直到找到最优答案;
DeepResearch又是DeepSearch的升级版,由Gemini率先提出,经ChatGPT发扬光大,不仅能深度搜索,还能做深度研究;
而AI Agent则是具有自主执行能力的智能系统,能够完成从规划到执行的完整闭环,直接交付产品。
4)目前都有哪些Agent?
据沃垠AI统计,目前已有Manus、Neo、Genspark、Lovart、II-Agent、Skywork Super Agents、MiniMax Agent、Medeo、GitHub Coding Agent、心响、AutoGLM沉思、扣子空间、问小白研报、Qbot等AI Agent。
我们挑了其中10款主流Agent做进一步分析。
这是核心功能对比。
自主规划方面,Manus、Genspark更胜一筹;工具调用方面,Manus最多;多模态方面,Lovart最强,支持图片、视频、3D和语音。
这是部分Agent的详细介绍。
10款Agent中,除Genspark、Neo、Manus采用付费订阅制以外,其他Agent都还处于免费推广期。
这是部分Agent的舆论评价情况。
一句话总结这10款Agent。
揭秘前文
以上科普内容,由我与AI协作创作。所有配图均为AI生成,我只修订了文字部分。
怎么做的呢?把这段Prompt发给「问小白研报」就可以了。
对这10款AI Agent(Manus、Genspark、Lovart、Flowith Neo、Medeo、MiniMax Agent、天工超级智能体、AutoGLM沉思、心响、扣子空间)进行深度分析,按照下面结构写一份研究报告:
1、Agent的定义与技术架构
2、Agent与DeepSearch、DeepResearch的区别;
3、10款Agent简介(上线时间、研发公司和产品定位等);
4、10款Agent功能对比分析;
5、10款Agent定价、用户数量及收入情况;
6、舆论对10款Agent的评价情况;
7、一句话总结10款Agent,并附上使用网址;
注意:1.只搜索2025年的信息;2.为了让搜索结果精准权威,请使用高级搜索技巧生成搜索关键词。
最近,「问小白研报」功能正式上线了,所有人都可以体验。
体验链接:www.wenxiaobai.com
这是一个类似OpenAI DeepResearch(深度研究)的功能,擅长写报告、论文、志愿填报、市场调研、旅游攻略和股市分析等。
我跟问小白的朋友打听了下,这个产品来自元石科技自研,它可以像真人一样研究问题,通过多轮思考与工具调用,来生成深度研究报告,并自动创建一个可视化网页。
最近,他们正在做邀请好友领金币的活动,大家可以试下
。邀请一个好友获得50个金币,可以做3次「问小白研报」任务了。
另外,我在使用中发现他们家新上线的「学术搜索」,也还不错。
刚好,我想了解下AI Agent的最新论文,于是马上敲入Prompt:
2025年,关于【Agent】主题被引用最多的论文有哪些?以时间+论文名+论文摘要的形式发我。
然后,它就迅速从arXiv、springerlink、nature、science等权威期刊上搜索信息,返我结果。
文末,还可以一键转成精美网页。
这个论文摘要读起来,学习效率一下子提升了很多。
写在最后
AI搜索,一直是我们的高频场景。
但你发现没有,能够做好的其实没有几家。要么是幻觉高居不下,要么是场景脱离实际。
而问小白提供了三种搜索:简单问题用小白AI搜索,复杂问题用小白研报,学术研究用学术搜索。
体验链接:www.wenxiaobai.com
最近,我看到好几个做AI搜索的,都跑去All in Agent了。这是因为他们在AI搜索路上积累了大量的经验和技术,现在“舞”时已到,值得All in(也值得沃垠AI曝光
)。
Agent一词,最早来源于拉丁语Agere,意思是"to do"。我在「问小白研报」身上,看到了他们AI搜索的实力。
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