當(dāng)你告訴它，“我想為 xxx 咖啡做一套包裝設(shè)計”，它就能自動生成 3 種不同風(fēng)格的包裝盒、咖啡袋、馬克杯和展示場景。

就像請了一位 AI 視覺總監(jiān)，一次性打包輸出你要的品牌物料方案。

它就是——Lovart AI，全球首個 AI 設(shè)計師。

當(dāng)你輸入一句需求描述，它能自動讀取項目說明、寫出完整代碼、調(diào)試出錯、部署上線。

完全不需要人工參與，它就能自動幫你開發(fā)應(yīng)用。

它就是——Devin，全球首個 AI 工程師。

你只需要輸入一次任務(wù)指令，它就能每天自動整理最新的行業(yè)資訊，抓取各大平臺的重點內(nèi)容，并分類匯總成“技術(shù)更新、市場趨勢、公司動態(tài)”等模塊，并在每天固定時間更新發(fā)布到自動生成的網(wǎng)頁上。

不寫代碼、不裝插件，也不用手動維護(hù)內(nèi)容。

它就是——Manus，全球首個 AI 辦公員。

三款產(chǎn)品，三種能力，一個共同的特征：

它們不是聊天工具，而是能“替你干活”的 AI。

也是，2025 年 AI 領(lǐng)域最熱門的新風(fēng)口：智能體。

大家好，我是言川。今天就帶你徹底搞懂智能體的來龍去脈。

更多測評：

一、什么是智能體？

如果說大語言模型是“會說話的大腦”，那智能體，就是這個大腦長出了眼睛、手腳和記憶系統(tǒng)，能聽懂你在說什么，也能自動完成你要做的事。

如果用專業(yè)的語言解釋，那么：

智能體（AI Agent），是具備“感知 + 推理 + 行動 + 記憶”能力的智能系統(tǒng)。

比如你說：“創(chuàng)建一個在不同環(huán)境條件下進(jìn)化的細(xì)菌菌落模擬，并部署上線。”

大模型會給你一套完整開發(fā)方案，但具體執(zhí)行部分還需要你手動操作。

而智能體，不僅能寫出完整代碼，還能自動檢查是否可運行，直接部署上線，并返回訪問鏈接。你只說一句，它就能幫你全做完。

這就有點像《鋼鐵俠》里的賈維斯。

當(dāng)托尼·史塔克只說一句話，賈維斯就能分析戰(zhàn)場、遠(yuǎn)程部署戰(zhàn)甲、協(xié)助決策——這就是“智能體”真正的形態(tài)：有目標(biāo)感、能調(diào)用工具、具備行動力的 AI。

雖然我們今天還做不出賈維斯，但像 Devin、Manus、Lovart 這些智能體，已經(jīng)有“現(xiàn)實版”賈維斯的雛形了。

這也標(biāo)志著，AI 第一次從“語言模型”進(jìn)化成了“任務(wù)執(zhí)行體”。

二、智能體的四大核心組成

一個能“替你干活”的智能體，并不是一個大模型那么簡單，它其實是由多個功能模塊組合而成的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，每一個模塊都承擔(dān)著關(guān)鍵職責(zé)。

1. 感知：讓智能體“聽得懂”

感知模塊讓智能體能夠接收并理解來自外界的各種信息。無論是文本、語音，還是圖像、視頻，它通過不同的方式將這些信息轉(zhuǎn)化為可以理解的形式，幫助智能體“知道”當(dāng)前發(fā)生了什么。

1. 文本輸入：通過自然語言處理（NLP），智能體能理解你輸入的文字。
2. 語音識別（ASR）：將語音轉(zhuǎn)化為文本，幫助智能體理解口語命令。
3. 圖像/視頻識別（如 CLIP）：讓智能體能夠“看到”圖像/視頻，理解其中的內(nèi)容。

比如最近，特斯拉首次實現(xiàn)了一次從工廠出發(fā)、駛往客戶住址的全流程自動駕駛交付——全程無駕駛員、無遠(yuǎn)程操控，僅靠智能體對環(huán)境的感知和決策獨立完成任務(wù)。

2. 推理：讓智能體“思考”該做什么

推理模塊是智能體的“大腦”，它將感知模塊獲得的信息進(jìn)行處理和分析，做出最優(yōu)決策。智能體根據(jù)推理結(jié)果判斷接下來應(yīng)該采取什么行動。

1. LLM（大語言模型）：通過模型的強(qiáng)大語言理解能力，智能體能夠分析復(fù)雜任務(wù)并給出合理方案。
2. 提示詞（Prompt）：在給定任務(wù)時，通過設(shè)置適當(dāng)?shù)奶崾驹~引導(dǎo)智能體，確保它按照要求執(zhí)行。

在 Lovart AI 中，你只需輸入：“生成 5 張黑色保時捷帕拉梅拉的夜景高清圖，包含不同視角?！蓖评砟K就會自動解析需求，理解你所需的風(fēng)格、角度和構(gòu)圖，并精準(zhǔn)調(diào)用圖像生成模型，批量輸出高質(zhì)量圖片。

3. 行動：讓智能體“動起來”

行動模塊使智能體能夠執(zhí)行推理模塊做出的決策，影響環(huán)境并完成任務(wù)。無論是通過工具、插件，還是物理行動，智能體都能自動采取行動。

1. 工具/插件：智能體可以通過調(diào)用外部工具和插件（如 API 或應(yīng)用程序）來執(zhí)行各種任務(wù)。
2. MCP：這一協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化了智能體與外部工具的交互方式，使得智能體能夠更方便地接入和調(diào)用各種工具。
3. RAG（檢索增強(qiáng)生成）：RAG 允許智能體在生成過程中檢索外部知識，以提高生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和適用性。

Manus 就是一個超級工具型智能體。它通過“觀察”人類操作網(wǎng)頁，把操作序列錄入，再變成“自動執(zhí)行腳本”，像瀏覽器中的打工機(jī)器人。

4. 記憶：讓智能體“記得你”

記憶模塊讓智能體能夠記住用戶的歷史信息、任務(wù)偏好等，使得它在處理后續(xù)任務(wù)時更具個性化和連續(xù)性。

1. 短期記憶：記錄當(dāng)前任務(wù)或?qū)υ挼南嚓P(guān)信息，通過上下文信息，確保對話和任務(wù)的一致性。
2. 長期記憶：存儲用戶的偏好、歷史任務(wù)等信息，提供個性化的服務(wù)。
3. 混合記憶：結(jié)合短期與長期記憶，根據(jù)任務(wù)場景動態(tài)調(diào)用，既能理解當(dāng)前語境，又能參考過往經(jīng)驗，提升響應(yīng)的連貫性和智能性。

比如，在一個客服智能體中，如果你對它說過地址、航班信息等，它就能自動記錄信息，并在之后的對話中自動調(diào)用，無需你重復(fù)輸入。

一句話總結(jié)就是：

智能體 = 感知 + 推理 + 行動 + 記憶，四大模塊協(xié)同，才能讓 AI 真正從“能說”變成“能做”。

三、智能體的發(fā)展階段

如果說“大模型”是近兩年的爆點，那“智能體”就是這場爆炸后的必然演化。

它不是突然冒出來的，而是在過去十幾年里，一步步演進(jìn)而來的。

從最早只能重復(fù)“人類操作”的腳本機(jī)器人，到如今能自主“理解任務(wù)、調(diào)用工具、執(zhí)行流程”的全能助手，智能體的演化路徑，大致可以分為三個階段：

第一階段：RPA（機(jī)器人流程自動化）

這是智能體的雛形。

RPA 的本質(zhì)，是模擬人類的鼠標(biāo)點擊、鍵盤輸入，按照設(shè)定好的流程來執(zhí)行任務(wù)。它沒有“智能”，也聽不懂人話，但可以重復(fù)干活、不會偷懶，是企業(yè)自動化的第一代工具。

一句話總結(jié)：RPA 是“沒有大腦的手”，干得了重復(fù)活，但不能理解任務(wù)。

第二階段：Chatbot（對話式機(jī)器人）

RPA 不會說話，于是第二階段的 Chatbot 出現(xiàn)了。

它通過關(guān)鍵詞匹配或預(yù)設(shè)的流程引導(dǎo)，能“理解”一些問題，并給出答案，廣泛用于在線客服、電商平臺、銀行問詢等場景。

但問題也很明顯：一旦問題超出預(yù)設(shè)范圍，它就會“卡殼”。沒有真正理解能力，也不會執(zhí)行動作，仍然只是一個“語言外殼”。

一句話總結(jié)：Chatbot 是“能說話的 FAQ”，回答得了簡單問題，但做不了真正的事。

第三階段：LLM Agent（大模型智能體）

大模型時代開啟，智能體終于從“能說”跨越到“能做”。

LLM Agent 不僅能理解自然語言，還能調(diào)用插件、搜索知識、規(guī)劃任務(wù)、執(zhí)行操作，具備完整的“感知 + 推理 + 行動 + 記憶”能力。

一句話總結(jié)：LLM Agent 是“有大腦、有手腳、還能進(jìn)化”的超級助手，是智能體的終極形態(tài)雛形。

RPA 是手，Chatbot 是嘴，LLM Agent 才是“手腦一體”的數(shù)字員工。

這就是智能體的發(fā)展路徑，從“工具人”走向“代理人”，從“機(jī)械化”邁向“智能化”。

四、主流智能體產(chǎn)品大盤點

過去一年，越來越多具備任務(wù)執(zhí)行能力的智能體開始落地，形態(tài)也在逐步豐富。

一方面，有一些圍繞特定場景打造的成品型智能體已經(jīng)上線使用；

另一方面，也有不少平臺支持用戶通過大模型、插件、知識庫等模塊，自定義搭建自己的 Agent。

整體來看，智能體正從以大模型為核心的技術(shù)組件，發(fā)展為一類具備感知、決策和行動能力的獨立系統(tǒng)形態(tài)。

從應(yīng)用形態(tài)來看，目前主要分為兩類：

第一類：產(chǎn)品化智能體

它們通常是由公司或平臺直接推出的成品工具，具備清晰的功能邊界和交付形式，比如寫代碼的 Devin、跑網(wǎng)頁流程的 Manus、做品牌設(shè)計的 Lovart，用戶只需登錄就能直接使用，屬于“開箱即用型智能體”。

第二類：智能體搭建平臺

這類平臺提供了一整套構(gòu)建框架和工具鏈，用戶可以基于大模型、插件、知識庫等模塊，自定義開發(fā)自己的智能體。

像 Coze、Dify、Langflow 等平臺，大幅降低了開發(fā)門檻，即使不寫復(fù)雜代碼，也能快速搭建并上線一款具備任務(wù)能力的 Agent。

智能體正在從技術(shù)概念，逐步變成可配置、可搭建、可調(diào)用的“AI 應(yīng)用模板”。

它不一定完美，但目前是已經(jīng)做到了“能用”，而且在快速迭代中，會變得越來越強(qiáng)。

寫在最后

我認(rèn)為：“智能體可能是大模型的終極形態(tài)。”

為什么？

很多人以為，AI 的盡頭是一個超大參數(shù)的超級模型。

但從現(xiàn)實來看，大模型越大，能力越強(qiáng)，但也越“泛”。

而智能體的出現(xiàn)，讓我們意識到：

AI 的落地，不在于“規(guī)模”，而在于“結(jié)構(gòu)”。

真正有用的 AI，不是更大的 GPT，而是成千上萬、專注于不同任務(wù)的智能體系統(tǒng)。

每個智能體，負(fù)責(zé)一個角色、解決一個問題，像細(xì)胞一樣組成 AI 的“生態(tài)系統(tǒng)”。它們不需要通天徹地的通識模型，只需要明確的目標(biāo) + 精準(zhǔn)的工具 + 可控的邏輯鏈，就能在真實場景中創(chuàng)造價值。

這，才是 AI 真正走向“能干活”的標(biāo)志。

而能聽懂你說話、記得你是誰、調(diào)用工具替你執(zhí)行任務(wù)的智能體，正是這個時代最接近“答案”的技術(shù)路徑。

好了，各位觀眾老爺們～

看到這兒，你應(yīng)該已經(jīng)對“智能體（Agent）”有了初步了解。是不是也在想：

“現(xiàn)在這些智能體，到底靠不靠譜？在真實工作中，能不能真正幫我們提效？”

別急！這只是我智能體專欄的第一篇。

未來我會持續(xù)更新更多干貨內(nèi)容，包括實測教程、平臺對比、搭建案例等，幫你一步步掌握智能體的真正能力。

如果你想學(xué)習(xí) AIGC，可以加入我主理的《優(yōu)設(shè) AI 俱樂部》，俱樂部內(nèi)沉淀有 2000+ 優(yōu)質(zhì) AI 學(xué)習(xí)資料，涵蓋 AI 繪畫、AI 視頻、AI 提示詞、AI 工具庫、AI 商業(yè)設(shè)計案例、研究報告......

也可以點擊鏈接： https://wx.zsxq.com/group/15288828142182