AI Agent崛起：揭示个人与企业智能体的差异与发展趋势

在近年来迅速发展的人工智能领域，AI Agent是一个引发广泛讨论的主题。最近，Manus作为被称为“全球首款通用型AI Agent”的产品，不仅掀起了行业的关注浪潮，还引发了对智能体，尤其是企业级智能体的广泛讨论。到底什么是AI Agent？它们的能力基础包括哪些内容？个人智能体与企业智能体又存在哪些本质的差异？我们将逐步揭开这些问题的面纱。

一、AI Agent的概念

AI Agent指的是能够感知其所在环境、进行独立决策并主动执行相应操作的人工智能系统。可以将其比作一个拥有“大脑、眼睛和双手”的虚拟智能体。其中，“大脑”代表着强大的深度学习模型，使其能够理解复杂的自然语言指令；“眼睛”则依托智能文档处理技术（IDP），使得AI能够准确识别和分析从外部环境中获取的信息；而“双手”则指代流程自动化技术（RPA），这些技术使得AI Agent能够在设备上实现自动化操作。

以Manus为例，这款智能体声称自己是首个通用型AI Agent，虽然获得了许多追捧，但也引发了不少质疑。由于采用邀请码机制，其获取难度较高，部分业内人士认为这是“饥饿营销”的策略。Manus的实际表现尚未在公众面前验证，一些开发者甚至对其核心架构提出疑问，认为其类似于现有的开放AI技术，缺少真正的技术突破。

尽管围绕Manus的争论在中文互联网引起热议，但在海外AI社区却鲜有人关注。不过，毋庸置疑的是，Manus的出现促进了智能体及企业级智能体的热度提升，使得更多公司，如智谱等，纷纷推出自己的智能体产品。

二、AI Agent的能力基座

AI Agent的能力可以分为多个层面。在最初阶段，它们主要通过接收用户的文本输入，对环境信息进行感知。AI Agent还运用光学字符识别（OCR）等技术，将图片和PDF文档等格式转换为文本，以实现间接的多模态信息获取。2023年发布的GPT-4的视觉（Vision）版本首度开启了多模态模型的可能，使得AI具备了基本的视觉感知能力。而到2024年，GPT-4o又突破性地将声音等信息纳入模型之中，进一步丰富了感知范围，仿佛为大模型装上了“耳朵”。

随着CoT（思维链）和ToT（思维树）的引入，AI Agent进行了更为复杂的应答处理流程。它们分别在识别问题后，能主动分解并综合其答案思路。同时，利用Workflow和多智能体架构，多个AI能够协作完成各类任务，尽管这些步骤仍需人为设置和锁定。

先进的AI模型，如Open的o1和Deep Research（训练后的o3模型），能够自主进行信息检索、信息整理以及深度分析，从而优化整体应答过程。AI Agent还可以通过API或者指令集实现其核心能力的封装，以快速触发功能，广泛应用于自动化脚本和低代码。

面对复杂的任务，AI Agent还需要协调多个子任务，实施分层任务分解和动态策略调整，确保其有效运作。同时，AI开发者们致力于解决多轮对话中的遗忘问题，增加上下文的长度，以提高生成内容的准确性。

三、个人智能体与企业智能体的差别

个人智能体

个人智能体通常注重提升日常的工作效率，集成信息搜索、文档阅读、内容创作等多种功能。例如，字节跳动发布的AI聊天机器人构建便允许用户无编程经验即可快速搭建及发布其专属的聊天机器人，极大地降低了这一过程的门槛。同时，Midjourney、Stable Diffusion等智能体则专注于图像和视频生成，成为个人创作的好帮手。

企业智能体

与个人智能体不同，企业智能体则侧重于服务于企业业务，处理复杂的业务数据并促进流程优化。企业智能体被广泛用于创建类似虚拟员工的“代理”，可以高效处理日常行政事务，比如回答客户咨询、管理IT支持工单、自动回复电子邮件等。Manus的设计初衷便是针对这一需求，承诺能有效弥合概念与执行之间的差距，执行任务如简历筛选、房产遴选和股票分析等。

企业智能体的高效执行得益于其结合了深度微调的大模型和RPA技术，确保业务规则的合规与准确。同时，它们还具有高创建效率，可以将经过验证的业务流程封装成复用的Agent模板，为用户提供便捷的调用方式，广泛应用于政务、金融、医疗等行业。

通过以上分析，我们对AI Agent的本质、能力及其在个人智能体和企业智能体之间的差异有了更为清晰的认识。随着科技的不断进步和市场的逐步成熟，AI Agent将在未来的各个领域发挥更为重要的角色，值得我们继续关注和探索。