——揭秘2025年最炙手可热的AI应用形态
最近Manus的爆火,让普罗开始关注AI大模型的应用热词 agent,至少算是启发并教育了市场。Manus 内测发布给出的能力 demos 令人印象深刻,让大家看到了 agent 方向的样子。无论 Manus 是真有货色的爆火,还是名不副实的炒作,大家都开始对正在到来的大模型agent时代充满好奇。什么是 agent 呢?
一、从副驾驶到主驾驶:Agent的进化密码
当ChatGPT核爆式走红时,全人类第一次意识到,AI不仅能回答问题,还能成为你的"赛博同事"。早期的Copilot(副驾驶)类助手就像乖巧的实习生——勤快听话,你问它答,你令它动。而如今的Agent(智能代理)已经进化成能独当一面的"数字员工",它不再是只会等待指令的被动助手,而是能自主规划、拆解任务、调用工具的智能管家。
- Copilot模式:你命令"写封英文邮件",它生成文本等你确认或使用
- Agent模式:你说"在x预算下搞定客户投诉",它自动调取订单数据→分析问题→生成解决方案→按照预算预定补偿礼品→将处理记录同步CRM系统
这种质的飞跃,源于三大技术突破:
1️⃣ 超长上下文窗口:新型LLM能记住长达100万token的对话(相当于一部《哈利波特》),构建连续工作记忆
2️⃣ 推理引擎升级:从简单思维链(Chain-of-Thought)进化到思维树(Tree-of-Thought),赋能多路径决策
3️⃣ 数字肢体生长:API调用+RPA(模拟人类操作软件)+多模态输入输出,让AI真正"动手做事",无需人类的过程干预
二、Agent的七种武器:不只是会聊天的AI
当代顶级Agent的战斗力,来自七大核心组件构成的"技术乐高":
① 联网搜商(Search+RAG)
- 实时抓取最新资讯:股票行情、航班动态、学术前沿
- 对接企业知识库:秒查员工手册、产品参数、客户档案
案例:某医疗Agent在诊断时,能同步检索最新临床指南与患者历史病历
② 代码(Coding)
- 自动写脚本处理Excel
- 调试程序时化身"数字码农"
- 甚至能开发APP
震撼现场:Windsurf Agent在测试中独立编写出具备登录/支付功能的网页
③ 软件使用(Computer Use)
- 无API接口?RPA一样直接模拟人类操作!
- 像真人一样点击浏览器、操作Photoshop、登录OA系统
颠覆性场景:Agent自主完成机票比价→下单→填写报销单全流程
④ 记忆保险箱(向量数据库)
- 永久记忆你的工作习惯:
"王总喜欢周一晨会PPT用蓝色模板"
"张会计的报表必须保留小数点后两位"
- 本地化存储保障隐私安全
⑤ 多面手工作室(多模态能力)
- 输入输出不再限于文字:
→ 把语音会议转成图文纪要
→ 将数据报告变成动态视频
→ 听着podcast就能生成思维导图
⑥ 军师联盟(多Agent协作)
复杂任务由"智能小组"协同攻克:
- 指挥官Agent:制定作战计划
- 侦查Agent:实时监控数据
- 质检Agent:交叉验证结果
- 外交Agent:向人类申请资源
⑦ 决策大脑(规划与推理)
- 拆解"举办发布会"这种模糊指令为100+子任务
- 动态调整计划:遇到场地临时取消,立即启动Plan B
三、Agent宇宙的两极战争
当前agent赛道正上演"通专对决":
通用派
- 代表选手:Manus、GPT-5(? 据传GPT5要集成各项能力)
- 优势:通用全能,写代码、做设计、管项目样样通
- 隐患:可能被巨头降维打击(例如,GPT-5或DeepSeek R3碾压Manus)
垂直派
阵容:
- 医疗Agent:能看CT片、做诊断、开处方的AI医生
- 法律Agent:3分钟生成无漏洞合同
- 金融Agent:实时监控全球37个交易所的操盘手
- 护城河:行业know-how+专属工具链构建壁垒
四、Agent时代的希望与烦恼
爆发前夜:
- 技术基建已基本就位(足够长的上下文+成熟工具链)
- 多模态大模型补齐最后短板
- 2025年或成真正"Agent元年"
暗流涌动:
- 隐私隐患:Agent需要深度访问用户数据
- 伦理困境:Agent擅自订的酒店该谁买单尽责?
五、未来已来:人机协作新范式
当Agent逐渐掌握三大终极技能:
预见性:提前预判你的需求("检测到明天下雨,已修改外勤计划")
实体化:赋予“灵魂”的机器人自主执行物理动作(机器人+Agent=机器人管家)
超进化:自主迭代工作方法(每次处理报销单速度提升3%)
人类终于迎来"君子动口不动手"的时代——人类定目标,Agent搞定所有落地细节和解决路径。这场静悄悄的效率革命,正在重塑每个行业的游戏规则。
唯一的问题是:你准备好拥抱你的数字同事了吗?
【相关】
- Agent元年:从聊天机器人到数字员工的当代进化史
- 生成式AI学习中容易混淆的几个术语
- 思维链是大模型的符号神助攻
- 再谈自然模态数据是高维空间的低维流形
- 深度学习的局限性研究综述
- o3 deep research: 深度学习局限性研究报告
- 深度学习的基石:多层感知机
- o3 Deep Research: DeepSeek R1 多阶段训练流程问答解析
- RPA 赛道与大模型Copilots早期创业者的困局
- Transformer 和注意力机制简介
- 立委科普:如何理解自注意力机制中的QKV分工?
- DeepSeek 笔记:推理新范式 query+cot+answer 支持新的 scaling law 吗?
- DeepSeek 笔记:R1 部署阶段的推理机制
- 从R1幻觉谈起,大模型幻觉是缺陷还是创意火花?
- 推理强化学习是端到端的监督,推理过程的非监督
- DeepSeek 风暴下看看它的论文
- 大模型风云诡谲的下半场:scaling 失效?