引言

人工智能 Agent（智能代理/智能体）的发展正引领着新一轮技术变革。从最初只能回答问题的聊天机器人，到如今能够自主规划和执行任务的Agent（智能代理/智能体），AI 正在从“工具”走向“生产力主体” (link1)。针对 AI Agent 的架构设计，出现了两种不同范式：白硕老师称之为编译型 Agent与解释型 Agent。简言之，前者将大部分“智能”体现在开发编译阶段，由开发者预先规划好流程；而后者则把智能延伸到运行时，Agent 在执行过程中自主决策。两者理念迥异。

要理解二者区别，可以类比传统软件开发的编译型语言和解释型语言：前者在运行前将逻辑“翻译”成机器可执行的固定步骤，运行时按部就班；后者则在执行时动态遵循用户指令，能够根据实时情况改变流程。换言之，编译型 Agent就像提前写好的脚本，解释型 Agent更像实时推断的决策者。LangChain 框架在常规 Chain（链式流程）中，行动序列是硬编码写死的；而在 Agent 中，智能体使用大型语言模型（LLM）作为推理引擎动态决定采取哪些行动、以何种顺序执行 (link2)。这种自治决策能力正是解释型 Agent 的核心特征。

本文将深入解析编译型与解释型 Agent 的差异，探讨智能在编译环节（开发阶段）与运行时（执行阶段）的不同作用机制。我们将结合技术架构和实例，对两类 Agent 的应用场景、优势局限，以及未来演进趋势进行分析。

编译型 Agent：智能在编译阶段的应用

定义与特点： 所谓编译型 Agent，是指在开发阶段就将 Agent 的行为逻辑和任务流程规划完善，类似于把“智能”预先编译进固定的脚本或流程图中。Agent 运行时主要按照预定义的流程执行，很少偏离既定路径。其特点包括：流程高度可控，可预测性强，但灵活性相对不足。一旦运行环境或需求发生超出预设的变化，Agent 无法自适应，需开发者重新修改流程（相当于重新“编译”）。这种类型的 Agent 常通过可视化工作流或规则引擎实现，开发者扮演了主要的规划者角色。

主要应用场景： 编译型 Agent 广泛应用于流程固定、规则明确的任务自动化场景。例如机器人流程自动化 (RPA) 软件就是典型案例：RPA 按照预录制的脚本，在各类系统界面上执行点击、输入等操作，完成表单处理、数据迁移等重复性工作 (link3)。这类任务流程相对稳定，可用事先编排的脚本完成。又如各类无代码/低代码自动化工具，比如字节跳动推出的“扣子 (Coze)”平台 (link4)。扣子允许用户通过可视化流程编辑器拖拽节点，配置对话逻辑和插件调用，实现复杂业务的自动化处理 (link5)。用户无需编程，只需在开发阶段将业务流程和AI调用方式设计好，生成的Bot便会按照该流程运行。再如企业中的固定业务流程自动化（审批流程、报表生成等），也多采用此类预定义流程的 Agent 实现。总体而言，凡是可以提前明确步骤的任务，都适合用编译型 Agent 来部署，比如批量操作办公软件、网站信息采集、报表定制等。

优势与局限性： 编译型 Agent 的优势在于其确定性和可靠性。由于所有步骤在上线前已调试固定，这类 Agent 在已知场景下表现稳定，不易偏差。RPA 机器人可以24小时不知疲倦地执行，大幅降低人为错误和成本 (link6)。预定义流程也便于通过规则约束，确保符合业务规范。然而，这种“提前规划”的模式也带来明显局限。一方面，Agent 对环境变化十分敏感，缺乏弹性。如果外部系统界面稍作调整，输入数据格式发生变化，硬编码的流程可能立即失效。例如有RPA用户抱怨：“表单里新增一个字段，机器人就无法继续工作，必须重新配置任务” (link7)。编译型 Agent 缺少在运行时举一反三的能力，无法随机应变。另一方面，由于流程复杂度随着需求增长而上升，预先编排过于繁琐的流程图也会降低开发效率，且后期维护成本高。当任务超出原设计范围时，Agent 只能执行有限职责，无法自主学习新技能。总之，编译型 Agent 擅长按规划行事，在稳定重复场景中效率惊人，但面对未知情况时显得僵化，需要人工干预调整。

值得注意的是，随着大模型技术的发展，一些编译型框架开始在开发阶段借助 AI 提升流程设计智能化。例如企业级RPA厂商推出了“一句话生成自动化流程”的功能，由大模型根据自然语言描述自动编排RPA脚本 (link8)。这种做法本质上仍是编译型思路，只是把开发者从手工绘制流程中解放出来，让 AI 辅助完成“编译”，低代码编程了零代码。但不论流程由人编还是AI编，运行时执行的仍是固定脚本，没有运行中再规划的能力。

解释型 Agent：智能在运行时的应用

定义与特点： 解释型 Agent 指的是将 AI 的推理与决策能力融入运行环节，让 Agent 在执行过程中根据实时情况动态规划和调整行为。它不依赖预先硬编码的完整流程，而是赋予 Agent 某种程度的自主性：接受一个目标后，Agent 可以自己思考如何达成，边执行边调整策略。这类 Agent 通常由有推理能力的大型语言模型(LLM)驱动，具备自然语言理解、环境感知和自主决策能力 (link9)。它接收人类的高层指令或目标描述，能够拆解子任务、调用外部工具，循环执行“思考->行动->观察”的过程，直到完成目标 (link10)。其运行流程是解释型的：每一步都通过 AI 推理决定下一步做什么。相较编译型的刚性，解释型 Agent 具有高度的灵活性和适应性，可以处理开放式问题和动态环境。

主要应用场景： 近年来兴起的自主决策 Agent和交互式 AI 助手大多属于解释型 Agent。例如火爆一时的 AutoGPT 就是一种自主执行 Agent。用户给出一个目标，它会利用 GPT-4 等模型生成计划、执行任务、根据反馈调整，直至达到目标。AutoGPT 被形象地比喻为“无人驾驶的汽车”，只需给定目的地就会自动完成旅程 (link11)。它能够将指令拆解为多个子任务，逐一执行，并在过程中调用各种API接口，实现长时间不间断自主工作 (link12)。再如 Manus，一个号称“通用型”的交互式 AI 助手。比传统ChatGPT只给建议进了一大步，Manus可以自主规划并直接交付完整任务成果 (link13)。用户让它分析数据、写报告，Manus 会自己决定使用哪些工具、执行哪些步骤，最终产出结果。Manus背后采用了多智能体协同架构（规划Agent+执行Agent+验证Agent等）来实现这一过程 (link14)。此外，一些嵌入日常软件的AI 助手（如可以自主帮你查邮件、安排日程的数字秘书）也逐渐出现。这些场景的共同点是：任务目标可能多变且无法完全穷举预设，需要 Agent 具备即时决策和上下文理解的能力，才能根据当前输入和环境做出合理行为。解释型 Agent 擅长充当这样的“智能决策者”和“交互伙伴”。

事件驱动 vs 流程硬编码： 解释型 Agent 的另一大特点是事件驱动、灵活反应。它不再依赖事先硬编码的流程图，而是根据环境输入（事件）实时决定响应方式。这使其能够处理非预期情况，拥有更灵活的任务处理方式。如上文所述，LLM 驱动的Agent可以调用长期和短期记忆，将新输入纳入上下文，动态调整接下来的步骤 (link15)。正因如此，这类Agent不会像传统RPA那样在遇到新数据格式时陷入“死胡同”，而是能够自适应，修改任务序列再尝试 (link16)。这种事件驱动的自主性让解释型 Agent 可应对更多长尾场景。例如，当用户临时改变目标，Agent 可以即时重新规划；当外部API返回异常数据，Agent 可根据错误信息调整调用参数甚至更换方案。相比之下，编译型 Agent 只能处理开发者预想好的分支，对于未覆盖的情况就无能为力。因此，在需要实时决策和高适应性的任务中（如实时监控报警处理等），解释型 Agent 展现出巨大优势。当然，运行时动态决策也带来了新挑战，包括决策正确性、可控性以及资源开销等，我们会在后文进一步讨论。

编译型与解释型 Agent 在决策机制和能力侧重上截然不同：前者将智能更多体现在编译时，由人来“教会”Agent做什么；后者则让Agent在运行时运用智能自行“figure out”怎么做。实际应用中，需要根据任务性质选择合适的 Agent 类型。

技术架构分析：从编译到运行的智能分布

要深入理解编译型和解释型 Agent 的实现差异，必须拆解其技术架构，看看“智能”分别分布在系统的哪些部分。主要涉及以下关键技术要素：规划决策能力、上下文记忆、工具调用接口以及内化技能等。

规划能力： 在编译型 Agent 中，规划主要发生在开发阶段，由人或辅助工具完成。开发者按照业务逻辑把任务分解成步骤，写入流程图或代码中。因此规划算法本身相对简单，更多依赖于人的经验和业务规则。运行时不需要复杂的决策推理，只需遵循既定计划。而在解释型 Agent 中，规划能力被移至运行时，由Agent自己完成。这通常借助于LLM的推理能力实现复杂任务拆解和策略搜索 (link17)。例如解释型 Agent 会在接受目标后，生成一系列子目标或行动提议，评估其可行性，再选择最佳方案执行。如果遇到新信息，还会重新规划。这里涉及的技术包括基于大模型的思维链 (Chain-of-Thought)推理、树状搜索算法，甚至元推理等 (link18)。一些高级Agent架构还涉及自我反思、自适应规划模块，不断优化决策质量。因此，解释型 Agent 对赋能AI模型的规划能力要求很高，需要模型能理解任务语义，推导步骤顺序，并具备一定的推理正确性保障。最近的OpenAI头部推理模型o系列以及DeepSeek R1 应运而生。

上下文记忆： 无论哪种 Agent，记忆和状态管理都是关键。编译型 Agent 通常只需维护有限的运行状态（例如循环计数、中间变量），上下文非常有限。由于流程固定，Agent 不需要长期积累对话或环境信息，更多是一次性地按照输入->处理->输出即可。因此，传统编译型 Agent 的“记忆”多是程序局部变量或数据库读取，谈不上智能记忆。而解释型 Agent 则必须具备类似人类的记忆能力：既包含短期记忆（对当前对话或近期事件的上下文），也包含长期记忆（跨会话的知识、历史经验）。技术上，这通常通过缓存对话历史、引入向量数据库存储知识、甚至利用专门的记忆模块来实现 (link19)。例如，一个对话型解释Agent会保存与用户过往交互的关键信息，或将重要事实嵌入向量空间以便后续检索。当Agent规划后续行动时，会查询其记忆模块，以确保决策考虑到相关背景。Memory 模块也可以帮助 Agent 实现状态持久化，使其在跨多个子任务执行时保持一致的上下文。举例来说，AutoGPT 这类 Agent 在执行多个子任务时，会将每个步骤结果写入一个“内存”文件或数据库，作为下一步的输入依据，从而保持全局状态的一致 (link20)。这一点在需要跨越长时间或复杂流程的任务中尤为重要。如果没有上下文记忆，解释型 Agent 将难以进行连贯的推理和执行。可以说，记忆赋予了解释型 Agent 持续思考的能力，使其不像无头苍蝇一样乱撞。这也是为什么许多Agent框架强调结合短期会话记忆和长期知识库，以增强Agent解决实际问题的能力 (link20)。

工具调用 vs 内化能力： 工具使用是Agent实现复杂功能的关键。编译型 Agent 一般通过API调用或RPA UI操作来使用外部工具，但这些调用点都是在开发时写死的。例如一个报表生成Agent，开发者会在流程中写明：“步骤3：调用数据库API获取销量数据；步骤4：调用图表库生成图表”。Agent 运行时按此执行，不会自行更改调用顺序。解释型 Agent 则倾向于在运行中灵活调用各种工具。Agent接到任务后，会根据需要评估使用何种工具来完成子任务 (link21)。例如需要计算时调用计算器插件，需要查信息时用网络搜索工具等。LangChain 等框架提供了工具插件机制，Agent可动态选择并调用。这要求Agent具备一定的“工具使用知识”，即知道何时该用何工具、如何解析工具返回结果并纳入后续决策。LLM 可以通过提示词学习这方面能力。例如AutoGPT内置了浏览网页、执行代码等多种命令，Agent会根据自己计划选择调用，再将结果写入思维链继续处理。内化能力指的是Agent依靠自身模型完成某些任务的本领。例如有些文本分析、语言翻译等工作，大模型本身就能胜任，Agent 无需借助外部API即可完成——这相当于技能内化在模型中。而对于模型不擅长的精确计算、访问实时数据等任务，则通过工具调用来补足。两类 Agent 在设计上对工具的依赖程度不同：编译型 Agent 更依赖显式 API 接口，所有外部交互都由开发者指定；解释型 Agent 更强调通过一个通用接口来使用各种工具，由AI决定调用哪些接口 (link22)。例如Manus的架构中，就内置了浏览器自动化、RPA机器人和第三方API等多种模块，形成一个通用的跨平台执行引擎 (link23)。这样的设计使Agent可以根据需要自由组合手段完成任务。然而，这也带来风险：Agent对外部接口的滥用或误用需要受到控制，否则可能造成不良后果（比如调用文件删除命令）。因此工具使用模块通常会增加权限管理和有限动作空间，以确保Agent不会越权。总的来说，解释型 Agent 通过灵活使用工具和内化技能，拥有了触及外部世界的“手脚”，这远比仅靠预设接口的编译型 Agent 更加机动。

运行环境：驻留型 Agent 的 Runtime 特性： 对于持续运行的解释型 Agent，其运行环境（Runtime）需要支持一些特殊特性。例如，一个驻留守护的Agent相当于一个异步后台进程，需要能够待机监听事件触发。运行环境可能需要实现事件循环或订阅某些消息总线，使Agent可以在无用户交互时被动接收触发信号（如定时事件、新邮件通知等）。这类似于操作系统中的daemon进程或服务，需要管理其生命周期。此外，Runtime 需提供资源管理和隔离机制。因为解释型 Agent 可能长时间运行并调用系统资源，必须防止内存泄漏、无限循环等问题，对其CPU/内存占用进行限制，必要时能平稳中止Agent执行。此外，驻留Agent往往需要持久存储来保存长久记忆和中间状态，例如将对话历史存入本地数据库，以便重启后能恢复上下文。安全性也是Runtime必须考虑的，需确保Agent的每次工具调用都在受控沙箱或虚拟机中执行，防止对主系统造成破坏。相比之下，编译型 Agent 的runtime要求就简单许多，因为流程短暂且可控，一般不需要上述复杂的调度和隔离机制。可以预见，未来若要实现真正实用的常驻型AI Agent，一个强大的智能体运行环境（类似“Agent操作系统”）将是不可或缺的，它要能调度AI的认知处理，与底层系统资源打交道，并解决长期连续运行带来的一系列工程问题。这也是当前很多Agent框架开始探索的方向，例如有人提出打造通用的“LLM-OS”来统筹Agent的运行 (link24)。

接口设计：万能接口 vs 专用接口

设计 AI Agent 时，一个重要考量是如何与外部世界交互，也就是接口的选择。这里的接口既包括Agent调用工具/数据的途径，也包括Agent与用户或环境通讯的方式。总体而言，存在万能接口和专用接口两种思路，各有优劣。

浏览器 vs API：Agent 调用外部工具的方式：浏览器可以被视作一种万能接口。人类几乎可以通过浏览器访问任何在线服务或系统界面，同样地，Agent 若学会使用浏览器，就能够执行各种网页上的操作，实现跨系统的任务。例如Agent可以打开网页、填表提交、抓取信息等，相当于在UI层模拟了人的行为。很多RPA工具正是采取这种思路，通过UI自动化兼容各种老旧系统而无需官方API (link25)。近期一些Agent项目（如AutoGPT的浏览插件）也使用了浏览器自动化来完成上网搜索、网站操作等任务。然而，浏览器接口的通用性是以效率和可靠性为代价的。UI 操作脆弱且缓慢，页面结构稍变脚本就可能失效 (link26)。相反，专用API接口则提供了直接、高效的交互方式。通过API，Agent可以以结构化数据形式与服务交互，速度快且不易受界面改变影响。比如直接调用一个天气API获取温度，比操作浏览器搜索天气再解析网页要稳健得多。因此，在接口设计上，需要权衡通用性和专用性。一种折中做法是：针对高频或关键服务，尽量使用官方API（专用接口）以保证可靠；而对于没有公开API的任务，Agent可以退而求其次使用浏览器自动化等通用接口完成。这也是为什么像Manus这样的先进Agent，同时内置了浏览器自动化、RPA、API 等多种模块 (link27)——它提供一个通用驱动层，可以视情况选择最佳的调用途径。未来Agent开发平台可能会汇集上百种工具插件，无论是浏览器执行JS、操作本地应用，还是HTTP API，都通过统一的接口规范供Agent调用。开发者需要为Agent设计合理的决策逻辑，让其学会在不同接口之间做选择：什么时候走万能路径，什么时候用专用捷径。

内化的威胁：为什么万能接口更易受到替代？ 这里的“内化”是指平台方将某项功能直接整合为自身能力，从而替代掉外部Agent的价值。如果Agent只是通过万能接口调用别人的服务来实现功能，那一旦这个功能被平台内置，Agent 就失去了存在意义。例如，一个Agent通过网页操作实现了自动邮件分类，但邮件服务商后来自己推出了AI分类功能，用户自然更倾向使用官方内置方案。相比之下，专用接口往往建立在更紧密的合作关系或独有数据上，不容易被简单替代。如果Agent能深度集成某企业内部系统，通过私有API完成复杂业务流程，那么外部很难重现这种集成度。万能接口的通用性导致替代门槛低：任何人都可以开发类似的Agent脚本来调用同样的公共接口或页面。而垂直专用接口则受益于生态绑定，具有一定进入壁垒。这对Agent创业公司提出了警示：如果只是做一个到处点网页按钮的通用Agent，中长期看可能会被大厂直接在产品中实现类似功能而替代。要打造有护城河的Agent，需考虑如何深化垂直集成，获取独特的数据和接口授权，或者提供平台难以及时复制的个性化长尾功能。

垂直领域的集约化 vs 长尾化： 从行业生态看，Agent技术可能促使垂直领域集约和长尾需求满足两种趋势并存。一方面，行业巨头和专业厂商会将Agent思想融入各自领域，提供深度优化的垂直解决方案。例如CRM厂商可能推出智能销售Agent，结合内部客户数据和业务流程，表现远优于通用Agent。这会使各垂直领域的AI自动化更加集约，由懂行的玩家提供专业Agent服务。我们已经看到RPA厂商在金融、制造等领域构建特定场景的自动化方案，未来这些方案会纳入更多AI智能，演化成领域Agent。另一方面，大量零散的、个性化的长尾需求难以被大公司全部覆盖，比如帮个人整理特定格式的资料、处理私人化任务等。这些需求非常多样且小众，正是通用Agent大显身手的空间。一个足够通用灵活的Agent可以作为平台，让用户自行定制各种脚本，满足长尾场景。这实际上类似App Store生态，只不过应用开发者变成了Agent本身。如果Agent拥有强大的学习和适应能力，那么只要用户以自然语言描述需求，它就能胜任——这样无论多小众的需求都可以被满足，而不必等待厂商开发专门功能。因此，Agent生态很可能走向“双轨”：主流高价值场景上，大厂提供安全可靠的专用Agent功能；同时，一个开放的Agent平台生态去承接海量长尾任务，为个人和小团队提供定制智能服务。这两者并不矛盾，而且可以互补：通用Agent平台培养起来的创新点子，反过来也许会被验证后垂直化商业化。对于开发者而言，需要关注哪些接口和能力值得投入构建，以及如何在专用与通用之间找到平衡。既要利用好万能接口快速覆盖功能，又要在可能的情况下打通更底层的专用接口，提高Agent服务的不可替代性。

案例分析：Manus、AutoGPT、扣子

为了更具体地理解编译型和解释型 Agent，我们对比三个具有代表性的案例：Manus（最新解释型）、AutoGPT（解释型）和扣子Coze（典型编译型平台）。

Manus：解释型智能体的前沿探索 – Manus号称“全球首款通用型 AI Agent” (link28)。Manus 使用了多Agent协同架构：由不同模型分别担任规划、执行、验证等角色 (link29)。当用户给予复杂任务时，规划Agent首先基于目标产出一系列子任务方案，执行Agent依次完成每个子任务并调用相应工具，验证Agent负责检查每步结果和整体质量。这种架构相当于把解释型 Agent 的内部决策流程模块化，由专门模型扮演不同阶段的决策者，减少单个模型出错概率。Manus 的亮点在于全流程自主执行：它不仅输出建议，还能真正完成任务交付 (link30)。例如官方演示中，Manus从15份简历中筛选出适合某职位的人选，整个过程包括解压文件、逐页浏览简历、记录要点、汇总生成报告，全程完全自主完成 (link31)。这展示了解释型 Agent 强大的任务串联能力。然而，目前的 Manus 并没有提供一个永远在线的守护模式。用户需要给定具体任务（比如让它写一份分析报告），Manus 才会实例化执行一次 (link32)。任务完成后如果要做别的，需要重新下达指令。虽然Manus支持将任务放在云端异步执行，让用户关机后仍能拿到结果 (link33)（体现了一定驻留能力），但它不会在无任务时长期占用资源自行运行。所以可以说，Manus是解释型 Agent 的即时执行代表：具备很强的自主决策和跨工具协作能力，但目前缺乏事件监听的常驻式架构。Manus的智能主要体现在运行阶段的规划和工具使用上，其开发阶段更多是对多模型架构和提示的精心设计，以及提供丰富插件供其使用 (link34)。这符合解释型 Agent 的特征：设计者赋予它灵活的大脑和手脚，具体怎么走路、做事由Agent自己决定。Manus案例也揭示了解释型 Agent 的一个现实挑战：要在实际中取得良好效果，需要精巧的工程化，实现各模块稳健协同，否则自主也可能带来自主的崩溃（据报道，一些用户在复杂任务下遇到了Manus卡死的情况 (link35)）。但无论如何，Manus证明了解释型 Agent 的巨大潜力，其“想法到执行”的闭环体现出AI智能体相较传统AI助手的质变 (link36)。

AutoGPT：与Manus类似但更为单一，AutoGPT是跨多个子任务保持状态的自主Agent – AutoGPT 是开源社区的明星项目，它让GPT模型化身一个可以连续执行的Agent。AutoGPT的显著特点是实现了任务的链式推进和长期状态保持。当用户赋予一个总目标时（例如“研究某个市场趋势并给出报告”），AutoGPT会自己创建待办任务列表，然后逐一执行，每完成一项就更新列表，直到所有任务结束。为了支撑这一过程，AutoGPT 引入了持久内存来跨步骤保存状态 (link37)。典型实现中，它会把每次思考得到的结论、执行的动作及结果追加到一个日志或内存文件中，这样下一步决策时可以查阅之前的信息。比如第1步通过网络获取了几条资料摘要，第2步在做分析时就能从内存中取出这些摘要作为依据，而不必重复调用网络。AutoGPT 等自主Agent还常结合向量数据库，将较大信息存入向量索引，方便需要时语义检索。这种记忆机制保证了Agent在跨越多个工具和领域的操作中上下文连贯。举例来说，AutoGPT可以先调用浏览器搜索获取文本，然后调用本地代码执行环境来运行分析脚本，再将结果交给GPT总结——整个过程中，它用内存把搜索结果传递给后续步骤，用文件系统把分析脚本输出交给总结阶段，保持了任务链条的衔接 (link38)。相较而言，人类开发者如果用编译型思路也能写出类似流程，但AutoGPT的厉害之处在于这些步骤由AI自主衍生，而非人工写死。当遇到意外情况，比如某一步得到的结果不符合预期，AutoGPT还能让GPT调整后续计划，增删任务以纠偏 (link39)。当然，AutoGPT 并非完美，目前它有时会陷入“思维循环”或徒劳子任务，消耗大量API调用。这提醒我们，自主Agent在保持长期状态时也需要加入约束策略，避免无休止运行。但不可否认，AutoGPT作为解释型 Agent，充分展现了跨多个任务的自主性和持续性：通过内存和任务队列结构，Agent 获得了贯穿任务始终的“自我”，能够记住目标、追踪进度、灵活调整方案，真正做到了一次启动即可自动连续工作。其智能主要来源于运行时GPT模型不断interpret环境和自我提示。开发阶段则侧重于框架搭建，比如设计好任务列表的数据结构、记忆读写接口、通用的工具插件，让GPT在这个“容器”中发挥最大效用。AutoGPT 的出现对业界影响深远，它证明哪怕没有复杂多模型架构，仅用一个大模型配合精巧的循环设计，也能实现相当水平的自主Agent (link40)。这为众多轻量级应用铺平了道路，也引发了对Agent安全性、成本等问题的讨论。

扣子（Coze）：典型编译型 Agent 平台 – 扣子是字节跳动推出的无代码AI智能体开发平台 (link41)，很像是大模型时代的RPA低代码平台。从定位上看，它更偏向编译型 Agent，即通过图形化配置在编译阶段构建智能体逻辑，运行时按既定逻辑执行。使用扣子，用户可以拖拽流程节点来设计对话机器人的对话流、调用插件时机等 (link41)。比如为客服机器人设计一个流程：先通过NLP分类用户意图，然后根据意图选择不同回复模块，或调用插件查询数据库，最后输出答案。在这个过程中，用户明确规定了AI Bot在各种分支情况下的动作顺序。扣子也提供了知识库和工作流等功能，可以看作开发阶段提供给Agent的“能力配置”。但重要的是，决策逻辑基本都在设计时敲定。运行时，扣子的Bot面临用户提问时，会先经过预设的意图识别（可能由内置模型完成，这算是AI能力的调用，但流程上是固定第一步），然后根据匹配到的意图路径执行相应操作。如果遇到未涵盖的新问题，除非有默认兜底，否则Bot可能无法妥善处理，因为它不会临场生出新流程。由此可见，扣子的智能主要体现在开发环节的人机协作：由业务专家利用平台提供的AI组件，把智能能力嵌入流程。例如可插入一个“OpenAI 问答”节点来解答未匹配问题，或者通过Prompt设计，让Bot按某种风格回答。这些都属于在编译阶段赋予Agent的“智能”。一旦Bot发布上线，它的行为边界和表现就取决于预配置。扣子的优势在于低门槛快速搭建行业定制Bot (link42)。正因为采用编译型模式，其输出可控性强，企业乐于接受。然而也正因此，扣子类平台很难覆盖长尾需求和高度开放的任务。它适合垂直领域专家系统：比如培训一个医疗问答Bot，预设所有问答流程节点和知识调用。而若让扣子的Bot去做一个需要实时网搜的复杂决策任务，就力有不逮（尽管可以接入联网插件，但仍需预设何时使用它）。扣子是典型的编译型 Agent：通过丰富的插件和模板，让开发者在编译阶段构建智能体逻辑，把各种AI能力集成进固定流程，从而快速实现业务需求。但它没有也不追求让Agent自主生成新流程或自主长期运行，这方面仍然需要解释型 Agent 来补足。扣子背后折射出当前工业界对AI Agent的务实取舍：在可控性和灵活性之间，更偏向可控性。对于很多企业应用，宁可牺牲一些灵活度，也要保证行为可靠、结果可预期。因此像扣子这样的平台将AI赋能锁定在开发阶段，由人主导智能的应用，而把运行阶段视作严格执行时期。这与AutoGPT等探索形成了鲜明对比。

小结： Manus、AutoGPT、扣子三者分别代表了多智能体协作长程解释型、连续自主解释型和编译型预设三种路径。Manus展示了多Agent协同在一次任务内实现高度自主的可能，AutoGPT则展现了单Agent跨任务链自主运行的潜力，而扣子强调在开发期集成智能保障可靠输出。它们各自适配场景的不同。Manus适合一次性复杂任务的全自动执行，AutoGPT适合持续自主工作代理，扣子适合清晰业务流程的快速落地。未来的Agent解决方案或许会将这些思路融合：既利用开发期的规划保障特定环节可靠，又允许运行期的Agent自主处理不可预测的子问题。例如，一个企业可能用扣子搭建主体流程，但其中某一步“智能分析”调用AutoGPT模型来灵活完成，然后再回到主流程。这种混合架构已经在一些超自动化产品中初现端倪 (link43)。可见，编译型与解释型Agent并非截然对立，而是可以互为补充，共同构建更强大的智能体系统。

未来展望：Agent 生态的演进与挑战

随着大模型的快速演进，智能体生态也在发生深刻的变化。编译型与解释型 Agent 的界限可能逐渐模糊，未来的Agent系统很可能融合两者优点，呈现新的形态。以下是对未来趋势的一些展望和需要攻克的挑战：

更强的实时推理： 未来的解释型 Agent 将具备更强大的即时推理和决策能力，能够在复杂开放环境中做出接近专家水准的判断。这依赖于基础模型能力的提升和推理机制的优化。例如，引入更先进的自我反思机制，让Agent在执行过程中不断评估自身表现，像人一样反思改进。近期研究表明，给LLM增加一个反思反馈回路可以显著提升多步骤推理的准确性 (link44)。未来Agent或许会内置一个元认知模块，监控LLM的输出，对其不合理之处进行修正，从而减少荒谬错误。同样重要的是高效长程推理：当前LLM在长任务、多层规划上易出错或效率低，未来需要在模型结构上进一步突破，或者通过级联专家模型的方式提升性能。另外，强化学习(RL)等技术可能更多应用于Agent，让Agent可以通过反复试错自行优化策略。实时推理能力的增强也意味着Agent可以承担更高价值、更复杂的决策任务，例如实时交易决策、自动驾驶决策等，这对可靠性提出了更高要求。

更深度的多模态能力： 人类智能的一大特征是可处理多模态信息并在物理世界行动。未来Agent必然朝这个方向发展，拥有更全面的感知和行动能力。这包括视觉、听觉、甚至机器人实体能力。例如，一个未来的个人数字Agent可能同时接入你的摄像头、麦克风，能“看到”周围环境、“听到”会议内容，并据此决策行动（比如控制家中IoT设备）。技术上，大模型已经迈向多模态，目前的GPT-4等模型具有一定图像理解能力。可以预见，下一代基础模型将全面融合文本、图像、音频、视频等多种模态。这将赋予Agent真正的环境感知力，使其达到 AI 技能进化的第三级：从仅有互联网文本到拥有感知空间 (link45)。同时，如果再结合实体机器人，让Agent具备操作物理世界的能力，则更上一层（具身智能）。多个Agent之间通过联网交互，形成社会协作，又是更高层次 (link46)。当然，实现这一切需要解决大量工程问题，如多模态数据的高效处理、实时性要求、机器人控制技术等。但方向已经明确：未来的AI Agent将不再局限于屏幕前打字，而是可以“看”、“听”、“动”，成为数字世界和物理世界的桥梁。这将打开无数新应用，例如智能安防监控Agent（自动分析摄像头画面并采取措施）、医疗辅助Agent（读取医学影像协助诊断）等。

解释型 Agent 的驻留管理： 一旦Agent可以长时间自主运行，我们就面临如何有效管理它们的问题。首先是可靠性：持续运行的Agent可能累积误差甚至陷入奇怪状态，需要定期校验和纠正。运维人员也许需要新的工具去监控Agent内部状态，比如查看它的思维链日志，发现异常循环时干预。其次是资源调度：多个常驻Agent运行时，系统需要分配计算资源，决定哪个Agent优先度高、何时挂起或恢复某个Agent等，这类似操作系统调度进程，但难度更高，因为Agent的工作负荷和紧急程度更难预测。再次，安全与伦理：让Agent长期自行行动，必须保证它不会“越轨”。这涉及给Agent设置“红线”规则或者监控策略。例如前述引用中提到，AI Agent 需要监控以确保做出伦理且一致的决策 (link47 )。未来可能诞生“智能体监管”领域，为自主Agent制定约束和审核机制。例如对企业内部的Agent，IT部门会规定哪些系统它可以访问、数据不能外传等等。如果Agent违背了策略，要有自动熔断或报警。类似地，个人用户也需要控制自己的数字分身Agent不要做出自己不希望的行为（比如避免社交媒体代理乱发贴）。这些都需要Runtime和治理层的支持。

编译型 Agent 的演化： 编译型 Agent 是否会被解释型完全取代？未必。相反，二者可能融合出新模式。编译型框架可以逐步引入更多运行时灵活性。例如，在预定义流程的节点上，嵌入小型解释Agent来处理不可预知的部分。这有点像在传统软件中调用AI服务一样，但更紧密集成。RPA领域已经朝这方向走：许多RPA厂商给流程添加了AI决策节点，用大模型来判断分支走向或生成填充内容 (link48)。再进一步，编译型 Agent 甚至可以在运行时调用一个“规划服务”来重新配置自身流程。这实际上是在编译型架构上叠加解释型能力，让Agent可以部分地“改写”自己的脚本。这种自我改写听起来危险，但如果限定在小范围，比如流程的某段由Agent自行优化实现，还是可行的。另外，随着Prompt工程的发展，编译型Agent的规则配置或能用自然语言直接描述，再由大模型编译成可执行流程。这会降低开发难度，让更多人参与Agent构建。总的来说，编译型 Agent 不会消失，而是会变得更加“智能”：开发阶段依然需要人为设计框架，但运行阶段能够比过去更加灵活、健壮。在强调合规性的行业（如金融、医疗），编译型Agent依然是主力，只是在内部慢慢融入AI增强，使它们不那么死板。例如未来的银行RPA可能在遇到异常票据时自动调用AI识别并尝试处理，而不是简单报错终止。从另一个角度看，解释型 Agent 要大规模落地，也需要借鉴编译型思路，把开发者的业务知识固化到一定程度。例如重要的合规检查、审批逻辑还是要固化为规则，不能完全交给AI临场发挥。可以预见未来的Agent平台也会提供图形化工具，让开发者方便地设定约束和模板，然后由Agent在这些护栏内自主行动。这样既保证了输出可靠性，又享受了AI灵活性，实现两种范式的结合。

结语： 无论编译型还是解释型，AI Agent 技术都仍在快速演变中。对于AI研究者和开发者来说，当下正是介入这一领域的大好时机。从商业视角，谁能率先打造出一个既易用又强大的Agent平台和生态，谁就有机会重构下一个时代的软件生态。想象一下，也许不远的将来，每个人都会有一个属于自己的AI数字分身或伴侣，无需编写繁琐脚本，就能替自己完成大量工作；每个企业都有无数AI Agent 在各业务环节自主协作运行。这场“从思考到行动”的智能体革命才刚刚开始，其未来充满机遇与未知。

o3 deep research: 智能体的分野和演进

引言