文：王智遠 | ID:Z201440

大家對Agent討論的越來越多。

很多人預測2025年會成為Agent元年，甚至稱之為爆炸年。不過，Agent概念聽起來有點抽象，該怎么定義呢？說簡單也簡單，說復雜也復雜。

用AI搜索一下，你會看到這樣的解釋：Agent是一個能感知環境并采取行動來實現目標的代理體。但這又引出一個問題——「代理體」是什么？

換個角度想想就不難理解了。

Agent應該是一個屬于你自己的「AI身份」。有了身份，再給它加上「記憶外掛」（比如RAG技術）和「行動外掛」（比如工作流功能），然后結合底層的大語言模型，就形成了一個完整的「代理體」。

換句話說，Agent本質上是一個「智能助手」——它能根據你的需求自動完成任務，像一個貼心的數字分身。

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為了更好地理解Agent發展，上周我花大量時間調研，發現市面上已經有十八款類似產品，設計形態不同，但背后目標幾乎相似。

這些大部分來自國外，我讓Grok 3按照類型整理成表格，希望能給你建立一個大視角：

什么是平臺Agent？Coze、Dify又是什么？

平臺像一個大工作臺，上面擺滿工具和材料，讓你能輕松造出自己的AI助手或者智能工具。

打個比方，你去自助餐廳，不用自己種菜、做飯，直接拿現成的食材和廚具，炒出自己想要的菜就行。Agent平臺就是干這個的：幫你開發、管理、運行AI代理（Agent），很多都不需要你懂代碼，點點鼠標、拖拖拽拽就搞定。

這樣的平臺，特別適合想玩AI但不想太費勁的人，比如小店老板、設計師，或者普通好奇的朋友。它的目標就是把AI開發變簡單，像搭積木一樣。

明白這個，咱們再說說Coze和Dify是啥。

Coze像一個“傻瓜式工作臺”，專為新手設計，完全不用編程，點點選選就能做出個聊天機器人。

它最大的優點是簡單又快，還能把AI助手直接連到微信上，幫你聊天、答問題啥的。Coze還自帶不少小工具，比如讓AI去搜網頁、生成圖片，特別方便。

Dify，稍微高檔一些，也是個開發AI代理的平臺，但更適合喜歡“定制化”的人。

它是開源的，你可以把代碼拿下來，自己裝在電腦或服務器上，隨心所欲地改；Dify有個直觀的界面，能讓你設計AI的工作流程，比如：讓它先分析數據、再寫總結。

它支持很多厲害的大模型（像GPT、Llama），還能連上你的知識庫，讓AI更聰明。

舉個例子，你是個老板，想讓AI分析客戶反饋，Dify就能幫你上傳文件，打造一個專屬助手，專門干這活；它更適合有點技術底子，或者想把AI用在復雜任務上的人。

所以，二者的區別是，Coze像“快餐店”，適合弄個小助手；Dify像“高級廚房”，能深度定制，但得花點心思琢磨。一個是新手最愛，一個是進階玩家的好伙伴。

那么，和Coze、Dify相似的平臺還有哪些呢？很多。

國外主打聊天機器人或者對話助手的有Botpress、Voiceflow、Chatbase；像Dify（定制化強）的有n8n、SmythOS、Langflow、Flowise，你都可以把它記下來，搜索并了解下。

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說完搭建AI的平臺，再說說：自主智能體。什么是自主智能體（autonomous agents）？

舉個例子：

你想寫一份關于頂級無線耳機的市場調研報告，包括耳機功能、價格和用戶評價。

這種AI就能自動上網，去各種網站上找資料，比較不同耳機的優缺點，最后還能幫你把報告整理好，做成PDF文件。整個過程，幾乎都不用動手，這就是自主智能體。

特點有三個：

一，獨立完成任務的AI，不用你一直盯著；二，能理解目標、分解任務并用工具干活；三，在復雜任務上表現不錯，但偶爾得看看，免得出錯。

表格中的幾位，都是非常出名的自主智能體。他們分別來自于哪里？能做什么呢？

AutoGPT是Significant Gravitas公司開發，自主智能體里“老大哥”。能自己上網、寫代碼、做研究，適合想省事又想要好結果的人，懶人福音。

AutoGLM基于GLM模型改的，主要擅長語言任務，比如寫文章、翻譯，適合文字工作比較多的人。Agent-S是一個開放代理框架，像個靈活管家，能隨機應變，做各種動態任務。

OpenAI的Operator，出自于OpenAI家族，技術硬核；主要用來自動化網頁操作、處理多步驟的任務；昨天他們剛發了新的Assistants API，以后會取代它，演示里還能幫你自助購物、查電商庫存。

BuffGPT是GPT增強版，基于大模型的AI平臺，能幫你搭各種應用生態，構建工作流、編排多個智能體、標注數據、訓練模型啥的，特別適合用低代碼開發工作流。

所以，這幾個產品區別在哪？

AutoGPT名氣大，功能通用；AutoGLM擅長文字類任務；Agent-S很靈活，能應對各種動態任務；Operator是OpenAI原生產品；BuffGPT更像一個工作流平臺；總之，各有各的專業領域和擅長的場景。

綜合代理（comprehensive agents）也叫通用AI代理，能適應好多不同的場景。

想象一下，你有個AI助手，能幫你寫郵件，還能安排會議，甚至研究市場趨勢，啥都能干。這就是綜合代理：一種能干好多不同事情的AI工具。

OWL是這類平臺的代表。你可以用它建一個能干各種活的AI助手，特別適合要多功能支持的人。我覺得，它有點像釘釘的AI助理，對了，只局限在釘釘端內。

再說說云服務（cloud services）。

這是把AI助手放在網上，你不用自己安裝，直接用瀏覽器就能用。比如Google Cloud AI、HPE Private Cloud AI，特點是能擴展、用起來方便。

CloudAI就是一個云平臺，它提供AI能力，讓你能輕松用上AI助手。現在國內很多大企業都在布局這方面。說到這兒，我想到一個問題：為啥要用云服務的智能助手呢？

舉個通俗的例子：修圖。

以前用iPhone拍完照片，想美顏一下，得打開美圖秀秀。現在有Cloud AI，只要點擊圖片右上角的“編輯”，再點一下“一鍵修圖”，它就搞定了。

因為背后是AI在云端跑，幫你處理。這是我理解的CloudA。當然，它不光能修圖，還能處理語音、翻譯、分析數據等等。

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Flowith并不陌生。為啥我把它放到工作流自動化里呢？因為從你開始問問題，到拿到最后的結果，整個過程都在Flowith里完成，不用來回切換好多軟件。

所以，工作流自動化是：

自下而上看，從有想法開始到把一堆想法整理成一個文章，在AI的幫助它，能順利自然的把流程跑完。

百度自由畫布產品形態和它很像，都想把復雜的工作流程簡化。不過，我覺得，國內這類產品還得發展一段時間。畢竟，技術還在改進，大家習慣也在慢慢適應，離真正好用還有點距離。

再說說認知智能體（cognitive agents）和語言處理智能體（language processing agents）。

假設你是老板，手頭有一份客戶反饋，想知道大家是不是喜歡你的產品。交給認知智能體，它能看懂反饋，分清楚哪些是夸你的，哪些是吐槽的，還能總結出客戶最在意的地方。這些活兒它都能自己搞定，不用你一句句教它。

這就是認知智能體。

COG agent是一個大模型技術，它靠視覺模型工作，主要能看懂界面。你給它一張手機屏幕截圖，說“幫我點開設置”，它就能認出按鈕，自己操作。現在智譜GLM—PC就用了這種模型。

理解了它，再看語言處理智能體，就更簡單了。

它專門搞語言AI，主要本事是理解和生成文字。翻譯、寫作、聊天，這些它都能干。

LangFlow為語言任務設計。你可以把它想象成一個“拼圖游戲”，里面有好多小模塊，只需要把它們拖過來、放進去，就能組合出你想要的功能。

所以，二者區別在哪？

CogAgent偏視覺和推理，像看圖參謀；LangFlow專注文字處理，是文字助手。一個管看圖，一個管寫字。

開源智能體（open source agents）是一種大家都能用的AI工具。代碼公開，誰都可以下載、改改，還能分享給其他人。

特別靈活省錢，因為有好多人都在幫忙維護，所以，特別適合愛搗鼓的人，或者手頭預算不多的團隊。

多智能體框架（multi-agent frameworks）好像一個“指揮系統”，能讓好幾個AI一起合作，分工完成復雜的任務。

OpenManus是MetaGPT團隊做的開源智能體。只用了三個小時就搞出來了，說平臺Manus AI的；厲害之處在于，能自己把任務拆開，用工具去完成。

最大的特點是“像樂高積木一樣”，隨便拼裝功能，特別適合想自己動手搭AI的人。

AutoGen是微軟出的多智能體框架，也是開源的。它能讓多個AI開會；比如：你說“幫我寫個小程序”，那一個AI寫代碼，一個檢查錯誤，另一個優化速度，聊著聊著就搞定了。

它們有啥不一樣呢？說白了，一個是單兵作戰的DIY工具靠自己玩；一個是團隊教練，能管一幫AI來干活。

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最后說說任務管理（task management）智能體和自動化工具（automation tools）。

什么是任務管理？

顧名思義：用AI幫你管事情，從安排任務、盯著進度到提醒大家，全都能搞定。

Taskade AI Agents就是這種工具，來自Taskade團隊，能自己生成任務清單、排優先級，還能跟團隊協作。

想象一下，你是個項目經理，手上有十幾個任務，要安排團隊成員去干。這時，只需要對Taskade AI Agents說：“幫我把任務分給組員，還要提醒他們截止日期。”

它就會自動把任務分給合適的人，快到截止日期的時候還會發消息催一下。整個過程你都不用操心，它會把所有任務都安排得明明白白。

而自動化工具又是什么？即：用AI把重復的、煩人的活兒變成自動的，還能把不同的軟件連起來，讓它們自己完成流程。

舉個例子：

每天都要把客戶發來的郵件里的訂單信息手動輸入到表格里，是不是很煩？這時候，可以用Zapier AI Agents。只要設置一個規則：“收到新郵件，就把訂單信息自動填到Google Sheets。”

這樣，它就會自己干活，最后，說不定還會給客戶發個確認郵件；Zapier AI Agents是Zapier公司做的，能連接7000多個不同的應用。

再看看國內的情況。飛書多維表格也有自動化功能，但它沒有Zapier AI Agents那么強大的外部鏈接能力。也就是說，你用表格做完重復任務后，沒辦法直接發給生態外部的客戶。

而Taskade AI Agents更像下一個階段的釘釘AI助理，對著它說說說話，自動形成任務，快到時間時，還能提醒誰，幫你排好優先級。

所以，這兩者有啥區別？

Taskade AI Agents主要管任務，幫你安排人干活；Zapier AI Agents主要管流程，是個“連接大師”，專門負責讓不同的軟件配合起來；兩款國外產品形態不同，本質也有區別，一個管人干活，一個管工具配合。

我們再來總結下：

平臺Agent有兩種：一種像快餐店，簡單方便，適合普通人使用；另一種稍高檔，功能更強大，適合公司和專業用戶。

自主智能體特點是：你把任務交給它，它自己就能完成；通用AI代理則可以跨平臺協同工作。

CloudAI是把AI放在云端，方便使用；工作流自動化是從一個想法開始，到順利自然地完成整個流程；認知智能體可以自己思考，輔助你做決策。

開源智能體是把代碼公開，你可以下載后自己修改和使用；多智能體框架是一個“指揮系統”，能讓多個AI一起合作完成任務；任務管理智能體主要負責管理任務；自動化工具則是管理流程，讓不同的軟件配合起來。

好了，花一周時間做調研，整理一堆亂七八糟的素材，足足幾萬字，一口氣說完了，我得趕緊喝口水。現在免費分享出來，希望能給你有用的參考和啟發。