文 | 王智远

大家对Agent讨论的越来越多。

很多人预测2025年会成为Agent元年，甚至称之为爆炸年。不过，Agent概念听起来有点抽象，该怎么定义呢？说简单也简单，说复杂也复杂。

用AI搜索一下，你会看到这样的解释：Agent是一个能感知环境并采取行动来实现目标的代理体。但这又引出一个问题——「代理体」是什么？

换个角度想想就不难理解了。

Agent应该是一个属于你自己的「AI身份」。有了身份，再给它加上「记忆外挂」（比如RAG技术）和「行动外挂」（比如工作流功能），然后结合底层的大语言模型，就形成了一个完整的「代理体」。

换句话说，Agent本质上是一个「智能助手」——它能根据你的需求自动完成任务，像一个贴心的数字分身。

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为了更好地理解Agent发展，上周我花大量时间调研，发现市面上已经有十八款类似产品，设计形态不同，但背后目标几乎相似。

这些大部分来自国外，我让Grok 3按照类型整理成表格，希望能给你建立一个大视角：

什么是平台Agent？Coze、Dify又是什么？

平台像一个大工作台，上面摆满工具和材料，让你能轻松造出自己的AI助手或者智能工具。

打个比方，你去自助餐厅，不用自己种菜、做饭，直接拿现成的食材和厨具，炒出自己想要的菜就行。Agent平台就是干这个的：帮你开发、管理、运行AI代理（Agent），很多都不需要你懂代码，点点鼠标、拖拖拽拽就搞定。

这样的平台，特别适合想玩AI但不想太费劲的人，比如小店老板、设计师，或者普通好奇的朋友。它的目标就是把AI开发变简单，像搭积木一样。

明白这个，咱们再说说Coze和Dify是啥。

Coze像一个“傻瓜式工作台”，专为新手设计，完全不用编程，点点选选就能做出个聊天机器人。

它最大的优点是简单又快，还能把AI助手直接连到微信上，帮你聊天、答问题啥的。Coze还自带不少小工具，比如让AI去搜网页、生成图片，特别方便。

Dify，稍微高档一些，也是个开发AI代理的平台，但更适合喜欢“定制化”的人。

它是开源的，你可以把代码拿下来，自己装在电脑或服务器上，随心所欲地改；Dify有个直观的界面，能让你设计AI的工作流程，比如：让它先分析数据、再写总结。

它支持很多厉害的大模型（像GPT、Llama），还能连上你的知识库，让AI更聪明。

举个例子，你是个老板，想让AI分析客户反馈，Dify就能帮你上传文件，打造一个专属助手，专门干这活；它更适合有点技术底子，或者想把AI用在复杂任务上的人。

所以，二者的区别是，Coze像“快餐店”，适合弄个小助手；Dify像“高级厨房”，能深度定制，但得花点心思琢磨。一个是新手最爱，一个是进阶玩家的好伙伴。

那么，和Coze、Dify相似的平台还有哪些呢？很多。

国外主打聊天机器人或者对话助手的有Botpress、Voiceflow、Chatbase；像Dify（定制化强）的有n8n、SmythOS、Langflow、Flowise，你都可以把它记下来，搜索并了解下。

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说完搭建AI的平台，再说说：自主智能体。什么是自主智能体（autonomous agents）？

举个例子：

你想写一份关于顶级无线耳机的市场调研报告，包括耳机功能、价格和用户评价。

这种AI就能自动上网，去各种网站上找资料，比较不同耳机的优缺点，最后还能帮你把报告整理好，做成PDF文件。整个过程，几乎都不用动手，这就是自主智能体。

特点有三个：

一，独立完成任务的AI，不用你一直盯着；二，能理解目标、分解任务并用工具干活；三，在复杂任务上表现不错，但偶尔得看看，免得出错。

表格中的几位，都是非常出名的自主智能体。他们分别来自于哪里？能做什么呢？

AutoGPT是Significant Gravitas公司开发，自主智能体里“老大哥”。能自己上网、写代码、做研究，适合想省事又想要好结果的人，懒人福音。

AutoGLM基于GLM模型改的，主要擅长语言任务，比如写文章、翻译，适合文字工作比较多的人。Agent-S是一个开放代理框架，像个灵活管家，能随机应变，做各种动态任务。

OpenAI的Operator，出自于OpenAI家族，技术硬核；主要用来自动化网页操作、处理多步骤的任务；昨天他们刚发了新的Assistants API，以后会取代它，演示里还能帮你自助购物、查电商库存。

BuffGPT是GPT增强版，基于大模型的AI平台，能帮你搭各种应用生态，构建工作流、编排多个智能体、标注数据、训练模型啥的，特别适合用低代码开发工作流。

所以，这几个产品区别在哪？

AutoGPT名气大，功能通用；AutoGLM擅长文字类任务；Agent-S很灵活，能应对各种动态任务；Operator是OpenAI原生产品；BuffGPT更像一个工作流平台；总之，各有各的专业领域和擅长的场景。

综合代理（comprehensive agents）也叫通用AI代理，能适应好多不同的场景。

想象一下，你有个AI助手，能帮你写邮件，还能安排会议，甚至研究市场趋势，啥都能干。这就是综合代理：一种能干好多不同事情的AI工具。

OWL是这类平台的代表。你可以用它建一个能干各种活的AI助手，特别适合要多功能支持的人。我觉得，它有点像钉钉的AI助理，对了，只局限在钉钉端内。

再说说云服务（cloud services）。

这是把AI助手放在网上，你不用自己安装，直接用浏览器就能用。比如Google Cloud AI、HPE Private Cloud AI，特点是能扩展、用起来方便。

CloudAI就是一个云平台，它提供AI能力，让你能轻松用上AI助手。现在国内很多大企业都在布局这方面。说到这儿，我想到一个问题：为啥要用云服务的智能助手呢？

举个通俗的例子：修图。

以前用iPhone拍完照片，想美颜一下，得打开美图秀秀。现在有Cloud AI，只要右上角的“编辑”，再点一下“一键修图”，它就搞定了。

因为背后是AI在云端跑，帮你处理。这是我理解的CloudA。当然，它不光能修图，还能处理语音、翻译、分析数据等等。

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Flowith并不陌生。为啥我把它放到工作流自动化里呢？因为从你开始问问题，到拿到最后的结果，整个过程都在Flowith里完成，不用来回切换好多软件。

所以，工作流自动化是：

自下而上看，从有想法开始到把一堆想法整理成一个文章，在AI的帮助它，能顺利自然的把流程跑完。

百度自由画布产品形态和它很像，都想把复杂的工作流程简化。不过，我觉得，国内这类产品还得发展一段时间。毕竟，技术还在改进，大家习惯也在慢慢适应，离真正好用还有点距离。

再说说认知智能体（cognitive agents）和语言处理智能体（language processing agents）。

假设你是老板，手头有一份客户反馈，想知道大家是不是喜欢你的产品。交给认知智能体，它能看懂反馈，分清楚哪些是夸你的，哪些是吐槽的，还能总结出客户最在意的地方。这些活儿它都能自己搞定，不用你一句句教它。

这就是认知智能体。

COG agent是一个大模型技术，它靠视觉模型工作，主要能看懂界面。你给它一张手机屏幕截图，说“帮我点开设置”，它就能认出按钮，自己操作。现在智谱GLM—PC就用了这种模型。

理解了它，再看语言处理智能体，就更简单了。

它专门搞语言AI，主要本事是理解和生成文字。翻译、写作、聊天，这些它都能干。

LangFlow为语言任务设计。你可以把它想象成一个“拼图游戏”，里面有好多小模块，只需要把它们拖过来、放进去，就能组合出你想要的功能。

所以，二者区别在哪？

CogAgent偏视觉和推理，像看图参谋；LangFlow专注文字处理，是文字助手。一个管看图，一个管写字。

开源智能体（open source agents）是一种大家都能用的AI工具。代码公开，谁都可以下载、改改，还能分享给其他人。

特别灵活省钱，因为有好多人都在帮忙维护，所以，特别适合爱捣鼓的人，或者手头预算不多的团队。

多智能体框架（multi-agent frameworks）好像一个“指挥系统”，能让好几个AI一起合作，分工完成复杂的任务。

OpenManus是metaGPT团队做的开源智能体。只用了三个小时就搞出来了，说平台Manus AI的；厉害之处在于，能自己把任务拆开，用工具去完成。

最大的特点是“像乐高积木一样”，随便拼装功能，特别适合想自己动手搭AI的人。

AutoGen是微软出的多智能体框架，也是开源的。它能让多个AI开会；比如：你说“帮我写个小程序”，那一个AI写代码，一个检查错误，另一个优化速度，聊着聊着就搞定了。

它们有啥不一样呢？说白了，一个是单兵作战的DIY工具靠自己玩；一个是团队教练，能管一帮AI来干活。

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最后说说任务管理（task management）智能体和自动化工具（automation tools）。

什么是任务管理？

顾名思义：用AI帮你管事情，从安排任务、盯着进度到提醒大家，全都能搞定。

Taskade AI Agents就是这种工具，来自Taskade团队，能自己生成任务清单、排优先级，还能跟团队协作。

想象一下，你是个项目经理，手上有十几个任务，要安排团队成员去干。这时，只需要对Taskade AI Agents说：“帮我把任务分给组员，还要提醒他们截止日期。”

它就会自动把任务分给合适的人，快到截止日期的时候还会发消息催一下。整个过程你都不用操心，它会把所有任务都安排得明明白白。

而自动化工具又是什么？即：用AI把重复的、烦人的活儿变成自动的，还能把不同的软件连起来，让它们自己完成流程。

举个例子：

每天都要把客户发来的邮件里的订单信息手动输入到表格里，是不是很烦？这时候，可以用Zapier AI Agents。只要设置一个规则：“收到新邮件，就把订单信息自动填到Google Sheets。”

这样，它就会自己干活，最后，说不定还会给客户发个确认邮件；Zapier AI Agents是Zapier公司做的，能连接7000多个不同的应用。

再看看国内的情况。飞书多维表格也有自动化功能，但它没有Zapier AI Agents那么强大的外部链接能力。也就是说，你用表格做完重复任务后，没办法直接发给生态外部的客户。

而Taskade AI Agents更像下一个阶段的钉钉AI助理，对着它说说说话，自动形成任务，快到时间时，还能提醒谁，帮你排好优先级。

所以，这两者有啥区别？

Taskade AI Agents主要管任务，帮你安排人干活；Zapier AI Agents主要管流程，是个“连接大师”，专门负责让不同的软件配合起来；两款国外产品形态不同，本质也有区别，一个管人干活，一个管工具配合。

我们再来总结下：

平台Agent有两种：一种像快餐店，简单方便，适合普通人使用；另一种稍高档，功能更强大，适合公司和专业用户。

自主智能体特点是：你把任务交给它，它自己就能完成；通用AI代理则可以跨平台协同工作。

CloudAI是把AI放在云端，方便使用；工作流自动化是从一个想法开始，到顺利自然地完成整个流程；认知智能体可以自己思考，辅助你做决策。

开源智能体是把代码公开，你可以下载后自己修改和使用；多智能体框架是一个“指挥系统”，能让多个AI一起合作完成任务；任务管理智能体主要负责管理任务；自动化工具则是管理流程，让不同的软件配合起来。