技术的飞速发展正将人工智能推向一个新的高度，AI Agent正站在变革的风口浪尖。近日，在Agent OpenDay上，智谱AI展示了其在AI Agent领域的最新进展，推出了三款旨在替代人工任务的智能体产品，这标志着智能体技术的应用场景进一步拓宽。
智能体，这个概念正在迎来其发展的关键时刻。智谱AI发布的三款智能体产品，分别针对手机、电脑和网页，展现了AI技术在不同领域的应用潜力。与此同时，微软宣布建立了全球最大的企业级AI Agent生态系统，而谷歌Jarvis的泄露和OpenAI即将推出的Operator，都在预示着AI Agent即将在我们的生活和工作中扮演更加重要的角色。
AI Agent，简而言之，是一种能够在无需持续人类干预的情况下，根据环境和背景信息自主分析问题、做出决策并执行任务的AI系统。AlphaGo就是一个典型的例子，它能够在围棋对弈中自主决策下一步棋。
从基础模型到Agent概念的兴起，再到如今能够自主推理和执行特定任务的软件，AI技术经历了一段漫长而复杂的演变。强化学习作为AI Agent发展的关键技术之一，而大语言模型（LLM）的发展则为AI Agent提供了新的可能性，使其能够处理复杂问题的拆解和自然语言交互。
AI Agent的出现，标志着AI技术进入了一个新的阶段，它不再仅仅是执行指令，而是能够像人类助手一样，根据复杂的情境和目标进行自主规划、决策与执行任务。想象一下，只需告诉AI助手“点个外卖”，它就能自动完成从搜索、查询、下单到确认的全部流程。
这种全新的人机交互模式，不仅提升了效率，也使得机器与人类的关系更加紧密。比尔·盖茨曾预测，Agent将改变人们与计算机的互动方式，并颠覆软件行业；李彦宏也认为，智能体将成为AI时代的网站，形成庞大的生态系统。
AI Agent的进化史，从简单的对话系统到私人助理，是一个不断进化的过程。从1966年MIT人工智能实验室开发的ELIZA，到21世纪技术的发展，AI Agent在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
2011年，IBM Watson在Jeopardy!节目中战胜人类选手，展示了AI的潜力；同年，苹果推出Siri，开启了移动智能助手的新时代。2022年11月，OpenAI发布ChatGPT，掀起了全球AI热潮。ChatGPT的问世，实现了从“说”到“做”的转变，能够自主执行复杂任务。
AI Agent的发展速度，得益于深度学习、大规模预训练语言模型、强化学习与人类反馈、多模态交互能力以及工具使用和环境适应能力等关键技术的突破。智能体的数量正在爆发式增长，国内智能体总数一年超过1000万个，是苹果应用商店每年上线应用数量的85倍。
智能体或将成为继PC、移动终端后的下一个爆发点。数据显示，2024年1月至10月，中国AI原生应用累计下载量排名前5的应用累计下载量分别为1.08亿、2260万、2100万、1790万、1170万。
国内互联网大厂和创业新秀们纷纷上线国产AI大模型应用，如百度的文心一言、阿里的通义千问大模型、讯飞的星火大模型等。2024年6月25日，OpenAI宣布中国不在当前支持API服务的国家和地区名单中，这对于国内的AI玩家和智能体开发者来说，是一个巨大的机会。
互联网大厂如百度、阿里、腾讯、字节跳动、华为等均已布局智能体赛道，并推出一站式智能体开发平台。与此同时，商汤科技、百川智能等初创企业也以惊人的速度发展，推出了多款大模型产品。
智谱AI自2019年成立以来，深耕于大模型研发领域，推出了面向C端用户的聊天对话应用“智谱清言”。与互联网大厂不同的是，智谱AI、百川智能等初创企业更多的是以AI应用助手的产品形式为主，暂未推出智能体开发平台。
2024年，手机厂商也开始频繁提及手机智能体相关概念。vivo在其2024开发者大会上推出了名为PhoneGPT的手机智能体，它能够准确地识别手机屏幕界面中的内容，自动操作手机中各种各样的应用，完成用户交代的任务。
比尔·盖茨曾预测，AI Agent将是大模型之后的下一个平台，越来越多的大模型公司和科技企业都开始布局Agent。在大模型这场竞争装备赛中，如果说上半场卷的是基础能力，那么现在，AI Agent的应用落地成为最重要的产品竞争形态。
AI Agent的能力将不断完善，能够分解任务、制定执行计划、调用API、访问网络、操作软件，并具备持续学习和知识积累能力。智能体不仅能对话，还具有反思和规划能力，能够对分配的任务进行自主规划、思考调用什么工具能够实现最终目标。
预计到2028年，中国AI代理市场规模将激增至8520亿元，年复合增长率达72.7%。AI Agent产业链是多元化且高度协同的生态系统，未来市场空间广阔。AI Agent推动App生态逐渐向端侧生态转变，将成为AI应用发展的新趋势。
尽管AI Agent带来了诸多想象力，但在真正的落地应用中还存在诸多挑战，如可靠性、性能和成本等。LLM容易产生幻觉和不一致性，将多个AI步骤连接起来会加剧这些问题，尤其是对于需要精确输出的任务。此外，GPT-4、Gemini-1.5和Claude Opus在使用工具/函数调用方面表现不错，但它们仍然较慢且成本高，特别是需要进行循环和自动重试时。
在AI智能体应用快速发展的关键节点，谁能快速适应并利用好智能体技术，将直接影响该企业未来能否在市场竞争中脱颖而出。AI Agent的火爆，会迎来一个比互联网时代还要火爆的黄金年代吗？我们拭目以待。
