Agent概念热度渐涨，不少人预测2025年将成为Agent元年甚至爆炸年。那究竟该如何定义Agent呢？从本质上讲，Agent是一个能感知环境并采取行动以实现目标的代理体，可通俗理解为属于个人的「AI身份」。为其添加「记忆外挂」（如RAG技术）和「行动外挂」（如工作流功能），再结合底层大语言模型，便构成了完整的「代理体」，也就是能依据需求自动完成任务的「智能助手」，宛如贴心的数字分身。
市面上已涌现十八款类似产品，多数来自国外，设计形态各异，但目标相近。其中，平台Agent像一个大工作台，能助力开发、管理、运行AI代理（Agent）。这对于想接触AI却不想过于费力的人群，如小店老板、设计师或普通爱好者而言，极为合适，其目标是将ai开发简化得如同搭积木。像Coze，恰似“傻瓜式工作台”，专为新手设计，无需编程，操作简单快捷，还可将AI助手连接微信，自带多种实用小工具；Dify则更适合追求“定制化”的人，它开源且界面直观，支持多种大模型，能连接知识库，满足复杂任务需求。
自主智能体也备受关注，例如想撰写顶级无线耳机市场调研报告时，它能自动上网搜集资料、整理报告，整个过程几乎无需人工干预。其具备独立完成任务、理解目标并分解任务以及在复杂任务中表现良好等特点。像AutoGPT、AutoGLM、Agent -S、Operator、BuffGPT等都是知名的自主智能体，它们分别来自不同公司，功能各有侧重。综合代理（通用AI代理）能适应多种场景，OWL便是这类平台的代表；云服务则是将AI助手置于网上，通过浏览器即可使用，像GoogleCloud AI、HPE Private Cloud AI等，具有可扩展、使用便捷的特点。
工作流自动化方面，Flowith从用户提问到给出结果，全程无需切换众多软件。而认知智能体和语言处理智能体也各有特色。认知智能体可自行理解客户反馈，分辨夸赞与吐槽内容，并总结关键要点；语言处理智能体专注于语言AI，擅长翻译、写作、聊天等任务。开源智能体代码公开，使用灵活且经济，适合爱钻研或预算有限的团队；多智能体框架如同“指挥系统”，能让多个AI协作完成复杂任务，OpenManus和AutoGen便是典型代表。
任务管理智能体和自动化工具也有显著区别。任务管理智能体用AI协助管理事务，从安排任务到跟踪进度再到提醒，都能妥善处理；自动化工具则是利用AI将重复工作自动化，并连接不同软件实现流程自动完成。Taskade AI Agents主要负责任务管理，ZaPier AI Agents主要负责流程管理，二者功能不同，却都在各自领域发挥着重要作用。
