本文基于王吉伟先生于2025年3月发布的一篇深入分析的文章：《DeepSeek、Manus与AI+Agent行业现状》，全文将为您全面解读AI Agent的概念、技术、应用、商业模式以及对企业经营的深远影响。揭示其在定义、能力、应用场景和技术实现上的差异，通过剖析AI Agent与大模型的区别、设计方式、发展趋势，以及当前行业现状和面临的挑战，我们将共同探讨这一智能技术如何重塑未来。
一、AI Agent的多维度解析
AI Agent，即智能体，被定义为能在环境中自主感知、决策并执行动作的智能实体。它基于预设目标，通过独立思考和工具调用完成任务。这一概念从业务、IBM、Salesforce、Zapier到Anthropic等多角度阐释，核心在于其自主性和任务执行能力。
二、AI Agent与大模型的区别
AI Agent与大模型在定义、能力、应用和技术实现上有所区别。大模型如GPT专注于语言理解和生成，而AI Agent以LLM为核心，能自主感知环境、规划任务并执行动作。大模型被动响应指令，AI Agent则主动执行任务，具备多模态交互和工具调用能力。应用场景上，大模型用于内容生成和客服问答，而AI Agent则应用于供应链优化、医疗分诊和实时决策等复杂任务。
三、AI Agent的设计与未来趋势
AI Agent的设计方式包括反思、工具使用、规划和多智能体协作。多智能体系统通过任务细分和智能体网络实现复杂场景应用。智能工作流通过工作流编排实现业务流程自动化。通用智能体则分为computer use Agent和基于RPA的Agent两类，前者通过API模式执行任务，后者则基于流程自动化工具。
四、DeepSeek等推理模型的赋能
DeepSeek等高质推理模型提升了AI Agent的推理、决策、规划和工具调用能力，增强了自动化和拟人化交互，拓展了多模态和个性化能力。这些模型支持本地化部署，保障数据隐私，并推动AI Agent向战略决策和复杂业务流程优化等领域延伸。
五、Manus通用智能体的启示
Manus作为全球首个通用智能体，其技术架构包括多代理协同、模型调度与优化、动态任务调度引擎和安全与稳定支撑。它应用于零售、金融、教育等领域，并强调工程化整合和用户体验。Manus为行业带来了多智能体协同、技术创新转型、开源生态协同和伦理与治理挑战等方面的启示。六、AI Agent的现状与未来AI Agent在B端和C端应用广泛，产品形态包括通用型、垂直领域专家型和企业级解决方案。技术上，AI Agent依赖大语言模型、多模态能力、自主决策和工具使用等特征。市场格局上，大企业和创业项目纷纷进入，市场规模预计将显著增长。尽管面临交互能力局限、工程稳定性问题、安全性挑战等不足，AI Agent仍将通过提高效率、增强客户体验和提升决策质量等方式影响企业经营，并推动数字化转型和企业竞争力升级。
