本文通俗讲解了AI智能体的概念与核心特征。从能力层面看，智能体区别于传统对话式AI，能自主规划任务、调用工具完成目标；从结构层面分析，智能体通常包含大脑（规划模型）、感知记忆和行动工具三大组件。文章对比了豆包、扣子等平台与Manus等产品的差异，指出当前多数"智能体"尚未达到理想自主水平，强调应聚焦实际应用场景构建专属AI助手。最后提供多个实用案例，并附赠相关行业报告获取方式。
她说她看了很多资料，但是还是有些模糊。
还有我接触到的一些大学老师，甚至有一些搞 AI 应用的人也讲不太清楚。
台湾大学李宏毅教授的《生成式 AI 时代的机器学习（2025）》第二讲中就提到：
AI Agent 没有标准的定义。
以前我们使用大模型的主要方式就是打开对话框，提出问题，它给出回答。
AI Agent （AI 智能体）则是我们提出目标，AI 自己去思考规划、调用各种工具，最终帮我们达成这个目标。
比如说你让 AI 智能体去帮你在购物网站上挑选某个商品，那么 AI 智能体会打开浏览器，执行各种搜索，然后挑选出符合你要求的商品。
从能力层面来讲，他并不关心智能体内部实现，更关心“AI 完成任务的占比”。
如果是从能力层面来讲的话：
ChatGPT 就相当于我们直接在对话框里问问题，然后它给一些建议，我们需要自己再回去处理工作。
那么像 Cursor、Claude Code 这种就是人类和 AI 一起协作，工作量基本相当。
而 Agent 的话，其实需要 AI 完成更多工作，人类主要负责设定目标、提供资源、监督结果。Agent 需要自主完成任务拆解、工具选择、进度控制，实现后自主结束工作。
在复旦大学 NLP团队的一篇智能体综述《The Rise and Potential of Large Language Model
Based Agents: A Survey》中，主要提到大语言模型驱动的智能体的概念。
其中提到基于大语言模型的智能体，主要包括三个组件：一个是大脑，一个是感知，一个是行动。
它可以感知环境，获取输入可能是文本、图片、视频、音频等。它有“大脑”可以进行规划、存储，也能执行各种行动，包括输出文本、调用工具、操作机械臂等。
在 Google 的智能体白皮书中提到智能体，主要包括编排、模型和工具。
在编排中主要包括配置指令、目标，以及 memory（记忆），以及推理和规划。
模型的话通常指现在的大语言模型。
工具的话可能是浏览器，可能是搜索引擎，可能是计算器等。
比如说用户说想让智能体帮订一个机票：
💪 行动（工具）： 它调用“搜索引擎”工具查航班，调用“计算器”工具比价。
👂 感知（记忆）： 它“感知”到搜索结果，并“记忆”住最便宜的三个选项，然后回头向你（用户）报告。”
「规划」主要负责任务拆解、反思和优化；「记忆」包括短期记忆和长期记忆；「工具」负责调用各种工具获取信息或执行操作。
高瓴人工智能学院发布的基于大模型模型的自主智能体综述中，认为智能体主要包括角色设定、记忆模块、规划模块和行动模块。
首先，决策设定会给智能体一个身份、性格、社会关系等等。
记忆模块主要负责存储管理信息，模仿人的短期和长期记忆。
规划模块主要解决复杂任务的拆解和策略的生成。
行动模块将推理和规划落实到具体的操作上。
在结构层面，虽然各家（如复旦、Google等）的叫法不同，但核心组件万变不离其宗，基本都包括三个部分：
你认为豆包这里创建的这个是不是智能体？
你认为字节的扣子创建的这个，是不是智能体？
你认为 Cherry Studio 创建的这个，是不是智能体？
你认为 Manus 是不是智能体？
像 豆包 、Cherry Studio、 扣子（Coze），它们更像是“智能体的创建平台”。从结构上看，它们提供了完整的“大脑”（模型）、“记忆”和“工具（如插件）”组件，让普通人也能搭建智能体。
像 Manus，它更接近“能力层面”定义的、具有高度自主性的 Agent，人类定目标，它自己去执行。
其实 AI 智能体和聊天机器人有区别，它更多强调的是 AI 的自主性。
人类提供任务，AI 自主拆解调用工具去执行。
从结构层面来讲，现在其实有一大堆智能体。
但从能力层面来讲，其实很多所谓的智能体还没有真正达到比较理想的状态。
我觉得重要的不是纠结这个概念，重要的是能够根据自己的场景，根据自己的一些缺点，创建各种智能体，打造属于自己的智能体军团，让 AI 真正的为自己的工作生活学习带来实实在在的帮助。
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