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。
一
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。
二
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：
1. 独立完成任务的 AI，不用你一直盯着；
2. 能理解目标、分解任务并用工具干活；
3. 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，能适应很多不同的场景。
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，特别适合需要多功能支持的人。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，只要点击图片右上角的 「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。
三
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。
四
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。
好了，花一周时间做调研，整理一堆乱七八糟的素材，足足几万字，一口气说完了，希望能给你有用的参考和启发。
本文来自微信公众号：王智远，作者：王智远
