【干货收藏】智能体详解：从ChatGPT到自主AI的跃迁，程序员必看指南 - 教程

文章解析了智能体(Agent)概念，不同于大语言模型的"说"，智能体能自主"做"。包含大脑(LLM+规划)、感知记忆和行动工具三部分，分为通用智能体、工作流智能体和Prompt智能体。不必纠结定义，而应关注利用场景，未来竞争在于谁能部署更多、更专业的智能体。智能体不是未来，而是正在发生的现实，关键在于开始应用而非理解。

1、为什么大家对“智能体”这么容易搞混？

因为——智能体没有统一标准定义。

这就像你问十个人：

“什么是咖啡？”

有人说是提神的东西，有人说是生活方式，有人说是文化。

智能体也是一样——不同机构从不同角度解释，它就像一只盲人摸象的大象。

最早的定义许可参考

“智能体是一种自主实体，其通过传感器感知环境，利用执行器对环境施加动作，并将行为导向目标实现。”—— 斯图尔特·罗素（Stuart Russell）与彼得·诺维格（Peter Norvig），《人工智能：一种现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）

智能体（Agent）并不是大模型时代才提出的概念，其思想最早可追溯至20世纪60年代AI的起点。

随着技术的发展，智能体逐渐从学术理论走向工业应用，并在2023年迎来实质性爆发。

下面是Open AI等公司对Agent的定义：

为了讲清楚，我们先从最简单的问题开始。

2、一句话理解智能体

聊天机器人回答问题，而智能体完成任务。

以前，我们用大模型的方式是：

我们问问题，它给答案。

比如你问：“帮我找上海明天的天气。”它会告诉你：“明天多云转晴。”

但智能体时代不一样：

我们提出目标，它自己想办法完成任务。

比如你说：“帮我订明天上海到北京最便宜的机票。”

智能体会：

自动规划任务打开浏览器搜索航班比价回来问你确认执行订票结束任务。

这就是两者最本质的区别：

一句话总结：

做。就是大语言模型是说，智能体

3、从「能力层面」理解智能体

看 AI 完成了多少工作。

这里我们借用一个很好用的评估方式：

1）ChatGPT 模式：

AI 给建议，人类回去执行。AI 完毕 20% 工作。

2）Cursor/Claude Code 模式：

人类+AI 协作做完任务。AI 完成 50% 工作。

3）智能体（Agent）模式：

人类定目标，AI 拆解、规划、执行、收尾。AI 完毕 80%+ 工作。

能力越强，越接近“自主”。

你会发现：

智能体不是一个开关，而是一条能力光谱。

4、从「结构层面」理解智能体：

大脑 + 感知/记忆 + 行动工具

虽然各家定义不同，但核心结构都绕不开三件东西：

1）大脑（LLM + 规划）

负责：

理解目标拆解任务多轮推理反思与纠错

整个智能体的“控制中心”。就是它就

2）感知与记忆（Perception + Memory）

它需要：

接收信息（文本、图片、网页、API）记住关键状态（短期记忆）保存长期知识（长期记忆/知识库）

没有记忆的智能体，就是一条金鱼。

3）行动工具（Actions / Tools）

这部分非常关键——智能体不是靠嘴完成任务的，它要靠“手脚”。

常见的器具包括：

浏览器搜索引擎计算器第三方 API数据库机械臂（物理世界）

具备应用调用能力后，智能体才能真的“工作”。

5、通用智能体 vs 工作流智能体

很多人最容易搞混但也最重要的一个概念。就是这

① 通用智能体（General Agent）

特点：

接收任何自然语言目标需要自主拆解任务自动选择程序能处理开放任务越来越接近“数字员工”

典型例子：

ManusDevinAutoGPT 体系带自主规划的企业 Agent（BD、客服等）

你给一个目标，它自己想办法搞定。

适用于：

销售自动化（找人–聊人–成交）业务运营自动化招聘自动化复杂数据分析

② 工作流智能体（Workflow Agent）

特点：

事先定义每一步流程不需要智能拆解按步骤执行固定流程稳定、可控、可复用。

典型例子：

Coze 工作流Dify 流程节点 + LLMChatGPT GPTs 的多步 actions

适用于：

内容创作流水线（写脚本 → 配音 → 出视频）电商客服 SOP（问物流 → 查单 → 回复）短视频自动化生产数据处理/转码。

一句话区别：

通用智能体更聪明，工作流智能体更稳定。

两者不是替代关系，而是互补关系：工作流形成地基，通用智能体负责协同与突破。

6、别小看“简单 Prompt 智能体”

很多人以为：

“只有带工具、带规划的才叫智能体。”

错。

在行业里，我们把智能体分为三个层次：

1. Prompt 智能体（零工具，轻量）

本质是一个角色设定 + 若干规则。虽然”不动作“，但依然可以：

执行写作 SOP执行客服统一话术执行某种模板化诊断做决策分析。

最容易上手、效果最稳定的智能体。就是这

并且对 70% 的行业足够好用。

1. 工具智能体（能调用工具）

适合执行需要外部信息的任务：

网页爬取、数据分析、自动化办公、拍摄脚本、生成并联动剪辑。

1. 自主智能体（能规划、自主执行）

真正接近数字员工，例如：

BD 智能体：找人、发邮件、跟进、成交

客服智能体：识别意图、查单、回复、升级

运营智能体：写内容、排期、发布、跟踪

请记住：

Prompt 智能体是 0→1 最关键的一步，它帮你构建角色。

之后再加工具、再加记忆，才能成长为完整的智能体。

7、豆包 / Coze / Cherry / Manus 是不是智能体？

我给你一个相当实用的判断方式：

能不能自己完成任务？

◆ 豆包（Doubao）

定位：智能体平台你在里面配置：

工具工作流Prompt记忆

智能体，但能创建智能体。就是它本身不

◆ Coze（字节扣子）

定位：智能体研发平台 + 工作流平台更偏工作流智能体，可控性强。

◆ Cherry Studio

定位：智能体集成环境更像“智能体的桌面操作系统”。

◆ Manus

定位：高度自主的通用智能体你给目标，它自己执行任务，最接近“数字员工”。

一句话总结：

• 豆包 / Coze / Cherry = 做智能体的平台
• Manus = 自己就是智能体

8、最终结论

不要纠结智能体是什么，而要开始用智能体解决问题。

“公众号运营”，讨论一年，不如发一篇文章。就是就像当年大家讨论什么

智能体也是一样——

真正的重点不是概念，而是使用场景。

你的工作里：

通过哪些任务重复？哪些流程能够标准化？

哪些工作能拆解？哪些要自己判断？

哪些可以交给 AI？你能否建立一个“个人智能体军团”？

未来的竞争不是：

“谁更努力”，而是“谁的智能体更多、更专业、更高效”。

智能体不是未来，它已经在发生。你要做的不是理解它，而是 开始部署它。

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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