生成式 AI 的发展方向，应当是 Chat 还是 Agent？

AI 未来应该更多地聚焦于 "Chat" 还是 "Agent"？

       这个问题，我更倾向于认为，未来的主流将是Agent，而非单纯的对话型聊天机器人。这不仅仅是因为技术的进步让 AI 变得更为复杂和智能，更重要的是，它深刻改变了人类与机器互动的方式。

一、什么是 AI Agent？

       当我们谈论AI Agent时，实际上是在讨论一种超越传统聊天机器人的更为复杂的智能体系统。它不仅仅是一个单向的对话框，能够回答问题或提供信息。AI Agent，特别是基于大语言模型（LLM）驱动的 Agent，能够进行推理、处理复杂任务，甚至具有一定的自主性。它能够根据用户的目标和需求，自主制定计划，拆解任务，调用外部工具，并执行任务，最终完成目标。

       换句话说，AI Agent 就像是一个能自主工作、且有思考能力的助手，它不仅仅响应用户的请求，而是在一定程度上为用户提供更多的个性化服务，并帮助其完成实际的任务。

二、AI Agent 的核心特点

1.规划（Planning）

       根据复杂的大任务拆解为可管理的子任务，并在执行过程中自我反思、学习和调整。就像是项目经理一样，AI Agent 将帮助用户高效地完成目标。

2.记忆（Memory）

       短期和长期记忆能力。短期记忆通过对话上下文来积累信息，长期记忆则通过外部向量存储来召回过去的经验和数据。这意味着，它能“记住”用户的偏好，甚至在跨会话中提供更为个性化的建议。

3.工具使用（Tool Use）

       对于那些超出模型自身知识范围的任务，AI Agent 可以调用外部 API 或执行代码，获取实时信息或执行复杂操作。例如，在需要实时天气数据或特定文档信息时，它能够主动连接相关工具，补充缺失的信息。

4.行动（Action）

       行动模块是智能体执行决策的关键。面对不同任务，AI Agent 会选择合适的行动策略，可能是通过记忆检索、推理或编程来解决问题，甚至是结合其他智能体协作来完成。

三、AI Agent 的发展趋势

        生成式 AI 的发展正从嵌入模式、副驾驶模式，逐步迈向智能体模式，从简单的工具协作，发展到完全自主的任务执行。

人类与AI协同的三种模式

1.嵌入模式：初期的生成式 AI 系统主要是为用户提供工具性支持，如通过文字输入生成文章、创作代码等。此时，AI 仅作为一个命令执行器，依赖于人类提供的指令。

2.副驾驶模式：在这个阶段，AI 与人类共同工作，成为协作伙伴。一个典型的例子是 GitHub Copilot，它能够帮助开发者写代码，检测错误，但最终的决策还是由人类来做出。

3.智能体模式：这是目前发展最为迅猛的方向，也是未来的主流模式。在智能体模式下，AI 独立执行任务，甚至进行自我优化和学习，人类则充当监督者和评估者。比如，微软的 Copilot Studio 就允许企业通过 AI Agent 来替代大量的日常工作，减轻员工的负担。

四、AI Agent 的应用场景

个人智能体：像豆包、Kimi、Deepseek 这类智能体，已经能够帮助用户在日常工作中处理搜索、内容创作、数据分析等任务。通过与用户的长期互动，这些智能体逐渐“理解”用户的需求，并能提供越来越精准的建议和服务。

企业级智能体：例如，国外的有Microsoft 的 Copilot Studio，国产也有 金智维的 Ki-AgentS，它们专注于企业的业务流程自动化和决策支持。尤其体现在财务管理、客户服务还是数据分析领域，企业级智能体能够高效地执行任务，企业运营效率也可以得到提升。

五、为什么是 Agent 而非 Chat？

       我们正在迈向一个全新的智能时代。与其说是 AI 与人类的对话，不如说是 AI 与人类的“协作”将成为主流。在这种模式下，AI 不再只是一个工具，它变成了一个智能体，能够独立行动，并且在多领域发挥其独特的作用。

       Agent 的独立性、自主性和适应性，使其能更好地满足复杂的、动态的工作需求，而不仅仅是对静态问题的响应。比如，智能体能够学习如何优化工作流程，如何适应不同的工作场景，这正是未来的技术方向。

       在我看来，AI Agent 的发展，代表着我们离理想中的智能生活又近了一步。它不仅仅是一个工具，更是我们工作和生活的伙伴，能够帮助我们解决实际问题，提升效率，让我们有更多时间去关注创造和思考。而这一切，正是生成式 AI 未来最吸引人的地方。