AI巨頭重兵佈局，深度解析AI智能體：為什麼説它纔是AI的終極形態？

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（來源：鈦媒體APP）

今天看到這麼一個觀點，説很少有新興技術能夠比代理人工智能 (Agentic AI)為組織提供更多機會來加速生產力和轉變業務運營，其前景甚至超過了其表親生成人工智能 (GenAI)。

另外還看到華泰證券的一個報告，稱生成式AI正邁入以AI智能體為主導的新發展階段。

這里所説的代理人工智能，其實也就是我們常見的智能體的概念。最近我也參加過多場活動，也上手實測了不少主打智能體的AI產品，很明顯感覺到智能體概念的持續升溫。

清晰的感知到，這或許就是自從ChatGPT問世后，躁動了許久的AI領域，一路進化的最新態勢。今天就試圖帶大家去探尋一下，這幅更宏大的全球智能體發展圖景。

一：從「博學大腦」到「全能打工人」：智能體究竟是什麼？

要理解智能體（Agent）為何被寄予厚望，我們首先要弄清它與我們熟悉的生成式AI（GenAI）的根本區別。

如果説以ChatGPT為代表的GenAI是一個知識淵博、有問必答的「大腦」，那麼AI智能體就是為這個大腦裝上了「手和腳」，讓它從一個「對話者」變成一個「行動者」。

GenAI工具受其編程邏輯的約束，擅長根據指令生成內容，但它的行動力到此為止。而智能體則被賦予了更高級的能力：

它被委託一個目標，然后可以自主地進行理解、規劃、調用工具，並與環境交互以達成這個目標。

舉個簡單的例子，比如我之前實測的一句話生成一部三五分鍾，甚至10分鍾的超清視頻大片。劇本、分鏡、配樂、畫面生成……這些需要耗費人類團隊數周的工作，智能體一次性就能完成 。

業內專家提出了一個清晰的智能體進化路徑，大致可分為幾個階段：從最初只能進行簡單問答的L1級聊天助手，到需要人類預設流程的L2級工作流智能體，再到能夠像領域專家一樣自主規劃任務的L3級推理型智能體。而當前競爭最激烈的，則是L4級的多智能體系統，它能夠讓多個專長不同的智能體協同作戰，像一個團隊一樣解決跨領域的複雜問題。

從這個進化路徑可以看出，AI的發展方向正從追求單一模型的「更大、更強」，轉向構建一個能夠協同作戰的「智能生態系統」。

這正是智能體概念持續升溫的根本原因——它標誌着AI正從一個「工具」，向一個真正的「合作伙伴」和「數字勞動力」轉變。

全球巨頭「亮劍」，智能體賽道的「現在進行時」

智能體的浪潮並非空談，放眼全球，科技巨頭們早已重兵佈局，爭相亮出自己的「王牌」，將這個未來概念加速推向「現在進行時」。

微軟：將智能體植入生產力的每一個角落

微軟的戰略是「無處不Copilot」。它正致力於將Copilot從一個應用內的助手，升級為一個能夠橫跨Windows操作系統、Office 365全家桶、Teams協作平臺和Azure雲服務的「超級智能體」。

未來的Copilot將不再僅僅是幫你寫郵件或總結文檔，而是能理解「為下周的銷售會議準備一份完整的報告」這樣的複雜指令，然后自主地從Excel調取數據、在PowerPoint中生成圖表、從Teams的聊天記錄中提取要點，並最終為你整合成一份完整的演示文稿。

此外，微軟還開源了AutoGen這樣的框架，旨在幫助開發者構建強大的多智能體應用，其目標是打造一個龐大的、協同工作的AI智能體網絡，將智能體能力深度融入到數字工作的每一個環節。

谷歌：以多模態通用AI定義未來交互

谷歌則將賭注押在了多模態和通用性上。其在I/O大會上驚艷亮相的Project Astra計劃，便是一個最好的例證。

Astra的目標是打造一個能看、能聽、能説、能記憶、能理解複雜情境的通用AI代理。在演示中，它能通過手機攝像頭實時識別周圍環境，理解代碼，甚至記住物品的存放位置，展現了其作為「日常生活全能助手」的巨大潛力。

這背后是谷歌Gemini模型的強大能力，尤其是其天生的多模態理解和「工具使用」（Tool Use）能力，使其可以調用各種API來執行現實世界的任務。

對企業用户，谷歌則提供了Vertex AI Agent Builder，幫助他們快速構建面向特定業務場景的智能體。

OpenAI：通往AGI之路的關鍵里程碑

作為引領本輪AI浪潮的先鋒，OpenAI將智能體視為實現通用人工智能（AGI）的關鍵路徑。其推出的GPTs可以看作是構建智能體的初步嘗試，讓用户可以為特定任務創建自定義的ChatGPT版本。

但OpenAI的野心遠不止於此。其正在積極研發能夠自主操作計算機桌面環境、使用瀏覽器、操作各種軟件來完成複雜任務的下一代智能體。這種智能體將能夠像人類一樣與數字世界交互，從預訂機票到管理複雜的項目，真正成為人類能力的延伸。

NVIDIA：為智能體時代提供「軍火庫」

在這場競賽中，NVIDIA扮演着不可或缺的「軍火商」角色。它不僅為全球AI公司提供算力強大的GPU，更重要的是，它正在構建一個完整的智能體開發和運行平臺。

其推出的NIM（NVIDIA Inference Microservices）等工具，讓開發者可以輕松地將模型打包成可調用的服務，這是構建智能體的基石。

最近，NVIDIA甚至發佈了專為人形機器人設計的「GR00T」項目，展示了其將智能體能力從數字世界延伸到物理世界的雄心。

當然，在這場全球性的競賽中，中國的科技力量同樣不容小覷。諸如百度、360等公司也已推出了面向公眾的、能夠處理複雜任務的多智能體平臺，顯示了這一領域的全球同步發展態勢。

「數字員工」照進現實，智能體如何顛覆百行千業

那說了這麼多高大上的技術，這些「AI智能體」到底會怎麼改變我們的工作和生活呢？簡單説，就是各行各業都會迎來一批不知疲倦、能力超強的「數字員工」。

比如説，我們都煩透了和那些只會説「請問有什麼可以幫您」的機器人客服打交道。未來的智能體客服就不一樣了，它們會有更大的自主權，能像真人一樣，調取你的資料，理解你的問題，真正幫你把事情給辦了。

在公司內部，這些「數字員工」更是大顯身手。管倉庫的智能體可以24小時盯着庫存，一旦發現要斷貨，它自己就能重新安排發貨路線和時間。

對於程序員小哥來説，很多繁瑣又重複的編程工作也可以甩給AI智能體了，它們能幫忙寫新功能、檢查代碼、還能實時抓Bug。甚至在一些超酷的領域，比如「數字孿生」（就是給一個真實機器在電腦里建個一模一樣的模型），智能體可以分析各種數據，模擬機器運轉，提前告訴你哪會出故障，甚至還能組團幫忙安排修理。

當然，有好處也有風險。最直接的挑戰就是網絡安全。你想啊，當黑客也用上了「智能體黑客」，他們就能發動又快又猛的自動化攻擊。這就逼着我們必須得有自己的「安全智能體」戰隊，未來網絡世界的攻防，很可能就是兩撥AI智能體之間的較量了。

聽起來是不是感覺未來已來，但又有點遙遠？確實，這條路雖然前景光明，但腳下還有幾個坎兒要過。

最大的一個問題是，現在各家公司做的智能體，互相之間還不太會「説普通話」。它們缺少統一的標準和接口，導致沒法很順暢地跨平臺、跨公司合作。這個問題一旦解決，智能體的能力可以説是「無所不能」了。

前路漫漫亦燦燦，挑戰與未來展望

所以，我們現在正處在一個非常關鍵的起步階段。雖然那些全能AI助理的視頻看起來像魔法一樣神奇，但要讓它真正普及開來，還需要很多努力

那我們該怎麼辦？專家的建議很實在：

謹慎地開始，但現在就得開始。我們每個人和每個公司都應該去主動了解和探索，看看這些AI智能體到底能為我們做什麼，尤其要找到那些能實實在在帶來回報的用法。你可以先從一些小的試點項目開始，給你的AI智能體一把「鑰匙」，讓它在數字世界里先跑起來，積累經驗。

回到最初的問題：智能體是AI進化的最新態勢嗎？答案是肯定的。它標誌着AI從一個被動的「內容生成器」，進化為一個主動的「任務執行者」。這是一個根本性的飛躍。

現在，正是我們探索智能體的最佳時機。我們需要借鑑已有的成功案例，從小處着手，開始構建和試點，讓智能體獲得「數字化的實踐鑰匙」。

只有親自下場探索，才能真正理解其潛力與邊界，引領你的個人生活和組織發展，成功跨越學習曲線，從理想邁向成功。