AIAgent现状与发展趋势

AI

Agent现状与发展趋势演讲嘉宾：

王吉伟嘉宾简介王吉伟，《一本书读懂AI

Agent：

技术

、应用与商

业》作者

，AI

GC&超自动化分析师，

知名科技博客

王吉伟频道创始人。多年来持续关注互联网+

、IoT

、产业互联网

、产业

升级及数字化转型，

专注业务流程

、人工智能

、超

自动化与RPA，

致力于探索IOT时代产业升级新机

会，

为企业经营和创业创新提供前沿技术

、商业模

式及方法论的解读与分享。目前重点观察与研究AI

GC

、AI

Agent及超自动化

在各行业的落地应用与创业创新

。

已撰写各类文章

上千篇，

作品见诸内容平台

、学术网站及杂志。 AI

Agent现状 AI

Agent发展趋势 AI

Agent技术进展目录CONTENTS01AI

Agent现状2023年3月AutoGPT横空出世，

7月OpenAI的翁丽莲发表名

为《

LLM

Powered

Autonomous

Agents》

的博文，

详细介

绍基于LLM的AI

Agent，

给出了AI

Agent的理想技术架构。详见图书第2.2.3小节关于AI

Agent（智能体）

的概念很多，

很多组织都给出了定义l

业务角度：AIAgent是完全自主的系统

，可以在较长时间内独立运行

，使用各

种工具来完成复杂的任务。l

IBM：AIAgent是指能够通过设计其工作流程并利用可用工具代表用户或其他系

统自主执行任务的系统或程序。l

Salesforce：AIAgent是一种人工智能（

AI）

系统

，无需人工干预即可理解和

响应客户查询。l

Zapier：AIAgent是可以在环境中自主操作的实体。它可以从周围环境中获取信

息

，根据这些数据做出决策

，并采取行动来改变这些环境-物理

、数字或混合环境。l

Anthropic：Agent是LLM动态指导自己的流程和工具使用的系统

，保持对如何

完成任务的控制。什么是AI

Agent今天我们所说的主要是基于大语言模型的AIAgent（

LLMbasedAgent），

其最简单的表达式如下：感知：AIAgent从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。规划：AIAgent为了某一目标而做出决策的过程。行动：AI基于环境和规划做出的动作PPA：感知（

Perce-

ption）→规划（

Planning）→行动（

Action）由复旦大学NLP团队提出的AIAgent定义已经得到产学研等

各界的认可。AIAgent是一种能够感知环境

、进行决策和执行

动作的智能实体。什么是AI

Agent基于大语言模型的AI

Agent详见图书第2.2.2小节什么是AI

Agent基于大语言模型的AI

Agent

（

LLM

Based

Agent）PPA表达式看着简单，

实则包括万象：感知

：视觉

、听觉

、嗅觉

、味觉

、触觉

、平衡感

…

…规划：

目标设定

、信息收集

、问题分析

、方案生成

、决策制定

、资源分配

…

…行动

：利用技术工具

、合作与沟通

、创新思维

、分步执行

、适应性行动

…

…感知

、规划与行动的每一个元素与维度

，对应于智能体都是具体的应用场景

，这些元素

、维度与场景都可以无限的细分与挖掘。

每一个元素

、维度与场景的实现都会用到相应的技术

、工具与资源

，会催生出大量的技术

、产品

、解决方案与响应的企业

，产

业链上各个玩家均能受益。推荐类Agent商品推荐Agent内容推荐Agent社交推荐Agent……智能助理Agent个人助理Agent工作助理Agent教育助理Agent……对话型Agent任务型对话Agent开放域对话Agent知识问答Agent……更多类型Agent参

考图书第1.3节从2023年AutoGPT很空出世到现在已经1年零8个月了，

为什么到现在AIAgent才

真正火爆起来?现象（原因）

1：

二级市场火爆。大量机构发布研报对外解读智能体的市场趋势，二级市场涌现出很多智能体

、agent相关的概念股,一些上市公司开始关联相关概念,股民们开始研究相关概念。现象

（原因）

2：

币圈市场疯狂

。10

月中旬,

首个AI

Agent代币

GOAT(TruthTerminal)横空出世以来，AIAgent

Meme币迅速成为了市场的新焦点。GOAT与ACT两大AIAgent

Meme赛道代币相继上线,短时间内便实现了惊人的价值飞跃,市场热度空前高涨。币圈以及金融市场的的很多人,

由此知道了AIAgent。数据：

11

月

10

日，ACT

代币在币安上市后的

24

小时内

，涨幅更是惊人地超过了

2000%

，

刷新了币安新币上市首日涨幅的纪录；11

月17

日

，GOAT代币一度飙升至1.37

美元

，市值直

逼

14

亿美元大关；此外

，11

月20

日，

Farcaster

生态的ANON

代币因V神的青睐

，在短短

1小时内实现了5倍的暴涨。为什么智能体现在爆发了？从2023年AutoGPT很空出世到现在已经1年零8个月了，

为什么到现在AIAgent才

真正火爆起来?原因1：

商业化临界点突破实现落地商用

。很多企业开始应用AI

Agent并取得了

不错的成效

，大量个人用户也在探索与应用AIAgent。数据：

微软已经有10万用户使用智能体

，京东云有7000多个

，一些创业公司每个人都有至少10个智能体

，豆包用户已经突破6000万

，使用智能体进行内容创作

、资料搜集

、文档处理等的应用案例层出不穷。原因2：

解决实际问题。大语言模型不断进化

，多模态

、推理

、微缩化

、端侧应

用

、RAG等技术让大语言模型能力不断增强

，新的技术与新的架构使得智能体真正让大模型实现从生成内容到执行任务，

工作流的引入让智能体能够逐渐执行更

复杂的任务。原因3：

商业应用可见。coze

、文心智能体

、元器

、智谱清言等智能体平台上已

经有大量用户构建的AIAgent

，智能体平台的手机端应用

、手机厂商推出的手机

智能体

、PC厂商推出的PC智能体

、智能眼镜几智能耳机等终端设备推出的智能

体应用

，让C端用户有了更多感知

，用户正在呈现指数级增长。为什么智能体现在爆发了？代表性事件

：Cluade推出的电脑操控模型

，智谱推出的AutoGLM全球企业对AI

Agent持续加大投入的背景下，

各行业的AI

Agent持续涌现，

已始初步实现

商业化

。随着众多企业布局AI

Agent产品和生态

，AI

Agent商用爆发时点渐行渐近，

预计

2025年有望成为AI

Agent商用爆发元年

。宏观角度上

，AI

Agent快速增长的三个主要原

因如下（1）

技术进步：

得益于NLP（自然语言处理）

、机器学习

、计算机视觉等相关技术的进步

，

AIAgent理解及与用户交互的能力进一步增强

，可以处理与用户之间更复杂

、更细微的情境感

知交互

，有效推动AIAgent在客户服务

、金融

、医疗等多个行业的应用。（2）

政策支持：

全球主要国家对人工智能高度重视

，均出台了一系列政策支持AI相关技术的

研究与应用

，从资金支持

、税收优惠等方面保障AIAgent等AI相关领域的良好发展。（3）

自动化与个性化客户体验需求上升：

企业通过实施AIAgent来提高自动化运营效率，

同

时随着对超个性化数字互动的需求增长

，企业和个人对AIAgent的采用率均不断提高

，可根据

不同偏好定制各类AIAgent

。此外

，Gartner预计

，到2028年

，至少15%的日常工作决策将通

过AIAgent自主完成（2024年这一比例为0%）。总结：

企业个人学习怎么用，

技术企业探索怎么供，

上市企业研究怎么贴，

散户

币圈琢磨怎么红，

所有产业最后都要冲。为什么智能体现在爆发了？大公司的动作大公司的各种动作，

最能彰显技术及市场动向

。最近几个月科技巨头公司在AI

Agent方面动作频频，

有些公

司已经取得了不错产品成果与市场进展

。头部的大语言模型创业公司，

也都在重点开拓AI

Agent领域。Nvidia

、苹果

、IBM

、Salesfoce

、Oracle

、SAP

、Intel

、Cisco

…

…大公司的动作大公司的各种动作，

最能彰显技术及市场动向

。最近几个月科技巨头公司在AI

Agent方面动作频频，

有些

公司已经取得了不错产品成果与市场进展

。头部的大语言模型创业公司，

也都在重点开拓AI

Agent领域。华为

、美团

、京东

、小米

、荣耀

、Vivo

、联想

、月之暗面

…

…一些行业数据医疗保健行业l

AI辅助放射学报告的生成将关键发现检测的准确性和速度提高了20%（

NCBI，

2018年）

。l

AI

Agent自动执行89%

的临床文档任务，

显著提高医疗保健提供者的效率（

NCBI，

2023年）

。l

用于斑块检测的CT

图像处理中的AI

Agent达到97%

的准确率，

有助于心脏病的早期诊断（

NCBI，

2024年）

。人力资源行业l

AI

Agent可以将初始简历筛选所花费的时间减少75%，

使人力资源专业人员能够专注于战略计划（

Odin

AI，

2024年）

。l

94%

的人力资源专业人士认为

，AI

Agent通过识别最佳候选人来改进招聘流程（

ScienceDirect，

2023年）

。l

96%

的人力资源领导者认为AI

Agent可以提供个性化的学习和发展机会，

培养一支更加敬业和熟练的员工队伍（

Getodin.AI，

2024年）

。l

AI

Agent通过自动化日常任务和提高流程效率来帮助降低

HR

的运营成本，

从而节省高达25%

的成本（

Getodin.AI，

2024

年）

。零售行业l

收入增长：

69%使用AI

Agent的零售商报告说，

由于个性化和预测分析的改进，

收入显着增长（

Statista，

2024年）

。l

降低成本：

利用AI

Agent提供客户服务的零售商的运营成本降低了72%（

Salesforce，

2024

年）

。l

增加收入：

69%使用AI

Agent的零售商观察到年收入增加，

其中一些报告增长了5%到

15%

不等（

Odin

AI，

2024

年）

。金融行业l

高达91%

的财务专业人士对AI

Agent持中立态度，

专注于他们在欺诈预防

、风险评估和简化财务流程方面的作用。l

8%

的人表示乐观，

这凸显了AI

Agent提供个性化客户体验并通过实时分析改进决策的能力。l

82%

的金融机构报告说，

由于实施了AI

Agent，

运营成本降低了（

Odin

AI，

2024

年）

。l

客户体验增强：

34%

的金融机构利用AI

Agent通过聊天机器人

、虚拟助手和推荐系统改善客户体验（

ScienceDirect，

2024年）

。l

提高运营效率：

43%

的金融专业人士观察到使用AI

Agent提高了运营效率（福布斯顾问，

2024年）

。制造业l

根据

HSO

的说法

，AI

Agent可以以95%

的准确率预测设备故障，

显着减少停机时间和维修成本高达40%。l

AI

Agent优化生产计划和调度，

将生产吞吐量提高20-30%，

并将库存和人员成本降低高达20%（

Odin

AI，

2024年）

。l

分析实时数据流的AI

Agent可以及早检测到异常，

将报废和返工成本降低10-30%（

Odin

AI，

2024

年）

。l

实施AI

Agent可以将工厂生产力提高多达50%，

并将生产吞吐量提高20%（

Odin

AI，

2024

年）

。l

AI

Agent将产品开发时间缩短了30-50%，

从而提高了产品性能并降低了成本（

Odin

AI，

2024年）

。AI

Agent全景图随着更多AI

Agent产品与解决方案的推出，

越来越多涉足AI

Agent的公司与创业团队浮出吹面，

AI

Agent的行业版

图也在逐渐清晰

。左边是New

Economies绘制的6月份市场全景图，

右边insight

partners给出的12月市场全景图。2024年6月

New

Economies

2024年12月

insight

partnersAI

Agent全景图随着更多AI

Agent产品与解决方案的推出，

越来越多涉足AI

Agent的公司与创业团队浮出吹面，

AI

Agent的行业版图也在逐渐清晰

。左边生态图谱来自甲子光年4月份报告，

右边来自infoQ第二季度报告。图源：2024年4月

甲子光年《中国AIAgent行业研究报告》智能体应势而生：

单从AI

Agent构建平台来说，

5月份王吉伟

频道盘点了全球80多个Agent构建平台，

现在的数量已经远

远超过这个数字，

国内就已经有十数个

。详见公众号文章《

AI智

能体构建智能未来

，全球80+AIAgent构建平台大盘点》。图源：2024年第二季度infoQ《中国AlAgent应用研究报告》AI

Agent的产品及服务形态，

主要有以下几种内容生成助手：

利用LLM生成能力

，根据用户需求生成文章

、视频

、音乐

、代码

等内容。知识助手：

通过LLM的检索增强生成方案

，结合私有知识库

，提供基于自然语言

的对话式企业私有知识访问。案例：

LangChain-Chatchat（

RAG应用构建平台）和FastGPT（商业运营SaaS应用）。数据分析助手：

利用LLM的自然语言转数据分析能力

，进行数据获取

、分析和可

视化。案例：

DB-GPT（多场景交互数据分析项目）

、OpenAgents-DataAgent（本地

结构化数据文档分析项目）。工具使用助手：

根据用户需求智能使用API

、数据库

、互联网平台等工具。案例

：

LangChain-Agent（

Agent组件）和OpenAI-AssistantsAPI（构建AI助手的API）。

Web操作助手：

利用LLM的自动化网络浏览

、操作与探索能力

，简化Web浏览访

问与操作。案例：

perplexity

、秘塔等AI搜索引擎以及Agent构建平台上的AIAgent应用工作流助手：

结合上述基础Agent能力，

自主规划与分解任务

，设计任务步骤

，并

智能使用各种工具完成任务。案例

：OpenAI-Codex（代码生成助手）和OpenAI

Playground（

AI助手构建平台）。这部分详细内容

，在图书12章商业模式部分可以看到。常见Agent产品包括聊天助手

、编码助手

、AI搜索等AI

Agent产品现状04还有很多厂商也是将AIAgent的开发和应用放到的B端，

为用户提供企业级的AI

Agent解决方案

。当然企业软

件

厂

商

也

瞅

准

了

这

波

机

会

，

纷

纷

推出了

各自的

AI

Agent产品与解决方案。02AI搜索

、编码助手是比较成功的AI

Agent产品，

目前传统搜索引擎以及创业类项目都推出了相关的产品。06市面上的AI

Agent大多基于特定知识库或数据构建

，

虽在问答交互方面表现出色

，但在程序联动和操作方

面存在局限

，例如无法直接操作ERP系统。01ChatGPT

、Kimi

、通义千问等基于大语言模型的聊天机器人，

目前增加了工具使用

、推理等功能，

它们现在都算是综合应用类的AIAgent。03C端产品目前常见的是各AIAgent构建平台上用户构建

的各种产品，

除了Cursor等风靡一时的编码类Agent及perplexity等AI搜索

，

C端还没有出现多少爆款

Agent应用。05目前来看

，第一波AIAgent红利出现在B端，

因为企业

需要更加安全可信可控的智能体，

鉴于大语言模型目

前仍存在很多问题

，在有软件架构基础上集成Agent的

企业级产品会更受广大组织的器重。AI

Agent产品现状当前的AI

Agent具有以下产品通性AI

Agent产品现状智能体构建平台产品，

已经成为智能体应用构建与承载的中流砥柱

。更多智能体平台面向开发者，

普通

用户想要构建想要的智能体还有门槛，

当然用起来没有问题

。Coze等智能体构建平台初步把智能体改

造成了基于LLM的低代码平台，

低代码平台也正在积极融合Agent技术升级为Agent构建平台。行业应用AI

Agent已在客服

、编程

、

内容创作

、知识获取

、财务

、

手机助手

、工业制造等多个场景中得到应用

。在中国，

已

在电商

、教育

、旅游

、酒店及客服领域较大范围落地。企业采用情况根据LangChain调查，

51%受访者已在生产环境中采用AIAgent，

78%计划近期引入

。

中型企业采用率高达63%

，

非科技公司与科技公司的采用率均为约90%。技术发展AI

Agent能根据复杂逻辑自主工作，

提高效率，

实现创新。

在语言理解与生成能力上取得突破性进展，

开始展现类似

人类的推理和创造性思维。安全性与伦理随着AI

Agent能力提升，

安全性和伦理问题受到重视。2024年，

研究界在Agent行为约束和价值观对齐方面取得

重要进展。交互界面的革新2024年见证多模态交互接口重大突破，

新一代AI

Agent能

同时处理语音

、手势

、表情等多种输入形式。应用场景的拓展2024年

，AI

Agent在专业领域如科学研究中取得突破性进

展，

协助设计实验方案

、分析数据，

甚至提出新假设。商业化进程预计5-10年内，

企业将出现分层及应用聚焦

，AI

Agent将

成为数字分身

。其商业价值逐渐呈现，

促进软件智能化

，

企业将利用AI重构应用

、整合知识资源并优化内部流程。即便如此，

它的应用趋势已经势不可挡。AIAgent在多个行业如客服

、编程、

内容创作等领域广泛应用

，尤其在中国电商

、教育等行业落地显著

。技术进

步使AIAgent能自主工作

，展现人类推理和创造性思维

。安全性和伦理问题

受到关注

，多模态交互界面实现突破。AIAgent在科研等领域应用拓展

，预

计5-10年内将推动企业分层和应用聚焦

，商业价值逐渐显现。当前仍处于AI

Agent的初级阶段

。

更多智能体更像

是对话机器人，

能够执行相对复杂的任务，

距离终

极目标自主Agent还有很大一段距离。AI

Agent应用现状详见图书第15.1小节问题说明交互能力局限AIAgent在语音

、视觉理解互动能力上存在局限

，传统“三段式”链路

（ASR+LLM+TTS）导致高延迟

、交互僵硬

、缺乏情绪等问题。工程稳定性问题AIAgent的输出内容和格式存在随机性

，可能遇到陷入循环的问题，导致智能体不响应；

同时可能遇到较多的异常case

，需要对Agent框架

进行异常处理和兜底。安全性与隐私保护挑战AIAgent需要访问大量数据

，存在数据泄露风险；模型攻击和对抗样

本可能使模型输出错误结果；社会工程攻击可能欺骗AIAgent执行错

误操作。技术限制AIAgent算法复杂

，需要高水平专业知识维护

，且系统行为和决策结

果难以预测。集成和兼容性挑战集成AIAgent到现有系统可能面临重构困难

，增加时间和成本投入。用户接受度和信任问题用户可能不熟悉AIAgent

，需要通过教育提高理解

，增加接受度

，建

立信任。定制化难度高在生产环境中部署LLM和AIAgent面临定制化难度高

、缺乏质量保证评估方法和可重复使用的基础设施。数据依赖严重AIAgent对数据依赖性强

，缺乏数据时容易“迷路”，影响效果。性能质量问题性能质量是企业采用AIAgent时的首要关注点，AIAgent依赖LLM“黑

盒”控制工作流程

，带来不可预测性

，增加了出错风险。当前AIAgent产品存在以下缺点和不足：AIAgent存在交互能力局限

。工

程稳定性上存在随机输出和异常处理问题

。安全性和隐私保护面临数据泄

露和攻击风险。技术复杂性高

，难以预测系统行为。集成到现有系统困难，

用户接受度低

，定制化难度大

，数据依赖性强

，且性能质量难以保证。AI

Agent的问题与不足虽然AI

Agent已经逐渐在很多领域实现商用，

受限于现阶段的技术

、生态

、用户接受度等因素，

仍然存

在一些问题和不足。将AIAgent部署到生产环境中面临关键挑战：

定制困难

、质量保证评估方法有限以及缺乏可重用的基础设施

。碎片化的工具

、集成问题和可扩展性问题使流程进一步复杂化，

凸显了对简单管道和强大支持工具的需求。AI

Agent遇到的系列行业问题，

可以参考图书第11章

：AI

Agent行业应用挑战。图源：

langbase《

state-of-ai-agents》

报告AIAgent（智能体）：AIAgent是一种能够感知环境

、进行自主理解

、决策和执行动作

的智能实体

。它基于预设的目标或任务

，在给定的环境中通过独立思考和调用工具逐步

完成任务

。AI

Agent可以模拟人类对话，

以自然且直观的方式与人类交互

，并在多个领域提供个性化服务

、优化业务流程

、增强决策支持。AgenticWorkflow（智能体工作流）

：AgenticWorkflow是指通过预定义的多步大型语言模型（

LLM）

调用静态完成任务的工作流

。在这个工作流中

，AIAgent作为一个自主

驱动的动态问题解决器

，用于处理复杂且不断发展的任务

，从而提高工作效率

。AgenticWorkflow采用模块化设计

，每个模块或组件负责特定的任务或功能

，允许灵活地添加

、更新或替换模块，

以适应不断变化的业务需求和技术进步。AgenticAI（

Agent型人工智能）

：AgenticAI是AI具备自主性的能力和行为

，代表了AI

所能实现的顶峰——独立行动

、学习和适应的能力。AgenticAI不仅在技术上更为先进

，

在应用范围

、决策能力

、学习能力

、交互方式

、伦理考量

、可解释性

、安全性

、跨领域

应用和创新力等方面都展现出更高的要求和潜力

。AgenticAI系统具有“Agent”功能

，可

做出决策

、采取行动

、解决复杂问题

，并在训练机器学习模型的数据之外与外部环境进行交互

，将大模型的通用性和灵活性与传统编程的精确性结合在一起。AIAgent-Agenticworkflow-AgenticAIAI

Agent向Agentic

Workflow的发展以及Agentic

AI的兴起，

正推动行业效率提升和数字化转型

。这些技术改变了企业

运营模式，

改善了客户体验，

并为决策支持和自动化服务带来革命性变化

。

同时，

它们也延伸了应用价值链，

改变了行

业业态，

尽管面临技术挑战，

但为行业带来了前所未有的发展机遇。02AI

Agent技术进展AI

Agent技术栈AI

Agent技术发展到现在，

技术生态基本已经成型，

用于构建AI

Agent的各种技术正在不断完善

。左边是去年AuraVentures整理的市场全景，

右边是Letta在今年11月推出最新技术栈统计。图源

：AuraVentures《

The

RiseofAutonomousAIAgents;

Debundlingthe

Market

Landscape》图源：

Letta《

The

AI

agents

stack》AI

Agent技术生态图把翁丽莲的AI

Agent框架图用技术和企业进行具象化，

可以看到下面这张由Activant

Capital绘制的技术供应商角度

的AI

Agent生态系统图。图源：

activant

capital，

详见图书第15.2.4节可用的大型语言模型一般用例特定实现模型

基础工具

最终用户

UI能够有效提升AIAgent长期记忆的RAG（

Retrieval-AugmentedGeneration

，检索增强生成）技术，

已经在短短的几年内发展出多种技术架构，

以下是其中

的主流技术。发展到2024下半年

，大模型都向多模态发展，

同时10月份OpenAI的o1模型开启了后训练时代

，可推理

、可视觉以及上下文协议等技术的应用

，极大的推动了AI

Agent在更多场景与领域的的应用。AI

Agent技术进展基于大语言模型的AI

Agent技术，

正在快速发展与迭代。七种流行的RAG技术架构大语言模型发展前景图谷歌发布的部分AIAgent技术框架与解决方案技术框架/方案名称描述ProjectAstra通用AI助手研究原型

，展示了全视

、全听和全记

忆的实验性AI助手功能。Multimodal

LiveAPI谷歌发布的API

，具有实时音频

、视频流输入以

及使用多个组合工具的能力。Project

Mariner多步骤任务AIAgent。JulesAI编程Agent。GameAgent游戏Agent。Agentspace谷歌云推出的服务，

旨在创建和部署AIAgent，

提供企业级多模态搜索Agent。技术框架/方案名称描述AutoGen微软研究院AI

Frontiers

Lab设计的开源框架

，

用于构建AIAgent系统

，简化事件驱动的分布

式Agent应用程序的创建和编排。Semantic

Kernel微软的AgenticAI框架之一

，提供构建和部署

AgenticAI系统的基线架构。AzureAIAgentService微软在Ignite2024上宣布的一套功能丰富的托

管能力

，集成了所有企业需要的模型

、数据、工具和服务

，以自动化任何复杂性的业务流程。CopilotStudio微软平台支持用户创建自主Agent，

已正式进

入预览阶段

，能够与1400多个企业系统和数据

源集成。预构建AIAgent微软发布了5款预构建AIAgent

，包括SharePoint自定义个性化Agent

、员工自助服

务Agent

、FacilitatorAgent

、InterpreterAgent和Project

ManagerAgent。Magnetic-One系统微软研究团队基于企业Autogen框架推出的系

统

，采用Agent等级结构

，将管理Agent与专

业Agent分工协作。TinyTroupe微软开源的实验性Python库

，模拟具有特定个

性

、兴趣和目标的AIAgent

，应用于多种商业

场景。AzureAI

FoundrySDK微软提供的低代码工具链

，让开发者能够自定

义

、测试

、部署和管理Agent

，支持从25种预

构建模板中选择

，并与AzureAI集成。AI

Agent技术进展AI

Agent技术框架不断推陈出新微软发布的部分AIAgent技术框架与解决方案技术社区推出的部分AIAgent技术框架项目名称项目描述项目名称项目描述1Adala自主数据标注Agent框架56GPT

DiscordDiscord的终极AIAgent集成2Agent4Rec拥有1000个Agent的推荐系统模拟器57GPT

Engineer基于提示生成整个代码库3AgentForge与大语言模型无关的Agent构建和测试平台58GPT

Migrate在框架/语言之间迁移代码库4AgentGPT基于浏览器的无代码AutoGPT版本59GPT

Pilot从头开始编写整个可扩展应用5AgentPilot在桌面应用中构建

、管理和聊天的Agent60GPT

Researcher在整个互联网上研究任何主题的Agent6Agents用于构建语言Agent的库/框架61GPT

Runner与您的文件对话的Agent7AgentVerse用于任务解决和模拟Agent的平台62GPTSwarm可优化的语言Agent图8AI

Legion类似AutoGPT的多Agent打字稿平台63IXAgent构建

、调试和部署平台9Aider使用命令行编辑本地仓库代码64JARVIS连接大语言模型和机器学习社区的系统10AIlice创建Agent调用树以执行任务65Langroid用于构建大语言模型应用的多Agent框架11AutoGen具有多样性的多Agent框架66LemonAgent工作流程自动化的计划-验证-解决Agent12AutoGPT使GPT-4完全自主的实验性尝试67LLMAgents用于构建Agent

、使用工具

、规划的库13Automata基于项目上下文生成代码68LLMStack构建大语言模型Agent的无代码平台14AutoPR修复问题的AI生成拉取请求Agent69Local

GPT在不危及隐私的情况下与文档聊天15Autonomous

HRChatbot使用工具回答人力资源相关查询的Agent70Loop

GPT作为Python包重新实现AutoGPT16BabyAGI使用AI管理任务的简单框架71L2MAC能够生成大型复杂代码库和整本书的Agent框架17BabyBeeAGIBabyAGI的任务管理和功能扩展72MaigeGitHub仓库的自然语言工作流18BabyCatAGIBabyBeeAGI的修改版73Magick用于创建

、部署和变现Agent的AIDE19BabyDeerAGI仅约350行代码的BabyAGI修改版74MemFree开源混合AI搜索引擎20BabyElfAGIBabyDeerAGI的修改版

，约895行代码75MemGPT为大语言模型提供上下文的内存管理系统21BabyCommandAGI测试命令行界面和大语言模型组合的效果76Mentat从命令行辅助编码任务22BabyFoxAGI带有新的并行UI面板的BabyAGI修改版77MetaGPT返回设计

、任务或仓库的Agent框架23BambooAI面向非程序员的数据探索和分析78MiniAGI基于GPT-3.5/GPT-4的通用Agent24BeeBot面向广泛任务的早期阶段项目79Multiagent

Debate多Agent辩论的论文实现25BlinkyVSCode的开源AI调试Agent80Multi

GPT实验性多Agent系统26Bloop适用于Rust和Typescript的AI代码搜索81MutahunterAI使用开源AI加速开发者生产力和代码安全27BondAI带有CLI和RESTful/WebSocketAPI的代码解释器82NLSOM基于自然语言的思维社会28bumpgen保持npm依赖项最新的AIAgent83OpenAgents多Agent通用平台29Cal.ai基于C构建的开源日程安排助手84OpenAGI研发Agent平台30CAMEL用于探索Agent"思维"的架构85OpenDevin代码更少

，成果更多31ChatArena多Agent交互聊天工具86Open

Interpreter允许大语言模型执行代码的代码解释器32ChatDev用于软件开发的通信Agent87Pezzo提示管理等的开发工具包33ChemCrow用于化学相关任务的LangChainAgent88PrivateGPT私密交互文档的工具34Clippy可以规划、编写

、调试和测试代码的Agent89PromethAI帮助营养和其他目标的AIAgent35CodeFuse-ChatBot服务于整个软件开发生命周期的Agent90ReactAgent开源React.js自主大语言模型Agent36Codyby

ajhous44查询和导航您的代码库91Self-operatingcomputer让多模态模型操作计算机37Codyby

Sourcegraph编写代码并回答问题的Agent92Smoldeveloper通过E2BUI部署的个人初级AI开发者38Continue软件开发的开源自动驾驶93Stackwise编写Node.js函数的VSCode扩展39CrewAI用于编排角色扮演Agent的框架94Superagent允许在不编码的情况下创建Agent的工具40data-to-paper从数据到可人工验证研究论文的AI驱动研究95SuperAGI开发和部署AIAgent的框架41Databerry(转向Chaindesk)无代码聊天机器人构建96SuspicionAgent关于不完美信息游戏的论文42DemoGPT生成任何目的的新应用演示97SWEAgentDevin的开源替代品43DevGPT虚拟开发者团队98Sweep修复问题并编写代码的GitHub助手44Devika智能软件工程师Agent99TaxyAI完整的浏览器自动化45DevonDevin的开源替代品100TeenageAGI受BabyAGI启发的Agent

，可以回忆无限记忆46DevOpsGPTAI驱动的软件开发自动化解决方案101UFO专注于Windows操作系统的UIAgent47dotagent在云端

、PC或移动设备上部署Agent102Vanna.AI基于Python的AISQLAgent

，针对您的架构训练48Eidolon具有可插拔模块化组件的多AgentSDK103VoyagerMinecraft中由大语言模型支持的终身学习Agent49EnglishCompiler将Markdown规范转换为功能代码104Web3

GPT为EVM区块链编写和部署智能合约50evo.ninja能够调整个性以实现任务的AIAgent105"Westworld"simulation多Agent环境模拟库51FastAgency部署多Agent工作流的最快方式106WorkGPT用于调用API的GPTAgent框架52Flowise低代码Agent构建器107Wren数据库的自然语言接口53FridayNode.js的AI开发助手108XAgent解决各种任务的实验性大语言模型Agent54GeniA工程平台工程AI团队成员109yAgents能够设计、编码和调试工具55Godmode受AutoGPT和BabyAGI启发

，具有漂亮的UI110YourgoalBabyAGI的Swift实现项目名称项目描述项目名称项目描述1AbilityAI安全

、以人为中心的自主AIAgent54Graphlit用于使用AI构建应用的API优先数据平台2AdeptAI构建智能的机器学习研究和产品实验室55Grit自动化代码迁移和依赖项升级3AGENTS.inc用于公司/法规

、搜索和监控的Agent56Gumloop使用AI自动化任何工作流4AgentScale您的助手

、邮件撰写和日历调度员57Heights

Platform面向课程创建者

、社区建设者和教练5Aideby

CodestoryAI代码解释器，VSCode的AI动力模式58Hex

Magic使用数据完成令人惊叹事情的AI工具6AilaFlow构建AIAgent的无代码平台59Heymoon.ai帮助您掌控日历

、任务和信息7Airkit.ai构建

、测试和部署Agent的平台60iMean.AI自动化浏览器任务的AI个人助手8AirplaneAutopilotAirplane公司的自动驾驶AI助手61Input可以协作编码的AI驱动团队成员9Aomni为商业智能设计的AIAgent62Instrukt与AIAgent交互的终端环境10APIDNA用于API集成的多个AIAgent63Invicta构建您的第一个自主AIAgent团队11ArtisianAI销售

、电子邮件

、簿记等领域的Agent64JuliusAI数据处理、分析和可视化12Ask

Pandi搜索和生成知识的应答引擎65Kadoa使用AI自动网页抓取13AskToSell能够成交的自主AI销售Agent66JunoAI主导的用户访谈

，获取丰富的人类洞察14AskYourDatabase与SQL数据库聊天

、探索和可视化数据67KompasAI选择您的大语言模型并构建自定义对话Agent15Athena

Intelligence7*24小时的企业AI数据分析师68KushoAPI测试的AIAgent16Avanzai用于投资组合风险和资产配置的AIAgent69Kwal招聘语音Agent17Bardeen自动化重复任务的AIAgent70Lindy可以帮助处理日常任务的AI助手18Beam自动化工作流的多种AIAgent71LutraAI创建AI工作流和应用的平台19BlackboxAI构建软件的软件72Magic

Loops个人自动化变得简单20Blobr连接到所有工具的AI商业助手73Makedraft使用文本提示生成和编辑HTML组件21BrainSoup在您的电脑上为您工作的AI团队74Manaflow自动化技术业务工作流22broadn允许用户构建AI应用的无代码副驾驶75MinionAIGitHubCopilot创始人的项目

，目前在等待列表中23ButternutAI构建全功能

、随时可启动的网站76MultiOn使用MultiOn预订航班或点餐24B2AI工作的AI自动完成助手77MutableAIAI加速软件开发25ChatHelp商业

、工作

、学习AI助手78Naut构建您自己的Agent

，处于早期阶段26ClarosAIShopper根据您的品味查找产品的AI购物助手79NexusGPT几分钟内构建AIAgent

，无需编码27Claygent从网络上抓取和总结数据的Agent80Otherside'sAIAssistant-

Hyperwrite通用目的AIAgent的Chrome扩展28CodeAutopilot您项目的AI助手81Phind个人编程和研究AI助手29Codegen解决工单、编写测试

、提升工作流82PowerdrillAI以10倍速完成数据工作的AIAgent30CodeWPWordPress网站的AIAgent83ProficientAI用于构建AIAgent的交互API和SDK31CodiumAI面向开发者的多用途编码AI助手84Promptly企业生成式AI32Commit软件开发者的职业副驾驶和AIAgent85Q,ChatGPTfor

Slack面向资源不足的中小企业的SlackAI劳动力33CognosysAutoGPT或BabyAGI的基于Web的版本86Questflow无代码的自主AI工作者市场34ContextQA软件测试的AIAgent87Rebyte多AIAgent构建平台35Cursor带有VSCode类UI的AI驱动代码编辑器88RelevanceAI构建您的AI劳动力36Cykel与任何UI

、网站或API交互89Saga用于笔记

、任务和工具的数字AI助手37Devin第一个AI软件工程师90Second代码的自动迁移和升级38Diagram被Figma收购的人人可用的AI设计工具91SentiusAgent操作浏览器为您完成任务39DocketAI复杂B2B销售的AI销售工程师92ShopPalAI助手

，增强购物体验40DosuGitHub仓库AI队友

，还帮助处理文档93Spell带插件的AutoGPTAgent41Dot帮助数据分析的虚拟助手94Superluminal产品数据仪表板的AI副驾驶42DuckieAIAI软件开发伙伴团队（小鸭子们）95TalktoData数据发现

、清理

、分析和可视化43Ellipsis(原BitBuilder)自动代码审查和bug修复96Taskade创建

、训练和运行自定义AIAgent44encode早期阶段的全自主AI软件工程师97ThinkChainAI金融AIAgent平台45Factory端到端构建软件的编码机器人98Test

DriverGitHub上的QAAIAgent46Fine使用AIAgent构建软件99Tusk推送和测试代码的AI工程师47FineTuner(转向Synthflow)Agent的无代码平台100Vortic帮助保险销售和理赔的AIAgent48Fixie创建大语言模型驱动AI应用的平台101v0

byVercel基于ShadcnUI和TailwindCSS获取React代码49Floode自动化通信琐事的执行Agent102Wispy内容摘要

、内容创作

、创建测验50GitHubCopilot

XAI驱动的软件开发者103Wordware快速构建更好的语言模型应用51GitLab

Duo软件开发生命周期每个步骤的AI104WorkBot您唯一需要的AI平台！52GitWit使用AI自动生成代码，测试版105ZapierCentral与AI机器人密切合作53GoCharlie多模态内容创建自主Agent闭源AIAgent项目全景总览开源AIAgent项目全景总览AI

Agent开源项目与闭源项目已经推出AI

Agent技术框架

、产品及解决方案的开源与闭源项目来源：

e2b

Github仓库awesome-ai-agents03AI

Agent发展趋势AI

Agent

2025年的几个趋势

1

、AI

Agent采用率显著增加2

、多模态Agent增强用户体验3

、多Agent系统开始流行趋势2025

4

、AI

Agent集群与AI

Agent网络5

、垂直AI

Agent蓄势待发AI

Agent

2025年的几个趋势1

、AIAgent采用率显著增加未来一年，

各行各业的组织都将采用

AI

Agent来处理跨部门的任务

。Capgemini

的一份报告指出，

大多数组织

（82%）

计划到

2026

年集成AI

Agent

。这主要用于电子邮件生成

、编码和数据分析等任务

。在一项类

似的研究中，

德勤预测，

到

2025

年，

25%

使用

GenAI

的企业将部署AIAgents，

到2027年将增长到50%。Gartner

预测，

到2028年，

至少15%的日常工作决策将通过AgentAI

自主

做出

。

它还指出，

届时，

33%

的企业软件应用程序也将包含Agent

AI。在未来的一年里，

我们还将看到专门从事金融

（自动交易机器人）

、零售

（个性化购物助手）

和医疗保健

（虚拟健康顾问）

等