| 智能体进一步改变了人机协作的范式：用户不需要主动操作工具，而是简单地发出指令，让智能体去完成一系列复杂的任务。 |
随着Deepseek、Manus火遍全网，科技圈的热点过半和大模型、智能体有关。
4月22日的酷开春季发布会上，由影音、健康、生活、设备、创作、教育六大智能体构成的超级智能体正式亮相；
3天后的百度AI开发者大会，李彦宏连发通用超级智能体心响APP、内容操作系统沧舟OS等多款AI应用；
5月中旬举办的红杉AI峰会，意料之中地将“智能体”列为核心议题，坦言AI有着“10倍于云计算”的市场潜力；
以及接踵而至的谷歌I/O 2025、微软 Build 2025等开发者大会，无不提到了智能体，涵盖编程、医疗、金融等多个行业……无论是微软、谷歌、OpenAI等海外巨头，阿里、腾讯、百度、酷开等国内企业，还是红杉代表的资本机构，无不开始大力推进智能体。
与之对应的问题是：到底什么是智能体，为什么“大厂”都在竞逐智能体，又将会带来哪些改变？
01.智能体的“魔力”：下一个交互入口
开始讨论前，不妨先花点时间了解下“智能体”的概念。
智能体是英文AI Agent，其中Agent的含义中有“代理人”的意思，让智能体和对话式AI产生了质的差别：不再局限于问答，而是一种能够深度思考、自主规划、作出决策并深度执行的智能应用。
场景不可谓不诱人。可想要解开智能体爆红的原因，还需要找到另一个视角——企业和消费者为什么需要智能体？
任何一项技术的普及，最关键的可能不是能力的上限有多高，而是应用的门槛有多低。倘若只有工程师才能调用、专家才能配置、少数人才能用明白，即使再强大的能力，也只能停留在“实验室中的奇迹”。
将大模型和云计算的演变历程做个对比的话：
大模型的训练和推理需要庞大的算力和底层架构优化，类似于云计算中的IaaS，担纲了智能体的“发动机”，但离业务和用户较远；
大模型平台能力与API封装，包括MCP工具、插件系统、开发接口等，对应的是PaaS，为AI开发与调用提供了统一的“工具箱”；
最贴近用户和业务场景的智能体，通过能力的整合、意图的理解和任务的执行，可以看作是SaaS的形态，提供的是“即买即用”的智能。
以To B场景为例，传统的企业系统功能模块繁多、界面逻辑复杂，通常需要接受系统培训、掌握业务规则后，才能顺利完成一个流程。企业投入了大量的时间成本，只是为了“让人适应系统”。
当智能体有了理解、推理和执行的能力，用户无需面对复杂界面，不必理解系统的内部逻辑，仅需一句自然语言发出指令，智能体即可自动识别意图，调用系统资源，完成任务链路，并以图表、文本或通知的形式输出结果。从人适应系统，到AI适配人的需求，生产力将大幅提升。
再比如To C场景中的例子，过去用户想要看某部电影，需要用遥控器蹩脚地输入片名进行搜索。有时想不起片名，还要先在手机上搜索关键词，查看几十个链接找片名，几乎耗尽了看电影的心情。
如果是搭载了酷开超级智能体的电视，只需要用语音说出“我要看什么电影”，哪怕不记得片名，简单描述电影里的情节和角色，超级智能体理解用户的需求，并将任务拆解后，分配至影音智能体进行搜索各大视频网站上的内容，一步直达播放界面。甚至在AIOT居家场景中，智能体接收到看电影的需求后，还能自动执行调节灯光、关闭窗帘等操作。
可以找到的例子还有很多。
除了生产力上的颠覆，智能体还进一步改变了人机协作的范式：用户不需要主动操作工具，而是简单地发出指令，让智能体去完成一系列复杂的任务。谁能成为用户需求的第一个承接者，谁就能掌握系统的调度权，控制资源分配。
对于AI企业来说，智能体承载的是下一个入口级机遇，布局智能体即是在抢占下一代交互的“控制权”。
02.智能体爆发前夜，涌现出三个“流派”
不可否认的是，现阶段的智能体还处于刚刚起步的阶段。
但在技术迭代和市场需求的双轮驱动下，正在有越来越多的企业参与其中。因为不同的切入路径，对智能体价值的不同理解，基于自身的核心优势和资源禀赋，逐渐分化出了三个鲜明的阵营。
第一派是标准意义上的AI厂商，比如百度、字节跳动、谷歌、OpenAI等，试图主导技术生态的构建。
它们的打法可以概括为：以大模型为底座，开放智能体的开发工具链和解决方案，吸引开发者到平台上构建各类智能体应用。目标是构建一个面向智能体时代的AppStore，让智能体像App一样被创造、调用与分发。
在这种理念下，智能体不再是一个产品，而是一个新的“操作系统”，希望在“模型-开发-分发”的链路中，扮演基础设施建设者与生态主导者的角色。毕竟谁拥有了最强大的开发平台和最活跃的开发者生态，谁就掌握了AI时代的“分发权”与“调度权”，可以说是最迷人、难度最大的一门生意。
第二派是主攻垂直场景的企业服务商，比如微软、IBM、阿里云等，正在着手构建企业级的智能体解决方案。
这个阵营大多来自云计算和企业服务领域，对行业Know-How和企业架构有着深厚理解，并不急于打造“面向大众的入口”，选择从最具现实价值的垂直场景切入，聚焦智能体的交付能力和效果验证。
所以在打法上，倾向于将智能体的能力集成进企业原有的系统流程中，解决财务、销售、人力资源、仓储等业务模块的自动化与智能化问题。微软对此有一个大胆的判断：随着越来越多智能体加入，每位员工都将成为“智能体主管”，负责建立、委派和管理智能体，最大化它们的能力。
第三派是深谙用户体验痛点的软硬件厂商，比如华为、联想、酷开、三星等，将智能体直接植入到了用户“触点”。
动辄千万级的用户量，让软硬件厂商长期处在用户体验的第一线，在用户需求满足、软硬件打磨和数据积累上有着天然优势，普遍开始将智能体深度融合进终端产品，用智能体解决用户体验上的瓶颈。
直接的例子就是酷开，早在2014年就推出了带有AI功能的智慧屏。2025年率先为“超级智能体”提出了“长记忆、快思考、秒行动”的标准：能够实现在用户使用过程中形成“经验库”，让模型更懂用户习惯，减少重复交互成本。同时采用原子化组件和多智能体协同框架，将响应速度提升至1.5秒内，满足终端用户对“更快、更准、更直达”的体验要求。
以上分类或许并不严谨，就像阿里在To C方向上也有布局，酷开也在向B端市场拓展。
之所以采用三大流派的说法，在于他们构成了智能体生态的三角架构——平台、服务和体验，分别从技术生态、行业适配和终端场景出发，既有竞争，也有协作，一同推动着智能体从概念到落地再到规模化应用。
03.狂热与理性并存，智能体的可能潮向
多方力量的共振，让智能体成了当下最具想象力的风口。但历史经验告诉我们，风口和泡沫往往如影随形。
Manus意外走红后，一线大厂迅速跟进，不到一个月就“炮制”出了同样的产品。热度之下也暗藏隐忧：不少“智能体”只是对大模型API的简单封装，缺乏任务编排、长期记忆等核心能力，看似智能，实则“像却不灵”。
但不能因此否定智能体。
每次新技术周期的起始，或多或少都存在“泡沫先行”的现象，市场对概念的追逐快于技术本身的成熟，导致短期价值被高估，长期价值被严重低估，最终在狂热与理性的较量中螺旋式进步。
身处“概念已清晰、路径未统一”的前夜，我们尝试从理性思考的角度，“揣测”下智能体接下来的可能潮向。
1、垂直智能体将比通用更早落地。
通用智能体的问题普遍在于“强而不专”。相比之下，贴近业务、熟悉流程、拥有明确目标边界和行业知识图谱的垂直智能体，已经在医疗、教育、酒店、制造等场景中初步达到了“能上岗”的要求。
由此产生的一个挑战在于：单个智能体可以胜任简单任务，一旦任务链条稍复杂，就必须依赖多个智能体协同工作。
比如在日常生活中，可能涉及旅行规划、美食推荐、酒店预订等任务，需要在用户给出指令后，准确理解用户的意图，将需求进行拆解并分配给不同智能体进行完成。目前只有酷开的超级智能体展示了对家庭服务的智能化整合，其余大多数智能体还停留在手动调用单个智能体对话的阶段。
当用户提出“帮我规划下全家5人在深圳 3 日游的行程”这样的复杂需求，智能体可以一站式关联天气、交通、美食、酒店、景点和地图等服务，制定出一份详细的旅行计划，直接选好合适的机票、酒店，你可以直接扫码购票。
整合用户个性化意图识别、动态任务编排、多智能体协同等能力，或将成为智能体马拉松的第一个赛点。
2、属于硬件的机会可能大于软件。
当前关于智能体的讨论，话题主要是对软件形态的重构：从工具到助手，从应用到代理。一个更值得关注的现象是——智能体对硬件的影响，可能远远大于软件。可当智能体开始主导交互逻辑，硬件本身就成了“服务的入口”。
甚至可以预见：基于自然语言的交互，将重塑硬件的话语权，每一块屏幕都可能成为“服务中枢”。
在智能音箱上已经有了类似的趋势，用户关心的只有结果，不在乎智能音箱播放的是哪个平台的内容。有了智能体的赋能，服务的交付权将进一步从APP转移到具备感知与理解能力的硬件：
电视、闺蜜机等不再只是播放工具，而是一个家庭的AI控制中心；学习机的能力不再局限于批改作业、视频课程，教育智能体的“长记忆”精准记录孩子的学习轨迹，“快思考”实时解析薄弱点，“秒行动”生成个性化方案，真正实现“千人千面”的AI教育范式……
需要说明的是，以上只是我们研究微软、联想、酷开、IBM等企业的智能体战略后得出的浅见。
却可以笃定，智能体不会是单一产品，而是技术、交互、服务方式的全面重构，从通用大模型的“万能引擎”，到垂直智能体的“行业大脑”，再到硬件终端的“智能入口”，AI产业的结构性升级已悄然开始。
04.写在最后
留给智能体的难关还有很多很多。
通用智能体能否打破孤岛，形成可持续的开放生态；垂直智能体能否找准应用场景，从样板间走向规模化部署；以及人机协同的边界如何设定、数据安全与个性隐私如何平衡、多智能体之间的协同机制是否能像现实组织那样高效有序……都是智能体走向产业主舞台必须翻越的“能力之坎”。
当这些问题被一一回答，AGI将不再遥远。
借用红杉AI峰会上的共识：AI时代的胜利属于那些既深耕垂直场景、构建护城河，又能保持敏捷迭代、拥抱技术浪潮的行动派。
如何学习大模型 AI ？
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。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
