科技云報到原創。

3月16日，百度旗下文心大模型4.5和文心大模型X1正式發布。目前，兩款模型已在文心一言官網上線，免費向用戶開放。

同時，文心大模型4.5已上線百度智能云千帆大模型平臺，企業用戶和開發者登錄即可調用API；文心大模型X1也即將在千帆上線。

無獨有偶，OpenAI宣布GPT-4.5/5將很快陸續發布，且免費版ChatGPT將在標準智能設置下無限制使用GPT-5進行對話。不僅如此，字節跳動、阿里云等企業也紛紛下調旗下大模型產品價格。

降價和免費時代的來臨無疑將加速AI技術的普及和應用落地，越來越多的企業和開發者開始嘗試將AI技術應用到各個領域，從而催生出大量創新應用和商業模式，AI Agent（智能體）就是其中之一。

近日，AI智能體企業Manus AI表示，7天來，Manus使用申請等候名單增加到兩百萬人。3月12日，OpenAI正式發布了一系列全新的Agent（智能體）開發組件，旨在通過自動化工具和標準化接口降低開發門檻，顯著縮短智能體應用的開發周期。

這一系列圍繞智能體的技術發布，從側面說明AI智能體目前已經達到了爆發的臨界點。伴隨各大科技公司在智能體領域不斷加碼，2025年有望成為真正的AI智能體商業爆發元年。

想象一下，未來只需簡單一個指令，智能體便能領悟并執行復雜的任務；它們還能通過視覺捕捉用戶的表情和動作，判斷其情緒狀態。這不再是好萊塢科幻電影中的場景，而是正逐步走進現實的AI智能體時代。

早在2023年11月，微軟創始人比爾·蓋茨就發文表示，智能體不僅會改變每個人與計算機交互的方式，還將顛覆軟件行業，帶來自我們從鍵入命令到點擊圖標以來最大的計算革命。OpenAI首席執行官山姆·奧特曼也曾在多個場合表示：構建龐大AI模型的時代已經結束，AI智能體才是未來的真正挑戰。

類比智能電動汽車，猶如其在新能源技術應用和里程焦慮之間尋找到某種平衡的增程路線一樣，AI智能體讓人工智能進入了“增程模式”，在AI技術和行業應用之間盡可能達成新的平衡。

被看好的AI智能體

作為人工智能領域的一個重要概念，學術界和產業界對AI智能體提出了各種定義。大致來說，一個AI智能體應具備類似人類的思考和規劃能力，并具備一定的技能以便與環境和人類進行交互，完成特定的任務。

或許把AI智能體類比成計算機環境中的數字人，我們會更好理解——數字人的大腦就是大語言模型或是人工智能算法，能夠處理信息、在實時交互中做出決策；感知模塊就相當于眼睛、耳朵等感官，用來獲得文本、聲音、圖像等不同環境狀態的信息；記憶和檢索模塊則像神經元，用來存儲經驗、輔助決策；行動執行模塊則是四肢，用來執行大腦做出的決策。

長久以來，人類一直在追求更加“類人”甚至“超人”的人工智能，而智能體被認為是實現這一追求的有效手段。近些年，隨著大數據和計算能力的提升，各種深度學習大模型得到了迅猛發展。這為開發新一代AI智能體提供了巨大支撐，并在實踐中取得了較為顯著的進展。

比如，谷歌DeepMind人工智能系統展示了用于機器人的AI智能體“RoboCat”；亞馬遜云科技推出了Amazon Bedrock智能體，可以自動分解企業AI應用開發任務等等。Bedrock中的智能體能夠理解目標、制定計劃并采取行動。新的記憶保留功能允許智能體隨時間記住并從互動中學習，實現更復雜、更長期運行和更具適應性的任務。

這些AI智能體的核心是人工智能算法，包括機器學習、深度學習、強化學習、人工神經網絡等技術。通過這些算法，AI智能體可以從大量數據中學習并改進自身的性能，不斷優化自己的決策和行為，還可以根據環境變化做出靈活地調整，適應不同場景和任務。

目前，AI智能體已在不少場景中得到應用，如客服、編程、內容創作、知識獲取、財務、手機助手、工業制造等。AI智能體的出現，標志著人工智能從簡單的規則匹配和計算模擬向更高級別的自主智能邁進，促進了生產效率的提升和生產方式的變革，開辟了人們認識和改造世界的新境界。

隨著以通信、感知、計算為一體的“通感算”網絡的構建，未來包括智能汽車、機器人、無人機、低空飛行器等在內的更廣泛AI智能體將以前所未有的規模實現接入，通過將各類智能體互聯互通，不斷擴張單一智能體的能力邊界，并借助多智能體的智慧涌現，實現智能體的大規模、高效協作與交互，從而完成從單體智能向群體智能的躍遷。

AI應用技術趨勢的底層邏輯

隨著大模型技術的落地帶來的成本降低，使得自動化的智能技術正在成為核心方向，大模型的產品形態形成了從Chatbot到Copilot再到智能體的趨勢和方向。

在此背景下，AI應用技術的三大底層邏輯正在浮現。

第一重底層邏輯是從智能體到AGI。對比在移動互聯網時代奠定的App生態，當前需要在AI時代奠定一個AGI應用生態。從智能體發展看，人類在逐步強化程序的自動化、智能化程度，在智能體的嘗試中，應用廠商結合深度學習等算法、知識圖譜、RPA等技術實現了部分的自動化，其核心是在存量知識的基礎上，實現由程序自主解決部分問題。

隨著基礎模型能力的進一步提升，智能體在任務規劃中的靈活性，在知識吸收運用的效率方面的上限或將進一步提升。在當前的基礎模型能力下，若將智能體與工作流進一步結合，在工作流程中嵌入AI實現部分問題的智能+自動化解決，智能體實用性或將進一步改善，商業化或將進一步加速。

第二重底層邏輯是大語言模型推動智能體進入新階段。AI智能體經歷了從符號智能體、反應智能體，到基于強化學習的智能體、具有遷移學習和元學習的智能體，到基于大語言模型的智能體的階段，智能體通過與外部環境之間的互動來提升自己的智能。

第三重底層邏輯是多路徑共同提升智能體整體智能化水平。“大模型+智能體”是通向AGI的路徑之一。智能體用來描述表現出智能行為并具有自主性、反應性、主動性和社交能力的人工實體，能夠使用傳感器感知周圍環境、做出決策，然后使用執行器采取行動，具備以上特征的智能體是實現AGI的關鍵一步。

AI智能體爆發元年已至？

2025年是否真的會如業界預測的那樣成為“AI智能體爆發元年”？

業內專家將人工智能發展類比自動駕駛技術的分級，劃分為L1-L5五個階段：聊天機器人、推理、智能體、創新者、組織者。

第一階段聊天機器人已經實現了。第二個階段就是現在的大模型推理能力，第三就是智能體。可以把智能體分成兩大類，一類是生成內容的智能體。一類是進行操作的智能體。操作智能體，又可以分為在數字世界進行操作的智能體和在物理世界進行操作的智能體。第四是隨著智能體不斷發展，需要更多的創新。第五組織者主要是指大模型、智能體、創新者多了之后，需要用AI對社會的管理模式進行重新設計與協調。

按照上述5個階段劃分，目前基本上處于智能體與創新者這兩個階段的轉換過程中。未來每個人可能在生活和工作中有多個智能體。比如隨時監測個人健康的智能體，會定期將健康數據匯總并給出健康建議。點餐智能體不需要你向它發出點餐指令，就可以根據你的飲食規律以及分享健康監測智能體中的數據，自行安排何時需要點餐，當你想要吃飯時外賣已經在門口了。每個人還可以有多個數字人智能體，比如幫你處理日常事務的數字人。

2025年，AI最重要的幾個發展方向現在已經比較清晰。一是繼續推進通用人工智能（AGI），在預訓練受限之后，后訓練的潛力逐漸體現出來。二是智能體大發展，行業智能體將會風起云涌。三是VLA大模型和具身智能將會有大發展。四是多模態融合趨勢將會更加明顯。

潛在風險不容忽視

AI智能體通過模擬和擴展人類的認知能力，有望廣泛應用于醫療、交通、金融及國防等多個領域。有學者推測，到2030年，人工智能將助推全球生產總值增長12%左右。

不過，在看到AI智能體飛速發展的同時，也要看到其面臨的技術風險、倫理和隱私等問題。一群證券交易機器人通過高頻買賣合約便在納斯達克等證券交易所短暫地抹去了1萬億美元的價值，世界衛生組織使用的聊天機器人提供了過時的藥品審核信息，美國一位資深律師沒能判斷出自己向法庭提供的歷史案例文書竟然均由ChatGPT憑空捏造……這些真實發生的案例表明，AI智能體帶來的隱患不容小覷。

因為AI智能體可以自主決策，又能通過與環境交互施加對物理世界的影響，其一旦失控將給人類社會帶來極大威脅。哈佛大學教授齊特雷恩認為，這種不僅能與人交談，還能在現實世界中行動的AI智能體，是“數字與模擬、比特與原子之間跨越血腦屏障的一步”，應當引起警覺。

首先，AI智能體在提供服務的過程中會收集大量數據，用戶需要確保數據安全，防止隱私泄露。

其次，AI智能體的自主性越強，越有可能在復雜或未預見的情境中做出不可預測或不當的決策。AI智能體的運行邏輯可能使其在實現特定目標過程中出現有害偏差，其帶來的安全隱患不容忽視。用更加通俗的話來說，就是在一些情況下，AI智能體可能只捕捉到目標的字面意思，沒有理解目標的實質意思，從而做出了一些錯誤的行為。

再次，AI大語言模型本身具備的“黑箱”和“幻覺”問題也會增加出現操作異常的頻率。還有一些“狡猾”的AI智能體能夠成功規避現有的安全措施，相關專家指出，如果一個AI智能體足夠先進，它就能夠識別出自己正在接受測試。目前已經發現一些AI智能體能夠識別安全測試并暫停不當行為，這將導致識別對人類危險算法的測試系統失效。

此外，由于目前并無有效的AI智能體退出機制，一些AI智能體被創造后可能無法被關閉。這些無法被停用的AI智能體，最終可能會在一個與最初啟動它們時完全不同的環境中運行，徹底背離其最初用途。AI智能體也可能會以不可預見的方式相互作用，造成意外事故。

為此，人類目前需盡快從AI智能體開發生產、應用部署后的持續監管等方面全鏈條著手，及時制定相關法律法規，規范AI智能體行為，從而更好地預防AI智能體帶來的風險、防止失控現象的發生。

展望未來，AI智能體有望成為下一代人工智能的關鍵載體，它將不僅改變我們與機器交互的方式，更有可能重塑整個社會的運作模式，正成為推動人工智能轉化過程中的一道新齒輪。

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