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AI Agent，即智能体，是一种能够感知环境、进行自主决策并执行动作的智能系统。它基于大语言模型（LLM），具备多模态交互和自主执行能力，能够在复杂环境中完成任务。2023年，AutoGPT的出现标志着AI Agent时代的开启，随后，OpenAI等机构不断推动其技术发展，使其在多个领域得到广泛应用。
DeepSeek等推理模型的出现，极大地提升了AI Agent的性能。这些模型不仅增强了AI Agent的推理与决策能力，还推动了其在多模态交互、工具调用等方面的发展。DeepSeek支持本地化部署，能够在离线环境下运行，保障数据隐私，同时其高阶思维能
Manus作为全球首个通用智能体，展示了AI Agent的未来发展方向。Manus采用多智能体协同架构，通过任务拆解和工具链调用，实现了从任务理解到结果交付的全链路自主执行。其技术架构包括模型调度与优化、动态任务调度引擎、安全与稳定支撑等多个核心模块，能够支持高并发任务调度，确保任务执行的成功率。
AI Agent的技术发展依赖于多个核心技术特征，包括大语言模型（LLM）、多模态能力、自主决策、工具使用与外部集成、记忆和学习机制等。这些技术特征定义了AI Agent的功能和应用范围。LLM提供了强大的自然语言处理能力，支持多语言和多领域任务；多模态能力整合了图像、音频和视频处理，适用于智能家居、医疗诊断等领域。
AI Agent市场正在迅速扩展，受到自动化和效率需求的推动。大公司如Nvidia、苹果、IBM等不断加码AI Agent领域，而初创公司如Harvey、CrewAI等也在细分市场中崭露头角。市场数据显示，AI Agent市场从2024年的51亿美元增长到预计2030年的471亿美元，复合年增长率为44.8%。
AI Agent在B端和C端的应用呈现出不同的特点。B端企业倾向于采用“企业大脑”架构，整合知识资产沉淀、业务流程数字孪生与安全合规底座，构建端到端智能体服务。中小型企业则偏好低代码平台，通过可视化界面快速开发自动化工作流。C端应用则更加多样化，包括聊天助手、编码助手、AI搜索等。
AI Agent对企业的业务运营、战略决策和组织管理产生了深远影响。它能够自动化标准流程，提升效率40%-60%，降低错误率；处理海量数据辅助实时决策，优化客户体验；提供精准市场洞察与风险评估，支持数据驱动的科学决策。AI Agent还推动了组织文化的变革，要求员工聚焦复杂决策与创新。
AI Agent为个人用户提供了更多机会。通过自然语言构建个性化智能体应用，用户可以提高个人生产力，分享应用，甚至通过智能体创业实现梦想。
