上一文梳理了生成式AI ，代表性的就是ChatGPT，DeepSeek，它們的特點是只能“動嘴”，不能“動手”，即生成內(nèi)容，但無法實際操作。

爆火的Manus則是能直接替人干活,實現(xiàn)真正的自主執(zhí)行能力的AI智能體。

本文梳理AI智能體的原理、應用場景，供產(chǎn)品經(jīng)理思考和探討。

一、AI 智能體的本質(zhì)定義

AI 智能體 是人工智能技術的高級形態(tài)，能夠感知環(huán)境、做出決策并采取行動，以實現(xiàn)特定目標。融合大語言模型（LLM）、強化學習、多模態(tài)交互，能夠在復雜場景中獨立完成目標，成為人類在數(shù)字化時代的 “超級助手”。

即AI智能體的核心三要素：自主決策、環(huán)境交互、持續(xù)學習。

AI 智能體和傳統(tǒng) AI 工具，比如 ChatGPT 與客服機器人，有什么區(qū)別呢

舉個例子：

• ChatGPT：屬于通用型 AI 工具，具備語言理解能力，但缺乏自主決策能力（需用戶明確指令），無環(huán)境交互能力（無法直接操作物理設備）。
• 智能客服機器人：傳統(tǒng) AI 工具的典型代表，基于關鍵詞匹配或簡單 NLP 技術，只能處理標準化問題，無法應對復雜場景。
• 特斯拉 Autopilot：典型的AI 智能體，通過攝像頭 / 雷達感知環(huán)境，自主決策駕駛行為，并通過 FSD持續(xù)學習優(yōu)化。

爆火的Manus也是如此，以篩選簡歷為例，Manus會首先自動理解需要解壓打包文件這一隱藏指令，自主完成解壓縮，并逐一瀏覽15份簡歷，同時記錄其中的重要信息。最終，Manus不僅會生成自動排名建議，還會根據(jù)工作經(jīng)驗等重要維度，將候選人分為不同等級，提供全面且有條理的篩選結(jié)果。在這個過程中，無需用戶進行額外的提示或干預，便能夠自主地完成整個篩選流程。

二、技術原理與架構(gòu)解析

AI智能體的底層原理可以劃分為感知、決策、執(zhí)行、學習四個部分。

感知模塊：相當于人類的五官，收集信息。

功能：AI Agent需要先“看到”和“聽懂”周圍的信息。

比如：它用攝像頭看到冰箱空了（圖像識別），聽到你說“我想吃披薩”（語音識別），或者讀取你手機里的外賣App數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)處理）。

決策模塊：相當于人類的大腦，分析問題并做決定。

功能：機器人根據(jù)收集的信息，思考該做什么。

比如：它會想：“冰箱沒食材了，主人說要吃披薩，現(xiàn)在下午6點最適合點外賣。預算50元，選哪家店？”

背后的技術：

• 規(guī)則：如果時間晚于6點，優(yōu)先選配送快的店（預設邏輯）。
• 學習：它發(fā)現(xiàn)你過去總給某家店好評，下次會優(yōu)先推薦（機器學習）。
• 試錯：第一次選錯了一家難吃的店，你給了差評，它就記住下次不選了（強化學習）。

執(zhí)行模塊：相當于人類的手和嘴，完成具體動作。

功能：把決定變成實際行動。

比如：自動打開外賣App，選擇披薩店，下單付款，并通知你“30分鐘后送達”。

學習模塊：代表越用越聰明

關鍵：機器人不是一次就完美的，它會從錯誤中學習。

比如：第一次點了小份披薩你不夠吃，下次它就改點大份；發(fā)現(xiàn)你周末愛吃炸雞，它會主動推薦。

技術核心：通過大量數(shù)據(jù)訓練（像刷題），不斷優(yōu)化自己的決策邏輯。

舉個例子：自動駕駛汽車

• 感知：用攝像頭和雷達“看”路況（識別紅燈、行人）。
• 決策：判斷“現(xiàn)在該剎車還是繞開障礙物”。
• 執(zhí)行：控制方向盤和油門完成動作。
• 學習：如果某次急剎車讓乘客不舒服，下次遇到類似情況會調(diào)整策略。

所以就AI Agent并不是一種單一的算法，而是復雜的結(jié)合了多種算法。

• 感知模塊包括：計算機視覺（CNN、ViT），NLP（Transformer、RNN）等；
• 決策模塊包括：化學習（RL）、Q-Learning/DQN、知識圖譜等；
• 執(zhí)行模塊包括：機器人控制、運動規(guī)劃、數(shù)字生成等。

三、典型應用場景與產(chǎn)品形態(tài)

行業(yè)解決方案

1、制造業(yè)

設備預測性維護（結(jié)合 IoT 數(shù)據(jù)）：在設備上安裝各類 IoT 傳感器，如溫度傳感器、壓力傳感器、振動傳感器等，收集設備運行過程中的實時數(shù)據(jù)。AI 智能體對這些數(shù)據(jù)進行分析，可以建立設備健康模型。根據(jù)設備的歷史運行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，智能體可以預測設備在未來一段時間內(nèi)可能出現(xiàn)的故障。

2、政務領域

政策解讀智能助手（知識圖譜構(gòu)建）：構(gòu)建政策知識圖譜，AI 智能體將各類政策法規(guī)、政策目標、適用對象、辦理流程等信息進行結(jié)構(gòu)化整合。當公眾咨詢政策相關問題時，智能體利用NLP理解問題，在知識圖譜中快速檢索和推理，給出準確、詳細的政策解讀。

產(chǎn)品形態(tài)創(chuàng)新

1、垂直領域智能體（如法律文書生成）

垂直領域的 AI 智能體對海量法律條文、案例以及各類法律文書模板的學習，掌握法律文書的寫作規(guī)范和邏輯。當用戶輸入案件相關信息，如合同糾紛的具體情況、當事人信息等，自動生成符合法律規(guī)范的起訴狀、答辯狀等法律文書。

2、跨平臺智能體（微信 / 釘釘多端協(xié)同）

以微信和釘釘為例，智能體在不同平臺上保持統(tǒng)一的功能和服務。用戶在微信上向智能體發(fā)起查詢?nèi)蝿?，如查詢項目進度，智能體獲取信息后，利用其跨平臺通信能力，在釘釘?shù)捻椖抗芾硐到y(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，并將結(jié)果反饋給微信端的用戶。

3、硬件集成智能體（智能音箱 + 家庭服務）

智能音箱可以集成 AI 智能體，通過語音識別技術接收家庭成員的指令，如 “打開客廳燈光”“播放音樂” ，控制智能燈具、音響等硬件設備。智能體還能與其他智能家居設備聯(lián)動，根據(jù)環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)自動調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度、濕度。