写在前面

都说2025年是智能体爆发的一年，那智能体 Agent 到底是什么？

今年年初deepseek的爆火，将 llm大模型 推出圈，大街小巷没有人不知道deepseek，随后我们便在各大主流app上看到deepseek的身影，搜索、社交、外卖甚至地图。但llm大模型远不止表面。

2025注定是agent智能体的元年。那agent究竟是什么呢？下面开始今天的主题

agent

agent智能体，其实在ai圈已经有一段发展时间了，只是前些年没有特别出圈的产品，今年年初随着deepseek的爆火才慢慢出现在大家的视线中。

在聊agent前，我们清楚llm，也就是大模型，是擅长理解文字、回答问题、写文章，但它只是一个“思考者”，而不是一个行动派。就像你问大模型：“我想发个邮件给FanOne，让他快点更视频” 大模型会回答出一系列的步骤：“1. 登录xxx，2. xxxx，3. xxx”。

deepseek

而agent智能体是在大模型的基础上付出行动，在大模型的基础上增加tool工具，在经过你的accept之后，会帮你发送邮件，更像一个人工助手，类似于钢铁侠中的贾维斯。

构建agent智能体

对比其他agent

那像我们这样的代码小白，如何做一个属于自己的agent智能体呢？其实我们并不需要自己做，现在已经有很多的agent智能体构建案例了，比如年前火爆的Manus ，当然Manus也存在一些问题：

1. 比较依赖大模型的原生输出，并且以基础流程自动化为主，黑箱操作难以追溯

2. 复杂任务成功率<80%（如多步骤订外卖任务）异常需人工全程干预

3. 新系统对接需开发API（平均3周/个）周期较长，跨平台任务需手动切换工具

另外还有其他的agent，比如扣子、Dify之类的，但Dify功能单⼀，缺乏多模态⽀持和真实业务场景的落地能⼒，而扣⼦虽然⽀持低代码开发和多模态交互，但在企业级复杂业务流程⾃动化和分布式⼈机协同⽅⾯能⼒较弱。

实在agent

我们今天要介绍的是实在智能团队的agent智能体构建方案。实在agent 深度融合RPA（机器人流程自动化）＋大模型能力，支持规则引擎与AI协同决策，通过规则约束降低幻觉风险，实现稳定性与灵活性的平衡。

此外实在agent全流程自主执行（需求理解一规则校验一结果交付），支持人工介入与动态调整，形成从开发到落地的全链条控制权复杂商业化场景（如金融、医疗、政务）、多系统协同、高稳定性要求场景，支持私有化部署与混合云架构。

打开实在智能的官网，注册完进行安装即可，这时候电脑就自带一个agent智能体了（目前只开放了windows系统版本）

实在 Agent 突破了单一智能体的模式，支持创建多个智能体协同办公，这一功能极大地便利了企业的多岗位协作，能够高效完成更复杂、更专业的任务，它更加贴合业务场景，易于行业应用。

比如：帮我上12306查一下明天北京到上海的火车票。

当经过同意之后，实在agent就帮我们进行自动化的查询操作

这样我们一句话就有一个agent智能体助手帮我们做了。这可以让一些不懂如何查询的人，比如中老年群体，只需要一句话就能做到查询的动作。

除此之外，还能自己构建agent智能体嵌在实在agent智能体中，例如嵌入公司的文档实现内部知识库检索。

• ⽤户可以创建专属知识库，让AI持续学习进化，打造更懂⽤户、更专业的智能体分身。

• ⽤户可调⽤通议千问、GPT-4、DeepSeek等多种⼤模型，获取更丰富、全⾯的数据⽀持。

• ⽤户可以零代码快速实现创建AI应⽤（平台还接⼊了第三代RPA技术以及更多AI专业⼯具，能够为从事财务、⼈⼒、运营、开发等不同领域的专业⼈⼠提供⾼效、多样化的AI服务。）

例如，为财务⼈员提供智能报表⽣成与数据分析，为⼈⼒资源专员提供智能招聘与员⼯管理，为运营⼈员提供⾃动化流程优化，为开发⼈员提供代码辅助⽣成与测试等服务。通过这些⼯具，⽤户可以结合⾃身需求，快速实现智能化⼯作升级，提升⼯作效率和质量。

嵌入公司文档构建知识库

多个agent

实在agent，也内置很多的agent智能体，agent和agent之间也是可以通信的。比如小红书的仿写文案助手，网络舆情分析等等...

举个例子，我们用小红书的仿写文案助手，仿写一个文案，发现生成的文案几乎和原文案一模一样的排版样式。

还有网络舆情分析智能体，能快速聚焦几个网站的信息，整合总结出一份舆情报告。

而浏览这么多网站的是完全自动的，只需要人工授权，agent就帮我们做好了舆情分析。

此外还有各种有趣方便的agent智能体。

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会晚掌握AI的人有竞争优势，晚掌握AI的人比完全不会AI的人竞争优势更大”。 在这个技术日新月异的时代，不会新技能或者说落后就要挨打。

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