近两三个月出现各种AI Agent项目，谷歌Deepmind推出了robotic agent，利用机械臂自动执行各种工作；亚马逊推出了Amazon Bedrock Agents，可以自动分解企业AI应用开发任务；AI独角兽Inflection也在开发私人AI助理，可以帮助你完成订酒店等私人任务；哥伦比亚大学最近也公布了用于科研的AI Agent项目GPT Researcher。

有人说，至少有100个项目正致力于将AI代理商业化，近10万名开发人员正在构建自主Agent。这一轮的热潮离不开OpenAI，有两位关键人物发挥了重要作用。

简单说，AI聊天机器人主要靠“说”来回答你的问题，而AI Agent则会“动”起来完成具体的任务，就像人类助理一样，在你忙不过来的时候替你完成一些工作，区别就是用AI来驱动而不是人脑驱动。

在国内，虽然AutoGPT早在4月份就与国外同步火了，但限于大部分人对其背后的AI Agent缺少了解，开始的反响并不是太热烈。直到7月初OpenAI应用人工智能研究负责人Lilian Weng那篇关于AI Agent的博文刷爆AI圈后，媒体圈、学研界、投资领域才真正开始热烈讨论AI Agent。

由此国内真正开启了探索与研究AI Agent的热潮，并且也有一些厂商开始以AI Agent模式重构产品架构与商业模式。随着AI Agent原理、模式以及构建方式越发明朗，很多受困于技术、模式、生态乃至政策的创业者都是眼前一亮。

国内已推出的AI Agent

经过持续探索与尝试，国内AI智能体相关的产品也开始崭露头角，下面介绍五款产品。

1、阿里云ModelScopeGPT

阿里云Mota社区推出的国内首个大型模型调用工具魔搭GPT（ModelScopeGPT），通过这一款工具，使用者们可以通过一键发送指令调用Mota社区中的其他人工智能模型，从而实现大大小小的模型共同协作，进而完成复杂的任务。

ModelScopeGPT基于开源大语言模型（LLM）的AI Agent（智能体）开发框架ModelScope-Agent。这是一个通用的、可定制的Agent框架，用于实际应用程序，其基于开源的大语言模型 (LLMs) 作为核心，包含记忆控制、工具使用等模块。

开源 LLM 主要负责任务规划、调度以及回复生成；记忆控制模块，主要包含知识检索以及 prompt （提示词）管理；工具使用模块，包含工具库以及工具检索和工具可定制化。

2、实在智能TARS-RPA-Agent

实在智能在超自动化领域首发的TARS-RPA-Agent，是一个基于“TARS+ISSUT（智能屏幕语义理解）”双模引擎、有“大脑”，更有“眼睛和手脚”的超自动化智能体，是能够自主拆解任务、感知当前环境、执行并且反馈、记忆历史经验的RPA全新模式产品。

TARS-RPA-Agent采用以TARS大模型和ISSUT智能屏幕语义理解为基座的技术框架。该技术框架分为两层结构：底层是包括通用基础模型和各个垂直行业基础模型在内的TARS系列大模型和智能屏幕语义理解技术；上层是依托这两项关键技术完成全面升级和改造的超自动化产品。

TARS-RPA-Agent的核心LLM是实在智能基于通用大模型基座的自研垂直“塔斯（TARS）”大模型，TARS大模型具备优异的文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等主流能力。

3、OmBot欧姆智能体

2023 世界人工智能大会上，联汇科技发布了基于大模型能力的自主智能体（Auto AI Agent ）——OmBot 欧姆智能体，并针对典型场景需求推出了首批应用。

联汇自主智能体包含了认知、记忆、思考、行动四大核心能力，作为一种自动、自主的智能体，它以最简单的形式中在循环中运行，每次迭代时，它们都会生成自我导向的指令和操作。因此，它不依赖人类来指导命令，具备高度可扩展性。

4、澜码科技Ask XBot

澜码科技构建的Agent平台“Ask XBot”，平台分两层：第一层是专家赋能，专家通过拖、拉、拽以及对话交互的方式定义工作流程，教给机器，从而协助一线员工构建更高效工作的方法论；第二层是员工使用Agent，一线员工可以通过自然语言和Agent沟通并下达指令，让Agent协助完成数据分析、资料调取等工作。

该公司计划将Ask XBo打造成一个兼具通用性和易用性的平台，把这些API和Agent做好管理，让Agent包装不同的API，不同模型的Agent能够在上面更好地协作，让它们可以在平台上更有效率、更智能地服务好客户。

5、ChatDev

由清华大学、北京邮电大学、布朗大学联合研究团队推出的ChatDev，是一个生成式智能体。它基于聊天的端到端软件开发框架，能够利用大型语言模型（LLMs）促进软件开发过程中多角色（ChatGPT 的 “gpt3.5-turbo-16k” 版本）之间的有效沟通和协作。

ChatDev的主要目的是通过聊天来进行游戏开发。用户只需提出想法，从设计到测试的整个流程都由AI完成，整个过程只需七分钟即可完成。

AI Agent不仅让大家看到了大语言模型（LLM，Large language Model）落地的方向，让更多创业者进一步燃起了LLM创业的希望，也让广大企业看到了高效应用LLM的未来趋势。

 

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