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AI智能体,2025年的主角
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AI智能体,2025年的主角

11分钟阅读


目录

  1. 聊天机器人 vs 智能体:决定性差异
  2. 为什么2025年是"智能体之年"
  3. MCP:AI智能体的通用语言
  4. 真正在运作的智能体们
  5. 智能体浏览器的崛起
  6. 企业如何采用智能体
  7. 必须了解的风险和局限
  8. 工作将如何改变

1. 聊天机器人 vs 智能体:决定性差异

问ChatGPT或Claude"帮我安排会议",它会这样回答:

"要安排会议,您需要在日历应用中查看参与者的空闲时间,选择合适的时间,然后发送邀请邮件。"

很好的建议。但它并不会真正去做。这就是聊天机器人。

而问AI智能体同样的问题,会发生这样的事:

  1. 访问日历,查看参与者的日程
  2. 找到所有人都有空的时间段
  3. 在会议室预订系统中确认空房
  4. 创建会议并向参与者发送邀请邮件
  5. "已为您安排4月15日下午2点的会议,地点在3楼A会议室。"

用行动而非言语来回应,这就是AI智能体的本质。

核心差异整理

对比项聊天机器人AI智能体
输出文字回复实际执行任务
工具使用无或有限连接各种外部系统
自主性仅对问题做出反应自主规划并向目标执行
状态管理仅记住对话上下文追踪长期任务状态
决策交给用户自行判断后执行

IBM AI研究员Maryam Ashoori这样定义:"真正的AI智能体是具备推理和规划能力、能够自主行动的智能实体。"


2. 为什么2025年是"智能体之年"

2025年,对AI智能体的关注爆发了。这不是单纯的营销炒作。技术和市场真的跨过了临界点。

数字看智能体时代

  • 62%的企业正在试验或部署AI智能体(McKinsey)
  • 99%的企业AI开发者正在探索或开发智能体(IBM调查)
  • 73.8亿美元 — 2025年AI智能体市场规模(从2023年的37亿美元翻倍)
  • 1,036亿美元 — 2032年预期市场规模(年均增长率45.3%)

为什么是现在?

第一,LLM的推理能力实现飞跃。 OpenAI o1、DeepSeek R1等推理模型出现,使AI能够超越简单回复,逐步解决复杂问题。智能体的"大脑"升级了。

第二,工具连接标准建立了。 Anthropic在2024年11月发布的MCP(模型上下文协议)在一年内成为行业标准。AI获得了与外部系统通信的"通用语言"。

第三,实用案例得到验证。 Cursor、Claude Code等编程智能体显著提高了实际开发生产力。证明了"智能体真的有用"。

根据Gartner预测,到2026年,40%的企业应用将整合特定任务的AI智能体——从2025年不到5%急剧增长。


3. MCP:AI智能体的通用语言

AI智能体要真正有用,必须与外部系统连接。日历、邮件、数据库、API……问题是,要连接所有这些,需要为每个系统构建定制连接器。

Anthropic创建了MCP(模型上下文协议)来解决这个问题。

什么是MCP?

MCP是AI模型连接外部工具、数据源和系统的开放标准协议。开发者只需构建一次MCP服务器,任何AI客户端都可以使用该工具。

简单比喻,就像USB。USB之前,打印机、鼠标、键盘各需要不同的接口。USB成为标准后,所有设备都通过一个端口连接。MCP就是AI世界的USB。

爆发式增长

2024年11月发布的MCP在一年内实现了惊人增长:

  • 社区开发了数千个MCP服务器
  • 9700万+月度SDK下载量(Python、TypeScript)
  • OpenAI、Google DeepMind、Microsoft正式采用
  • 2025年12月捐赠给Linux基金会旗下的Agentic AI Foundation

特别是2025年3月OpenAI采用MCP是决定性的转折点——整个行业接受竞争对手创建的协议作为标准,实属罕见。

MCP带来的可能

领域应用案例
开发工具Cursor、Replit、Sourcegraph通过MCP将AI连接到代码库
企业系统与Google Drive、Slack、Salesforce、GitHub集成
数据库对PostgreSQL、MongoDB等进行自然语言查询
自动化工作流构建器(n8n等)与智能体整合

4. 真正在运作的智能体们

理论够了。实际上有哪些AI智能体在运作?

编程智能体

2025年最成熟的智能体领域。

服务特点
Claude CodeAnthropic的CLI智能体。自主完成代码编写、重构、调试。SWE-bench达80.9%
CursorAI原生代码编辑器。智能体模式可实现完整功能开发
GitHub CopilotVS Code集成。持续增加更多智能体功能
OpenAI Codex异步编程智能体。在后台执行任务

编程智能体已超越简单的自动补全。说"修复这个bug",它就会分析代码、诊断问题、修复并运行测试。

计算机使用智能体

AI像人一样操作计算机的智能体。

服务特点
Anthropic Computer UseClaude查看截屏并控制鼠标键盘
OpenAI Operator浏览网站执行预订、下单等多步骤任务

Operator可以代为订餐、订机票、填写表单。不过支付、登录等敏感操作仍需人工介入。

研究智能体

自动化信息收集和分析。

服务特点
PerplexityAI驱动搜索 + 深度研究功能
ChatGPT Deep Research分析数十个来源生成综合报告
Gemini Deep Research自动生成最长48页的研究报告

客服智能体

Gartner预测,到2029年,80%的客服问题将由AI智能体在无人工介入的情况下解决。


5. 智能体浏览器的崛起

从2025年中开始出现了新趋势:智能体浏览器(Agentic Browser)。将AI智能体直接整合到网页浏览器中,代替用户浏览网页并执行任务。

主要智能体浏览器

浏览器开发商特点
CometPerplexity基于Chromium。自动化邮件整理、购物、旅行规划
Operator集成浏览器OpenAI开发中。将整合Operator智能体和ChatGPT
DiaBrowser Company (Arc)AI原生浏览器。理解用户上下文
Opera NeonOpera内置代替用户执行操作的AI助手
Project MarinerGoogle基于Gemini 2.0。在Chrome中运行AI智能体

Perplexity Comet案例

2025年底发布的Comet定位为"AI原生浏览器"。

  • Perplexity助手常驻左侧边栏
  • 理解打开标签的上下文并在对话中使用
  • 智能体模式:执行"在亚马逊找最便宜的降噪耳机加入购物车"等复杂任务
  • 支持语音命令

据IBM Think评测,Comet展现出"让人想起早期Gmail发布时的需求热度"。

安全隐忧

然而,智能体浏览器也存在严重的安全风险。2025年8月,Brave Software在Comet中发现了间接提示注入漏洞。恶意网页可以通过隐藏指令操纵AI智能体。

由于AI智能体可以以用户权限访问多个网站,传统的Web安全措施(同源策略等)可能失效。浏览器厂商正忙于解决这些问题。


6. 企业如何采用智能体

采用现状

据Deloitte,2025年使用生成式AI的企业中有25%开始了智能体AI试点,预计2027年将达到50%。

当前智能体AI采用最活跃的领域:

排名领域应用案例
1IT/开发代码重构、自动测试、bug修复
2客户服务工单分类、自动回复、问题解决
3市场营销内容生成、A/B测试自动化
4销售线索评分、邮件自动化
5财务/法务合同审查、合规监控

采用策略

专家建议分阶段实施:

  1. 从低风险用例开始:在非核心数据领域试点
  2. Human-on-the-loop:智能体做决定后人工审核的结构
  3. 逐步扩大自主权:信任建立后授予更多权限
  4. 治理框架:明确定义智能体的行动范围和权限

ROI如何?

据Superhuman报告,早期采用AI智能体的企业实现了运营成本降低40%客户满意度显著提升。但大多数企业仍处于试点阶段,全面的ROI衡量还为时尚早。


7. 必须了解的风险和局限

AI智能体很强大,但仍有许多待解决的问题。

幻觉的传播

当智能体基于错误信息行动时,会造成实际损害。聊天机器人的幻觉只是"错误回答",但智能体的幻觉可能导致"错误订单"、"错误预订"或"删除不该删的文件"。

更严重的是,幻觉可能在多智能体系统中传播。一个智能体的错误传递给其他智能体,引发连锁错误。

安全漏洞

  • 提示注入:恶意网页或文档中隐藏的指令操纵智能体
  • 权限问题:智能体权限过大会扩大损害范围
  • 凭证窃取:智能体访问的认证信息有泄露风险

2025年4月,安全研究人员指出MCP本身也存在工具权限问题、仿冒工具替换攻击等多个安全问题。

可靠性问题

OpenAI Operator在WebVoyager基准测试中仅达到38.1%的成功率(人类为72.4%)。还不足以"放心委托"。具体表现为:

  • 经常误解复杂指令
  • 遇到意外情况时停止
  • 在日期、数字等细节上出错

伦理考量

  • 智能体做出的决定由谁负责?
  • 智能体收集的数据隐私
  • 自动化决策的透明度

8. 工作将如何改变

AI智能体的崛起必然带来就业变化。会怎样?

乐观论

  • 智能体增强而非取代人类
  • 从重复性、机械性工作中解放,专注于创造性、战略性工作
  • 新岗位产生:AI训练师、智能体管理员、提示工程师
  • McKinsey:AI可能在2025年前创造9700万个新工作岗位

现实论

  • 某些角色将面临自动化压力(数据录入、基础客服、简单分析)
  • 技能差距导致的两极分化担忧
  • 过渡期的摩擦性失业不可避免
  • 25%的企业已在用AI解决劳动力短缺问题(IBM)

应对策略

个人层面:

  • 培养AI工具使用能力(AI素养)
  • 强化智能体难以替代的能力(复杂判断、人际关系、创造力)
  • 养成持续学习的习惯

组织层面:

  • 投资再培训项目
  • 设计人机协作工作流
  • 渐进式部署,给员工适应时间


术语表

术语解释
AI智能体自主规划目标、使用工具、完成任务的自主AI系统
MCP(模型上下文协议)Anthropic开发的开放标准。AI与外部系统连接的通用协议
智能体浏览器整合AI智能体,代替用户浏览网页并执行任务的浏览器
Computer UseAI查看截屏并控制鼠标键盘来操作计算机的技术
Human-on-the-loop智能体执行任务后人工事后审核的协作方式
提示注入通过恶意输入操纵AI行为的攻击技术
多智能体系统多个AI智能体协作完成复杂任务的结构
Agentic AI FoundationLinux基金会旗下,Anthropic、OpenAI、Block共同创立的智能体AI标准基金会

更新日志

日期变更内容
2026-01-06首次发布

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观点

記者

黃珉

「在現場17年,現在講述技術的故事」

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