核心内容摘要
RexUniNLU在法律文书智能解析中的效果评测
2025年作为Agent发展元年Manus敲响了AI 应用大发展的号角各种Agent应用层出不穷。
这些智能体基本框架是怎样的哪些更有前景最近在海外看到一张「2025 年 AI Agent 技术趋势全景图」觉得非常精彩分享出来和大家交流。
这张图是《Agentic AI利用 AI 代理重塑商业与工作》作者拉凯什·戈赫尔所做看趋势图之前可以先看这张涵盖LLM Workflow、RAG、AI Agent、Agentic AI等常见概念名词的解读。
再来重点看这张趋势图把未来一年最有可能落地的 Agent 形态、核心协议栈、工程框架与典型场景全部压缩在一张图里非常清晰明了帮助大家完整理解Agent。
1中心主题中间的圆环标明了 2025 AI Agent Trends 的六大类趋势Agentic RAG推理型检索增强生成Voice Agents语音智能体CUAComputer Using Agents能像人类一样操作电脑的智能体Coding Agents代码智能体Deep Research Agents深度研究型智能体Agent Protocols智能体协议六大Agent趋势的外圈是代表产品圆圈四周是每个Agent的流程图。
我们来具体解读下这里在每个Agent领域鲸哥增加了国内这个类型的代表产品。
6大 Agent 模式1Agentic RAG定义一种结合检索与推理的 AI 智能体工作流用于实时数据检索和生成。
流程Memory记忆保存上下文信息Planning规划确定任务步骤System Prompt系统提示定义任务逻辑Agent智能体执行任务Tools工具 Vector Search向量搜索 Knowledge DB知识库从外部数据库检索信息Generate生成输出结果国外代表PerplexityAI主打即时信息检索引用来源类似搜索引擎AI顾问Harvey面向法律行业的专业推理与检索Glean企业内部知识检索与智能问答国内代表秘塔AI搜索聚焦本地化搜索实时问答百度文心一言 搜索增强结合百度搜索做事实检索360纳米搜索整合360搜索的即时信息流2Voice Agents定义通过自然语言与用户交互的智能体支持语音输入与输出。
STTSpeech-to-Text 将语音转文字Embedding Model Retrieval API Vector DB 处理信息Agent 进行任务执行TTSText-to-Speech 将结果转为语音可接入 Gmail、Telephony 等渠道场景智能客服、语音助理、电话机器人国外代表OpenAI GPT-4o Voice多模态对话低延迟语音交互Alexa LLM亚马逊智能家居语音助手Apple Siri升级版与Apple Intelligence结合的智能助手Meta’s Voicebox研发中多语言语音生成国内代表豆包强实时语音识别与合成小爱同学小米深度嵌入IoT生态天猫精灵阿里智能家居购物语音控制华为小艺跨设备语音助手3CUAComputer Using Agents定义能够像人类一样操作电脑的软件和界面。
使用 语言模型 解析用户指令获取 桌面环境数据Desktop Sandbox结合 Vector DB、Memory、第三方工具如 Stripe、DoorDash 执行任务场景自动化办公、桌面软件操作、RPA机器人流程自动化国外代表DevinCognition AI能直接在电脑环境中开发、调试、部署代码MultiOn能代替用户操作网页、表格、日历等Adept ACT-1研发暂停早期探索自动化办公国内代表扣子空间字节跳动低代码构建多场景桌面操作MuleRUN具备系统级操作的能力Fellou网页与桌面操作的自动化执行4Coding Agents定义能 10 倍速构建和调试应用的 AI 智能体。
用户提出 QueryAgent 选择合适工具执行代码生成、调试、测试输出成品代码或测试结果工具链Code Generator生成代码Code Debugger调试代码Test Runner自动化测试场景软件开发、自动化调试、代码审查国外代表GitHub Copilot Workspace支持从需求到部署的全链路编码CursorIDE级AI编程助手Replit Agents可多步生成、运行、调试代码国内代表通义灵码阿里嵌入IDE的代码生成与调试百度Comate结合文心大模型的智能编程工具字节Trae全流程的AI IDE产品5Deep Research Agents定义多智能体协作构建深度研究型报告。
用户需求 → Aggregator聚合器分发给多个 Sub-Agent子智能体各自检索、引用Citation Agent、分析聚合输出报告场景市场调研、学术研究、情报分析国外代表OpenAI Deep Research2025新功能多Agent长期调研Perplexity Pro Search支持多步调研与引用LangChain Agents自定义研究工作流Vulcan Research AI行业情报自动生成国内代表夸克深度搜索支持多轮长程研究阿里通义助理 Deep Search针对行业报告和市场分析百度文心智研自动生成调研大纲与全文6AI Agent Protocols定义统一的多智能体通信协议简化跨平台协作。
关键技术MCP、ACP、A2AAgent-to-Agent 协议Google ADK、LangGraph、Cisco SLIMAgent 发现与连接任务流转与结果回传支持流式与非流式数据处理意义打通不同智能体和工具间的交互形成互通生态国外代表Google AI Device KitADK多Agent跨设备调用LangGraph可视化多智能体协作编排Cisco SLIM企业级Agent通信标准OpenAI MCPModel Context Protocol跨模型的上下文共享国内代表字节跳动Coze协议层支持不同Bot的消息与任务协作阿里云AgentFlow跨Agent编排与协议转换腾讯云智链协议支持企业多Agent互通华为MetaAgent标准IoT与大模型互通协议整体趋势
总结戈赫尔还制作了Agent L1-L5的发展标准Level 5 – 完全自治智能体具备自我改进能力完全自主持续学习与推理无需人工干预Level 4 – 半自治智能体以目标为驱动具备多模态感知能感知复杂环境能基于过往经验进行规划Level 3 – 智能体工作流能基于反馈进行推理和学习具备自然语言理解工具编排Level 2 – 智能自动化基础AI系统自治性有限简单机器学习用于模式识别提供部分决策支持Level 1 – 基于规则的自动化刚性、基于规则的系统无学习能力简单的 if-then 逻辑手动使用工具完成操作无适应性和智能如何学习AGI大模型作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。
至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。
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