Agent 即一系列自动化帮助人类完成具体任务的智能体或者智能助手，可以自主进行推理，与环境进行交互并获取环境以及人类反馈，从而最终完成给定的任务，比如最近爆火的 Manus 以及 OpenAI 的 o3 等一系列模型和框架。
随着大模型加速渗透核心行业，其安全可控性正从技术议题升级为产业落地的先决条件。
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我最近真的是爱上n8n了，用起来贼爽 熟练之后，3分钟内就可以搞定一个简单的功能。
编程智能体，几乎成为了 2025 年最热门的话题之一。不管是学术机构还是工业界，都在寻找更高效的落地路径。
知名 Go 大佬 Thorsten Ball 最近用 315 行代码构建了一个编程智能体，并表示「它运行得非常好」且「没有护城河」（指它并非难以复制）。
当前，多模态大模型驱动的图形用户界面（GUI）智能体在自动化手机、电脑操作方面展现出巨大潜力。然而，一些现有智能体更类似于「反应式行动者」（Reactive Actors），主要依赖隐式推理，面对需要复杂规划和错误恢复的任务时常常力不从心。
这段时间 “Agent” 成了热词，开会、聊天、朋友圈，大家都在聊。但每个人说的 “Agent” 其实都不一样，听多了反而更迷糊：究竟什么是 Agent？和我们熟悉的生成式 AI 有什么不同？这是我目前见过最清晰解释 Agent 的文章。
本周国内 AI 智能体市场依旧精彩纷呈，短短几天内多款智能体产品新推出市场，其中尤以Fellou和扣子空间最受关注。有意思的是，虽然这两个智能体产品的架构和定位截然不同，产品团队更有天壤之别，但由于操作界面类似，因此作为像我这样的普通用户而言，在体验前是很难说出两者的区别在什么地方。
想象一下，你的智能体只需接收一条自然语言指令，就能在 600+ 工具中自动筛选出最合适的 API 组合来完成整个任务流程，无需逐个集成、无需硬编码。这不再是未来畅想，而是 ACI.dev 开源 MCP 中枢（Unified MCP Server）已经实现的现实。
