AI 代理不仅成为头条新闻，还改变了我们工作、交流和解决问题的方式。从自动执行繁琐的任务到应对复杂的挑战，它们已成为开发人员和企业不可或缺的盟友。
随着我们步入 2025 年，人工智能代理已变得更加强大和多功能。这些系统就像您身边的超级助手 - 分析数据、做出决策并与工具和环境无缝集成。
以下是它们改变游戏规则的原因：
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🧠 Reasoning: They don't just follow instructions---they think through problems.
🛠️ Tool Use: Need to connect to APIs or control hardware? They've got you covered.
📚 Information Retrieval: With integrations with tools such as large language models (LLMs), vector databases such as Milvus and Zilliz Cloud, and embedding models, they slice through massive datasets like butter.
🌍 Environmental Awareness: They get context in conversation or the physical world.在这篇文章中，我们将分析 2025 年最值得关注的 10 个最令人印象深刻的 AI 代理。如果您有兴趣构建更智能、更快、更强大的应用程序，那么您将需要关注这些工具。让我们开始吧！🌟
Google 的 Project Astra：重新定义日常生活中的 AI 辅助
Google 的 Project Astra 是一款由 DeepMind 开发的先进 AI 代理，旨在通过多模式功能无缝融入日常生活。Astra 由最近发布的代理领域 AI 模型 Gemini 2.0 提供支持，可处理和响应各种输入（文本、图像、视频和音频），使其成为一款高度互动且直观的助手。
Astra 的突出功能包括用于情境理解的实时记忆、高级工具使用（例如 Google 搜索、地图和 Lens）以及协助完成识别物体或提供建议等任务的能力。例如，用户可以将手机指向书架，并让 Astra 识别评分最高的书籍，展示其连接数字和物理世界的独特能力。Astra 计划将其部分功能集成到其他 Google 产品中，并将在 2025 年及以后重新定义个人 AI。
目前，Project Astra 正在接受有限数量的可信用户的测试，以完善其功能并发掘通用 AI 助手的新用途。如果感兴趣，您可以加入候补名单成为测试人员。
微软的 Copilot：简化工作流程并提高生产力
Microsoft Copilot 是集成到 Office 365 和 Dynamics 365 等许多 Microsoft Office 平台的 AI 代理，旨在简化日常任务和工作流程。例如，在 Word 中，Copilot 可帮助您起草报告或优化现有文本。在 Excel 中，它有助于生成公式并根据自然语言输入创建可视化效果。在 Teams 中，Copilot 通过总结会议、突出显示要点和建议行动项目来增强协作。它能够适应用户的环境，使其成为提高生产力的实用而高效的代理。
对于开发人员来说，Copilot 不仅限于最终用户任务，还提供与 Azure 的集成，以自动化工作流程和管理业务流程。通过将 AI 嵌入到人们日常使用的工具中，Microsoft Copilot 简化了重复性工作，使团队能够专注于更复杂、更具创造性的挑战。
ChatGPT 插件：将 GPT 的范围扩展到现实世界的任务中
ChatGPT 插件将 OpenAI 的 GPT 模型变成了可以与外部系统交互的强大工具，使它们能够执行文本生成以外的实际任务。这些插件使 ChatGPT 能够获取实时数据、与 Expedia、Wolfram Alpha 和 Zapier 等第三方服务集成并自动化工作流程，使其更接近于成为个人和企业的动态 AI 助手。例如，用户可以要求 ChatGPT 预订航班、计算复杂方程式或自动执行多个应用中的重复性任务。
虽然 ChatGPT 插件不是完全自主的代理，但它们可以通过动态响应提示和利用外部工具完成任务来实现类似代理的行为。对于开发人员来说，这意味着可以更轻松地构建定制的工作流程或添加智能自动化，而无需进行大量设置。
OpenAI 尚未发布像 Google 的 Project Astra 或 Microsoft 的 Copilot 那样的独立 AI 代理，但有传言和猜测称，未来将推出一款代号为"Operator"的产品，可能带来更多类似代理的自主性。让我们继续关注 OpenAI 在这一领域的发展！
AutoGPT：自主任务执行的先驱
AutoGPT 是一个实验性的开源项目，它将 GPT 模型转换为能够以最少的人工输入执行复杂、多步骤任务的自主代理。通过利用 GPT-4 的强大功能，AutoGPT 可以将高级目标分解为更小的可操作任务，按顺序执行它们，并迭代它们的结果以实现预期结果。这使它成为开发人员广泛采用的自主 AI 代理的最早示例之一。
虽然仍处于早期阶段，但 AutoGPT 已经通过展示自主代理的潜力吸引了人工智能社区的想象力。开发人员正在试验其功能，以构建超越简单响应的应用程序，从研究助理到自动化工作流程管理器。AutoGPT 强调了人工智能代理日益增长的趋势，这些代理不仅提供答案，还采取行动，为未来更复杂的自主系统铺平了道路。
BabyAGI ：可扩展解决方案的轻量级任务自动化
BabyAGI 是一个轻量级的开源自主代理，旨在以迭代和智能的方式执行任务。与 AutoGPT 一样，它由 GPT-4 提供支持。它专注于任务管理和执行，使其成为开发人员探索面向任务的 AI 解决方案的灵活而强大的工具。它的模块化设计允许开发人员自定义工作流程、与各种数据库集成以及构建针对特定需求的解决方案。
与响应孤立查询的简单 LLM 不同，BabyAGI 根据总体目标创建任务队列，按优先级排序，并逐步完成任务。例如，给出"研究主题并总结发现"等高级指令后，BabyAGI 会自动将其分解为子任务，例如收集资源、分析内容和起草连贯的摘要。
BabyAGI 的与众不同之处在于其轻量级和可扩展的设计。它无需大量资源即可提供核心 AI 功能，为预算有限的组织提供了可访问的切入点。此外，其自适应学习系统会随着用户需求而不断发展，确保随着时间的推移提供越来越个性化和高效的帮助。最近的更新还引入了增强的协作功能，使 BabyAGI 成为小型团队处理共享项目的宝贵工具。
Oracle 的 Miracle Agent：用于数据驱动决策的企业级 AI
Oracle 的 Miracle Agent 是一套由 50 多个专用 AI 代理组成的套件，专门用于企业环境，专注于数据库管理和商业智能。通过与 Oracle 云生态系统的深度集成，Miracle Agent 可以实现数据处理和可视化的自动化，使公司能够以最少的人工干预获得洞察。
例如，轮班安排助手可帮助创建和管理员工轮班安排，满足个人偏好和合规性规定。员工招聘顾问可协助寻找候选人并简化招聘流程，从而缩短招聘时间。在供应链管理中，客户销售代表指南可提供个性化见解，以增强客户互动。
最近的更新增强了它的可扩展性，使其能够支持更大的数据集和更复杂的查询。它的预测分析功能还使企业能够预测趋势并做出主动决策。
MultiOn 的代理 API：让开发人员轻松实现 Web 自动化
MultiOn 的 Agent API 是一个以开发人员为中心的平台，可将 AI 代理集成到各种应用程序和设备中，自动执行基于 Web 的任务并增强用户体验。Agent API 于 2024 年 4 月推出公开测试版，允许开发人员嵌入能够在 Web 上执行复杂操作的 AI 代理，例如浏览网站、提取数据和完成在线交易。
Agent API 支持 Python 和 JavaScript SDK，可与 LangChain 和 LlamaIndex 等流行的 LLM 框架无缝集成。这种灵活性使开发人员能够构建自定义 AI 应用程序，轻松导航、抓取和操作 Web 内容。
各个行业的开发人员和企业都采用了 Agent API 来自动化任务并为客户提供帮助。例如，智能设备制造商已经集成了语音助手，能够执行诸如订车、在线购物或直接从设备预订餐厅等操作。同样，购物和旅行平台也利用 API 来简化购买和预订流程，保持用户参与度并减少与导航到外部网站相关的摩擦。
AgentGPT ：基于浏览器的自主 AI
AgentGPT 是一款开源自主 AI 代理，允许用户直接在浏览器中部署任务驱动型代理。AgentGPT 的设计简洁易用，可让用户创建和管理能够以最少的用户干预执行复杂、多步骤任务的 AI 代理。它旨在为开发人员和非开发人员提供一种亲身体验自主 AI 强大功能的方法。
AgentGPT 的独特之处在于其浏览器内功能，无需大量设置或外部软件。这降低了尝试任务驱动型 AI 工作流的门槛，使其成为不断发展的 AI 领域中有价值的工具。
Aomni ：AI 驱动的研究和销售自动化
Aomni 是一款人工智能代理，旨在通过自动化客户规划和潜在客户发现来改变 B2B 销售和研究。作为个性化助理，Aomni 可以进行深入的网络研究，确定理想客户档案 (ICP)，并制定战略客户计划。它能够分析复杂信息，将客户需求与业务产品联系起来，这使其成为销售团队优化工作流程和更快达成交易的宝贵工具。
Aomni 的主要功能之一是它能够训练定制的 AI 代理，以适应公司的特定数据。通过了解您的产品、市场和目标，代理可以创建全面的客户策略和现成的交付成果。例如，它可以分析目标公司的挑战，将其与您的解决方案相结合，并制定外展计划，从而节省时间并提高准确性。
Aomni 的轻量级和可扩展设计确保各种规模的企业都能从其功能中受益。无论您是探索新市场的初创公司，还是完善基于账户的策略的企业，Aomni 都可以帮助您简化研究并增强参与度。
Amazon Bedrock Agents：业务工作流的智能自动化
亚马逊的 Bedrock Agents 是 AWS 为希望构建 AI 驱动解决方案的开发人员提供的最新产品，无需从头开始。这些代理将基础模型与易于集成到实际工具和数据相结合，使您能够创建适合您的应用程序的自定义 AI 工作流。
Bedrock Agents 的实用性在于其灵活性。无论您是在开发用于客户支持的聊天机器人、自动化后端工作流程还是构建推荐系统，您都可以微调代理以安全地使用您的数据和业务规则。例如，物流应用可以使用 Bedrock Agents 来跟踪库存和安排发货，从外部系统提取实时数据而不会暴露敏感细节。
这些代理还内置了对流行 API 的支持，因此可以轻松地将它们连接到您现有的堆栈。您只需进行最少的设置即可触发处理订单或运行分析等操作。而且由于 Bedrock 是无服务器的，因此您无需担心扩展应用程序。
矢量数据库：长期代理内存的支柱
AutoGPT、Google 的 Astra 以及本博客中列出的其他 AI 代理都是令人印象深刻的创造。它们不仅处理数据，还能以几乎像人类一样的方式分析、推理和做出决策。然而，就像人类一样，代理需要可靠的记忆才能有效运作。这就是矢量数据库发挥作用的地方，它为存储、管理和检索上下文数据提供了必要的基础设施。许多领先的 AI 代理依靠 Milvus 和 Zilliz Cloud 等矢量数据库来提供快速、高效且可扩展的内存系统。
矢量数据库将信息存储为高维矢量，捕捉文本、图像或音频等非结构化数据的语义。这种结构使 AI 代理能够执行相似性搜索并即时检索上下文相关信息。例如，当代理面对新查询时，它可以利用其记忆系统来查找类似的过去交互或相关知识，帮助它做出明智的决策并适应新情况。如果没有这样的记忆，代理将缺乏高级推理和自适应学习所需的连续性。