2025 年的最大风口 AI 智能体，到底有没有搞头？
AI 智能体可以说是 2025 年最大的风口之一，各个大厂纷纷推出了智能体平台。百度有文心一言智能体平台，字节有扣子智能体平台，阿里和腾讯则是在自家的 AI 应用中给智能体加入了显眼的使用入口。
大厂都卷起来了，那现在AI智能体到底发展到什么水平了？对我们普通人来说，AI 智能体有什么意义呢？这一波 AI 智能体浪潮里，有我们普通人能把握的搞钱机会吗？
今天这篇文章，我们就来一一探讨这些问题，为你解开疑惑。
AI 智能体到底是什么？
AI 智能体到底是什么？可能很多人都没怎么听过这个概念。AI 智能体是一个能够在某个环境中感知并获取信息，进行决策并采取行动以完成任务的系统或程序。说人话，AI 大模型相当于人脑，AI 智能体就相当于给这个大脑装到一个躯体里，甚至还给它搭配了各种各样的工具，从此 AI 才能感知现实环境，读懂图片或者帮你处理各种文件。
回想一下，ChatGPT 3.5 刚刚出来的时候，虽然它很聪明，能听懂人话，但是它只能跟你聊天，没办法直接帮你处理工作或生活中的任务。大模型很智能，但是任何技术，都有要具备解决实际问题的能力，才能带来真正的价值。所以现在各大厂商在不断提升大模型的能力的同时，纷纷开始探索 AI 智能体的应用。
AI 智能体发展到什么水平了？
早期的智能体，大部分都是 AI 大模型进行角色扮演。开发起来也非常简单，给它一段提示词，设定扮演的角色和基本的对话逻辑，然后就可以开始通过对话来使用了。直到今天，各个智能体平台上大部分智能体仍然是这种类型。角色扮演类型的智能体本质上还是一个 AI 大模型聊天应用，有问必答，但是还不是真正的智能体。
不过你别急，好消息是，真正的智能体，现在已经看到雏形了。我测评了几家智能体平台，先给你看下结果：
这六个测评维度分别有什么意义？
- 联网能力，意味着大模型能够获取到最新的信息，如新闻、天气、股票、行业动态；
- 代码能力，意味着大模型能够自己写代码去解决问题，比如清洗数据或者自动化生成图表或报告；
- 长期记忆，意味着能够大模型能够记住自己是谁，还能记住你是谁，记住和你的所有互动，记住任务的状态；
- 知识库，能让大模型精准地提供某个领域的知识服务，比如基于法规库提供建议；
- 插件，能让大模型快速集成第三方工具，比如发送邮件、发微博；
- 工作流，可以将多步骤任务串联成标准化流程，让大模型准确地执行某项复杂的任务。
联网解决数据实时性，代码解决灵活性，记忆和知识库解决个性化与专业化，插件和工作流解决扩展性与效率。拥有这些能力的智能体，已经可以适应复杂场景，覆盖很多需求了。
围绕着这几个维度去构建一个 AI 智能体，可以得到一些非常有趣的应用。举个例子，扣子平台上有一个非常热门智能体“文案爆款自动二创”，使用人数接近3万人，它可以提取抖音文案，分析并改写，进行二次创作，并自动保存到云文档中。这样的能力，大概相当于一个初级运营的水平，可以帮你处理一些重复低效的任务，如果你的工作中有大量这样的任务，带来的效率提升和成本节约是肉眼可见的。
受到这个智能体的启发，我也尝试搭建了一个 AI 智能体，用来帮我在小红书上找某个赛道的对标账号，用来做竞品分析。这个智能体会模仿人的操作，是在小红书搜索热门帖子，然后看帖子是否是近期发布的热门帖子，是则查看作者的主页并判断是否适用用来做对标账号，适合则记录到云文档中，效果还是相当不错的，两三分钟就能搜集到几个对标账号，比自己手动去找快很多。
从上面两个案例我们可以看到，AI 智能体已经可以很好地完成信息采集+数据分析+文件处理这一类的工作。虽然这两个案例都是处理单一类型任务的智能体，但是其实处理任务类型的多寡取决于你，你完全可以构建更复杂的智能体，得到一个“中级运营”，甚至“高级运营”。
AI 智能体有什么意义呢？有我们普通人能把握的搞钱机会吗？
AI 智能体让 AI 完成了从回答到问题到完成任务的跨越，已经具备很强的实用性了。如果你的工作中包含大量的信息采集、数据分析或者文件处理的工作，更是不能错过，可以去各个智能体平台上逛逛，看下有没有能够直接帮你解放双手的智能体，让自己花更多时间去摸鱼。甚至你可以像我一样了，尝试去搭建自己的智能体，不过目前我体验下来，上手难度还是比较高的，需要你有一定的编程经验。
那 AI 智能体有我们普通人能把握的搞钱机会吗？
上文提到的“文案爆款自动二创”智能体的开发者罗文，在扣子平台智能体商店上上架了一个工作流模板，售价¥299，已经卖出接近3万份，近千万的收入。
你先别激动。我第一次看到这个案例时，跟你一样兴奋得不行，马上去搭建了一个竞品，准备上架售卖，心想我就比他便宜一半好了，肯定能抢走不少份额。
直到我搭建好准备上架时，才发现扣子平台只对部分用户开放了上架付费智能体的权限。
我也转战其他平台看了，目前都没有上架付费智能体的能力。
失望归失望，不过这个案例至少说明了两个问题。
一是用户对于 AI 智能体这种提供服务的形式是完全接受的，在没有 AI 的互联网时代，我们无非是通过网页、app 或者小程序来提供服务，现在多了一个形式 - AI 智能体。这也是目前各个大厂纷纷加入 AI 智能体赛道的原因之一，谁也不愿意错过打造下一个 App Store 的机会。我也相信很快各个智能体平台都会推出付费功能，毕竟能获得收益才能吸引到更多的开发者，带来 AI 智能体的生态繁荣。
二是软件开发的门槛进一步降低。据我了解，罗文并不是专业的软件开发工程师，他在开发智能体过程中需要用到的代码都是用 AI 生成的。这就很有意思了，AI 智能体相对于传统的软件而言，没有复杂的 UI 和交互开发，开发难度大大降低，在加上 AI 编程的辅助，没有编程经验的小白，开发出一个好用的 AI 智能体的可能性是非常大的。可以预见，在未来的 AI 智能体 TOP 榜单中，会有不少开发者没有软件开发经历。
如果你是程序员，一条全新的赛道已经出现了，目前它的收益不太明确，但是好在它还不算太挤；如果你不是程序员，也不妨保持关注，甚至加入进来，这条赛道比过去的所有赛道都要知识平权。
所以，对于我们普通人来说，一场生产力的变革，已经在悄悄发生了。我们都在等，等一个 AI 智能体的 deepseek 时刻，等一个真正牛掰的 AI 智能体，它一旦出现，我们都会恍然大悟，原来这就是 AI 智能体。我相信这一刻的到来不会太久了。