什么是AI智能体？

2024年度流行词：AI智能体。

作为2025年顶级AI趋势之一，AI智能体的受欢迎程度和影响力正在持续增长。

无论是初学开发者、大型企业，还是小型商铺，都在探索AI智能体能为他们带来什么。

根据2025年普华永道的调查，79%的企业领导者已经表示在某种程度上采用了AI智能体。

当前最热门的技术，正是我们多年来一直在深耕的领域——我们已帮助数千家机构部署AI智能体。

如果你对AI智能体是什么、如何工作或如何入门有任何疑问，那么你来对地方了。

什么是AI智能体？

AI智能体是一个自主系统，能够处理信息、做出决策并采取行动以实现目标。

与仅对用户输入做出回应的AI聊天机器人不同，智能体型AI指的是能够自主决策的软件。

它通常用于自动化复杂的工作流程，如客户服务、数据分析或编程辅助。

这意味着AI智能体可以在某些任务中完全替代人工，或在日常工作中为员工提供支持。

AI智能体和AI聊天机器人有什么区别？

许多人会把“AI智能体”和“AI聊天机器人”这两个词混用。这可以理解——它们确实有很多相似之处。

例如，它们都使用自然语言处理（NLP）来理解语言输入，通常由LLM驱动，并且经常与外部系统连接。

但AI智能体在几个关键方面超越了聊天机器人。以下是区分AI智能体和AI聊天机器人的关键：

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这些差异决定了你的公司是需要一个销售聊天机器人，还是一个销售用AI智能体。

前者可以回答客户问题、推荐产品并协助购买。

后者则能预测哪些客户最有可能再次购买，并在最佳时机通过Facebook Messenger向他们发送个性化消息。此外，还能完成聊天机器人所有的对话和销售动作。是不是很酷？

AI智能体如何工作？

AI智能体的工作方式包括：1）感知环境，2）处理信息，3）做出决策，4）执行行动以实现目标。

与传统聊天机器人不同，AI智能体不仅仅响应用户提问——它们还能独立运行，检索和分析数据，并与外部系统交互。

第一步：感知

首先，AI智能体会从各种来源接收输入。根据其用途，这些来源可能包括：

• 用户交互
• 通过API从外部系统获取的数据
• 来自连接应用的传感器或日志
• 存储的知识库——如库存表、人力资源政策等。

第二步：处理

获得数据后，AI智能体需要理解这些信息。

智能体可能会使用NLP、结构化数据或实时信号来处理其设计所需的输入。

如果需要从数据库中获取相关知识，可能会用检索增强生成（RAG）来实现。

第三步：决策

决策过程取决于构建者如何设计AI智能体。

它可能采用定制业务逻辑，比如根据销售团队制定的公式判断潜在客户是否合格。

也可能采用机器学习预测或强化学习，比如根据以往欺诈案例标记可疑交易。

优秀的AI智能体工具会考虑AI可解释性：即AI智能体能多好地解释其决策背后的原因。

第四步：执行

在感知、处理和决策之后，AI智能体就可以采取行动了。

AI智能体可以执行的操作没有限制。它可能只是简单地回复一条文本，比如“这3个账户有潜在流失风险”。

也可能触发API调用，如从仓库系统获取实时库存数据或发起密码重置请求。

其他AI智能体会采取直接运营操作，比如调整电商平台价格、安排销售电话、重新规划物流运输，或根据安全策略修改系统设置。

有些AI智能体甚至会与外部应用交互，如自动化CRM系统中的工作流程、更新客户记录，或根据预设业务规则发起退款。

这些智能体可以从头到尾完成整个智能体型AI工作流。

无论采取何种行动，AI智能体都会确保其响应与决策过程一致——并且在许多情况下，会从结果中学习以优化未来的行为。

AI智能体架构的六大组成部分

“AI智能体”这个概念有时定义模糊。由于应用广泛，很难明确区分什么是AI智能体，什么是普通自动化或典型AI聊天机器人。

AI智能体有六个关键组成部分：

• LLM路由：AI智能体的思考方式
• 身份与指令：AI智能体的职责
• 工具：AI智能体如何收集数据和采取行动
• 记忆与知识：AI智能体如何获取信息
• 渠道：AI智能体如何触达用户
• 治理：AI智能体如何保障安全

这六大特性结合在一起，构成了AI智能体。理解它们的作用有助于了解AI智能体的能力及其潜在应用场景。

1. LLM路由

首先，你需要将AI智能体的认知能力交给LLM。实际上，有时你会听到“LLM智能体”这个词，这是AI智能体的一个子集。

一个优秀的智能体应能针对不同任务使用不同的LLM。

没有哪一个LLM是绝对最优的，尤其是在快速发展的今天。你的AI智能体在生成长文本时可能用一个模型，在分析用户输入时则用另一个模型，这样更有优势。

所有AI智能体都是LLM智能体吗？几乎是，但并非全部。

不使用LLM的AI智能体包括机器人流程自动化机器人、多智能体系统（如交通控制系统或群体智能）以及强化学习智能体（如机器人领域）。

2. 身份与指令

任何AI智能体都需要有身份、使命和目标。它存在的意义是什么？要实现什么目标？如何实现？

举个例子：某IT支持公司的客户服务团队的第一道防线。这个AI智能体的目标可能是尽可能多地正确解决客户问题，同时将复杂案例升级给人工客服。

指令不仅要定义其角色，还要明确其决策门槛（例如，何时需要升级或转交用户）以及关键绩效指标（KPI）。

3. 工具

工具是AI智能体收集数据和采取行动的方式。

由于其自主性，AI智能体能够自主选择哪些工具来完成任务。

例如，一个线索生成AI智能体的任务可能是在Hubspot中创建合格的潜在客户。

根据用户的互动，智能体可能会选择检查CRM中是否有重复项，为用户推荐特定内容，或继续提问，直到能够对潜在客户进行评分。

AI智能体可用的工具包括：

• 外部系统，如HubSpot、Linear或Zendesk
• 代码执行，用于创建临时工具
• 内置功能
• 其他AI智能体
• 人工（例如，AI智能体在执行任务前需要人工批准）

4. 记忆与知识

AI智能体的记忆和知识决定了它知道什么，以及如何随时间保留信息。

与传统软件只是在需要时检索信息不同，AI智能体能够存储、回忆并基于过往互动不断优化决策。

例如，客户支持AI智能体可能会记住与某用户以往的故障排查尝试，避免重复无效的解决方案。销售AI智能体则可以回忆与潜在客户的历史互动，并相应调整沟通内容。

AI智能体主要依赖两种类型的记忆：

1. 短期记忆——来自当前对话或任务的临时上下文，例如用户的语言偏好。
2. 长期记忆——智能体可长期访问的持久知识，例如订单量或供应商偏好等信息。

除了记忆之外，AI智能体还可访问结构化和非结构化知识源，如数据库和API、公司知识库或其他相关文档。

5. 渠道

渠道是AI智能体与用户互动的方式。根据使用场景，可能采用文本、图片、视频或语音。它可以通过网站小部件、网页聊天界面等触达用户，

AI智能体可以部署在网页聊天小部件、消息应用（如WhatsApp、Messenger、Telegram、Slack等），甚至嵌入到邮件流程中。

对于语音交互，语音智能体可与电话系统或智能助手集成，而基于文本的智能体则可在在线聊天、短信或企业内部工具中运行。

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6. 治理

全球AI法律正在不断发展，构建AI智能体时不考虑合规性就是徒劳。

治理确保你的AI智能体在道德、透明和法律合规的前提下运行。

治理良好的AI智能体应遵循：

• 政策遵循——符合品牌规范、语气和业务规则。
• 报告与KPI跟踪——监控性能、偏见和决策准确性。
• 审批与人工参与（HITL）——关键操作需人工验证。
• 反馈机制 —— 根据用户反馈和监管持续改进。‍
• 合规与审计追踪——记录决策和操作，以满足监管要求。

AI智能体有哪些应用？

说实话：AI智能体几乎可以应用于任何场景。

由于其灵活性，AI智能体能够帮助优化各种端到端流程。

现实世界中有无数AI智能体的案例。

即使是最为严格的行业——无论流程多么复杂，总有AI智能体可以协助的环节。

加密货币AI智能体可以追踪市场趋势、执行交易或提供实时投资组合分析。AI数字营销智能体则可优化广告支出并分析互动数据。

多年来，我们已在各行各业部署了AI智能体。

无论你需要企业级机器人还是小型企业AI智能体，以下是AI智能体最常见的应用场景。

客户服务

最常见的AI智能体应用之一就是客户支持机器人。

这些虚拟智能体可以为客户指引相关政策，提供个性化产品推荐，甚至处理如重置密码等账户任务。

如今，企业提供客户服务聊天机器人已成常态——但过去基于规则的机器人常常影响品牌形象。现在，动态的LLM智能体正在为组织用户提供服务。

我们正步入AI聊天机器人的终结与AI智能体的崛起时代。即使是（尤其是）客户支持机器人也需要升级。

潜在客户获取

截至目前，在Botpress上部署的AI智能体大多数都是某种形式的线索生成智能体。

线索生成智能体属于AI销售智能体的一个子集。

它们通常向用户提供关键信息，并在此过程中收集合格线索，无需人工干预即可将其分配给销售团队。

医疗咨询公司Waiver Group通过部署机器人替代“联系我们”表单，线索增长了25%。

Waiverlyn会与网站访客对话，筛选潜在客户，并预订Google Calendar事件——全程无需人工干预。

知识管理

知识管理是比人工更适合由机器人处理的场景，涵盖内部文档到面向客户的自助系统。

员工可能会在查找埋藏于wiki、PDF、邮件或工单中的关键信息上浪费数小时。AI智能体可以通过自然语言查询，快速响应相关账户信息、政策或故障排查步骤。

面向客户时，这可能表现为帮助用户查找相关表单和指引的保险机器人。

流程与任务编排

流程与任务编排AI智能体不仅仅执行单一操作——它们能跨不同系统协调多个步骤。（有时也称为AI编排。）

• 采购AI智能体可以自动生成采购申请，核对预算，并在下单前提交管理层审批。
• 在人力资源领域，入职AI智能体可为新员工安排培训、开通软件权限并设置薪资，无需人工操作。
• IT领域的AI智能体可以分流支持工单，检查系统日志，并将未解决的问题升级给工程师。

企业无需为每个流程拼接不同的自动化工具，AI智能体可作为集中编排者——动态处理完整流程，实时决策，并根据变化灵活调整。

这种AI流程自动化是AI智能体最常见的应用之一。

人工智能非常适合应用于那些耗费知识型员工时间的日常琐事。

开发者协作助手

AI智能体正成为开发者的必备工具，加速编码、调试和文档编写。

协作AI助手可以实时补全代码、标记错误并提出优化建议。

除了编码，这些智能体还可协助代码审查、安全检查和依赖项跟踪。

对于工程团队而言，AI协作助手意味着更快的开发周期、更少的漏洞和更少的重复性工作。

虚拟助理

有时候，你只需要一点额外的帮助。

有人帮你做调研、分析数据或整合信息。也许你需要一个个人日程助手，提醒你即将到来的任务，或能起草邮件、总结报告的助手。

这些需求可以由AI智能体助手来满足，这些软件程序可以代表你执行任务。

AI助手的概念我们早已熟悉——比如Siri和Alexa（最著名的语音助手）。

AI智能体让个性化规划迈向新阶段。

如果你正在计划度假，一位AI旅行助理不仅可以为你推荐新的目的地和筛选酒店，还能帮你选择最优的航班和酒店——甚至可以直接为你预订。

AI智能体有哪些优势？

1. 可扩展且灵活

AI智能体不受限于固定的工作流程。它们会根据上下文动态选择工具、API和模型，因此适应性更强。

2. 自动决策

AI智能体无需预设每一步流程，而是能够实时做出决策并完成端到端任务。构建速度更快，部署后效率也更高。

3. 可扩展至多种场景

为客户支持构建的AI智能体可以扩展到销售、内部流程或人力资源自动化，无需完全重建。

4. 全天候可用

AI智能体持续运行，无需停机，能够处理任务、响应用户并执行工作流程。

5. 大规模降本增效

AI智能体能够减少客户支持、销售和内部运营中对大量人工团队的需求，同时保持高质量服务。

6. 全流程自动化

AI智能体不仅能回答问题，还能执行工作流程、在CRM中触发操作、管理审批并做出实际决策，从而减少运营瓶颈。

7. 无缝系统集成

AI智能体可与Salesforce、HubSpot、Zendesk、Slack及自有系统等工具连接，确保技术栈统一。

8. 更快实现价值（TTV）

与传统自动化项目不同，AI智能体能通过交互不断学习和优化，加快部署速度并提升投资回报。

9. 提高准确性与合规性

AI智能体可遵循品牌规范、法律框架和决策逻辑，确保其在企业政策范围内运作。

AI智能体的类型

‍有多种不同的AI代理类型——适合你的类型取决于具体任务。

多智能体系统

多智能体系统（MAS）由多个AI智能体协作完成整体目标。

这些系统通常用于解决单一AI智能体难以应对的大型、复杂或分散的任务。合理的AI智能体路由能确保任务分配给合适的智能体。

多智能体系统中的每个智能体都能独立行动，感知和理解环境，做出决策，并采取行动以实现目标。

MAS的效率通过AI智能体评估系统进行评估，既包括定量指标，也包括定性洞察。

例如，一家市场调研公司可以使用MAS ：一个智能体收集行业报告，另一个提取关键信息，第三个将结果整理成客户报告，第四个则负责监控数据准确性并持续优化输出。

简单反射型智能体

简单反射型智能体基于预设的条件-动作规则运行。它们只对当前感知做出反应，不考虑以往的感知历史。

适用于复杂度低、能力范围有限的任务。例如，智能温控器就是一种简单反射型智能体。

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基于模型的反射型智能体

基于模型的智能体会维护一个内部环境模型，并根据模型的理解做出决策。

这使它们能够处理更复杂的任务。

它们常用于自动驾驶汽车技术开发，因为可以收集车辆速度、与前车距离、前方停车标志等数据。智能体能根据车辆速度和制动能力，做出何时刹车的明智决策。

基于效用的智能体

基于效用的智能体会根据每个可能动作的预期效用做出决策。

在需要权衡不同选项并选择预期效用最高方案的场景下，这类智能体非常常见。

如果你希望智能体给出推荐——比如行动方案或为特定任务推荐不同类型的电脑——基于效用的智能体就能派上用场。

学习型智能体

学习型智能体专为在未知环境下运行而设计。它们会从经验中学习，并随着时间调整自身行为。

深度学习和神经网络常用于学习型智能体的开发。

它们常被用于电商和流媒体平台的个性化推荐系统，因为能随着时间了解用户偏好。

信念-愿望-意图型智能体

信念-愿望-意图型智能体通过维护对环境的信念、愿望和意图来模拟类人行为。它们能够推理和规划行动，适用于复杂系统。

基于逻辑的智能体

基于逻辑的智能体通过演绎推理做出决策，通常基于逻辑规则。适合需要复杂逻辑推理的任务。

基于目标的智能体

基于目标的智能体以实现目标为导向，并能相应地调整行动。它们在决策时更灵活，会考虑当前行为的未来后果。

基于目标的智能体常见于机器人领域——比如在仓库中导航的智能体。它可以分析多种路径，选择最优路线到达目标位置。

AI智能体实施的5个步骤

根据你的实际情况，有两种选择：你可以购买AI智能体，也可以自己构建AI智能体。

如果你打算购买，可以考虑认证机构和自由职业者，他们可以为你定制开发AI智能体。

但如果你想利用现有资源，其实构建AI智能体并没有你想象的那么难。有很多AI智能体框架和LLM智能体框架可以满足不同水平的开发需求。

第1步：确定试点场景

“我们也要用AI智能体！”如果你的老板在看到‘AI智能体元年’的新闻后这样说，那么你需要确定应该试点哪种AI智能体。

很容易被炒作迷惑，但最佳做法是从一个明确且高影响力的应用场景入手。

考虑哪些环节可以通过智能体减轻工作量、提升准确性或优化决策，比如线索筛选、客户支持或内部知识检索。

一个好的试点场景应当足够聚焦，便于快速落地，同时又有足够价值以体现成效。

正确的选择有助于争取支持、证明投资回报，并为更广泛的AI应用打下基础。

第2步：选择合适的平台

合适的工具完全取决于你的实际情况——你们有多少内部开发能力？有多少时间？你希望智能体实现哪些目标（不仅是试点场景，还包括长期需求）？

大多数情况下，使用AI平台比从零开始更为明智。

最优选择通常是垂直且灵活的平台：一种可以构建任意场景并连接外部工具的软件。

你可以参考我们整理的最佳AI智能体开发工具、最佳聊天机器人平台，甚至最佳开源平台。但说实话——我当然最推荐我们的产品。

Botpress被35%的财富500强企业和超过50万开发者使用。

我们多年来一直在部署AI智能体，而且现在开始使用是免费的，所以你其实没有什么损失。

第3步：集成工具

如果你的AI智能体需要创建Hubspot线索，首先要将AI平台与Hubspot集成。

虽然一个优秀的平台会自带预置集成，但针对特定细分场景，仍需进一步定制您的智能体连接器。

如果您的团队需要集成多个系统——无论是内部工具还是第三方软件——您的智能体可以作为AI 协调者，确保各平台之间的顺畅同步。

第4步：测试与优化

第四步是利用平台内置的测试工具，对您的智能体进行全面测试。

根据测试结果调整参数、提示语和工作流程，确保智能体在真实场景下表现良好。

第5步：部署与监控

虽然构建和部署阶段通常备受关注，但不要低估机器人分析在长期监控中的重要性。

您的平台应配备监控工具，以便在部署后跟踪智能体的交互和性能。

收集洞察，根据需要优化设置，充分利用平台提供的反馈机制。

请记住：最优秀的 AI 智能体都需要持续更新。许多在实际应用中表现最佳的 AI 智能体自首次发布以来已被更新数百次。

智能体的投资回报率会随着不断优化而提升。

实施最佳实践

我们的客户成功团队拥有多年部署聊天机器人和 AI 智能体的经验。他们见过许多AI 智能体部署中的常见错误，从预算不足到承诺过高。

从小处着手，逐步扩展

我们正步入 AI 赋能组织的时代——但没有人会一蹴而就。请先选择一个有望快速取得成效的试点用例，再逐步扩展您的 AI 智能体。

我们称之为“爬-走-跑”方法。您可以在我们的AI 智能体实施蓝图中了解更多。

确保高质量数据源

常言道：输入垃圾，输出垃圾。如果您的 AI 智能体没有从维护良好的数据库中获取信息，其影响力将大打折扣。

如果您的智能体使用 Hubspot 跟踪交易周期并分析成交与流失的预测因素，那么销售代表就需要认真记录潜在客户的通话和数据。

设定明确的 KPI 和成功标准

如果无法正确衡量 AI 智能体的影响，就很难判断其成功与否。

请提前定义 KPI ——无论是响应准确率、节省时间、转化率还是成本降低。这些基准将有助于指导改进并展示投资回报。

使用 RAG

采用检索增强生成，可以让您的 AI 智能体基于最新数据（如公司知识库、CRM 或文档）给出答案。

这能减少幻觉的发生，并确保回复准确且符合上下文。

AI 智能体有哪些风险？

合规风险

AI 智能体必须遵守 GDPR、HIPAA、SOC 2 及行业相关政策等法规。

合规风险是开发者选择在平台上创建 AI 智能体而非从零开发的重要原因之一。

如果您的工作不是 AI 合规，最好把这部分交给专业人士，您的资源会得到更好利用。

不当处理用户数据、未记录决策或生成不合规回复，都可能带来法律和财务后果。

幻觉

幻觉指的是对话式 AI系统生成错误或误导性信息。

这些失误曾引发过诸如加拿大航空聊天机器人事件或以 1 美元出售雪佛兰 Tahoe 的机器人等丑闻。

谨慎开发的 AI 智能体很少出现幻觉。可以通过检索增强生成、人类验证或校验层来保障回复质量。实际上，有多种方法可以让 AI 智能体避免幻觉。

缺乏可解释性

如果 AI 智能体在做决策，您的团队应能理解其决策的原因和过程。

一个输出不透明的黑盒系统会削弱信任，使得难以排查错误、确保合规或优化性能。

对于需要可审计决策的受监管行业来说，可解释性尤为重要。

通过记录智能体推理过程、展示数据来源、引入人工审核等技术，可以让 AI 驱动的决策更加清晰和可追溯。

如果没有内置可解释性，您的团队将花更多时间为智能体的行为辩解，而不是从中受益。

持续资源投入

AI 智能体不是“一劳永逸”的资源。

它们是真正的软件项目，需要持续监控和不断优化。维护是必不可少的，忽视维护会导致智能体失败。

好消息是，只要您的团队有计划，这并不是缺点。如果您准备好投资 AI，智能体所需的持续资源完全可以通过回报体现出来。

AI 智能体的三大特性

1. 自主性

AI 智能体可以在无人干预的情况下自主运行，独立做出决策并执行。

这种自主性让 AI 智能体能够处理复杂任务，并实时决定如何最佳完成流程，而无需人为编写每一步。

虽然“自主智能体”这个概念可能让人联想到《2001 太空漫游》中的 HAL 9000 电脑，但 AI 智能体仍然依赖于人类指令。

用户或开发者需要花时间告诉智能体要做什么——但智能体会自行解决如何最佳完成任务。

2. 持续学习

反馈对于 AI 智能体的持续提升至关重要。

这种反馈可以来自两个方面：评审者或环境本身。

评审者可以是人工操作员，也可以是另一个 AI 系统，对智能体的表现进行评估。AI 智能体的环境也能通过其行为结果提供反馈。

这种反馈循环让智能体能够适应环境，从经验中学习，并在未来做出更优决策。

随着任务经验的积累，它会学会创造更好的结果。由于具备学习和改进能力，AI代理能够适应快速变化的环境。‍

3. 反应性与主动性

AI 智能体在环境中既具备反应性，也具备主动性。

由于能够接收感知输入，智能体可以根据环境变化调整行动方案。

例如，智能温控器能感知到突发雷暴导致房间温度下降，因此会降低空调强度。

但它也具备主动性——如果每天大致同一时间阳光照进房间，它会主动提升空调强度，以应对阳光带来的温度上升。

下个月就部署 AI 智能体

AI 智能体能够简化各类流程中的多步骤任务——如果您还没有用它们来消除低效，请放心，您的竞争对手很可能已经在用了。

Botpress 是一款极具灵活性的 AI 智能体平台，广受开发者和企业用户青睐。它拥有丰富的预置集成库、3 万人以上的 Discord 构建者社区，并积累了多年真实场景部署经验。

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常见问题解答

企业在部署首个 AI 智能体时常见的错误有哪些？

企业在部署首个 AI 智能体时常见的错误是没有明确用例或可衡量的成功标准，导致用户参与度低、影响有限。许多企业还把 AI 智能体当作一次性部署，而不是需要定期更新和优化的系统，结果难以长期保持有效性。

AI 智能体试点项目应预留多少时间和预算？

一个聚焦的试点项目通常可在 2 到 6 周内上线，预算约为 300 至 700 美元，尤其适用于无代码或低代码平台。

我应该实施哪些日志记录或审计追踪？

你应该记录每一次用户输入、智能体的决策、所采取的操作以及所有 API 调用，包括时间戳和用户标识符，以实现可追溯性。为了提高透明度和便于诊断，建议在可能的情况下还记录推理步骤或置信度分数。

人类参与环节（HITL）在实际操作中是什么样的？

在实际应用中，HITL 意味着 AI 智能体在做出特定决策（如审批、升级或遇到模糊情况）时会暂停，等待人工输入后再继续。这为流程增加了一道保障，确保在不确定的情况下有人工监督。

一个 AI 智能体可以支持多个部门（如人力资源和销售）吗？

可以，只要设计时做好上下文隔离、为不同角色设定清晰的行为指令，并智能分流查询，一个 AI 智能体就能服务多个部门。许多组织会先从一个部门开始，逐步扩展智能体的能力，以避免重叠或混淆。