什么是人工智能代理（AI agents）？
人工智能代理是指能够通过设计其工作流程和利用可用工具代表用户或其他系统自主执行任务的系统或程序。
这些智能代理可以处理从回答简单问题到解决复杂问题的任何任务，甚至可以处理多项任务。最重要的是，人工智能代理可以通过自学不断提高自身性能。这与传统人工智能不同，传统人工智能需要人工输入特定任务。
2025年AI Agents的3个预测
本文是Dharmesh Shah对于2025年人工智能代理的3个预测。他是HubSpot的创始人和CTO。
以下是他对人工智能代理的3个预测。
多智能体网络的兴起
他的第一个预测是：未来不仅仅涉及单一代理，还涉及代理网络/系统，代理可以发现其他代理并与其他代理进行协作。
去年在创建单一用途代理方面我们看到了一些惊人的进展。比如，那些可以处理客户服务、进行公司研究、分析数据等的代理。
人工智能领域中的一些令人难以置信的进步，这些进步使得创建单一用途的智能代理成为可能。具体来说，这些进步包括：
1. 更强大的大型语言模型（LLMs）和提升的推理能力：这意味着人工智能系统现在能够更好地理解和处理语言，包括更复杂的逻辑推理和上下文理解。
2. 更复杂的结构化输出：人工智能系统能够生成更精细、结构化的数据输出，比如在回答查询时提供更详细的信息或格式化的内容。
3. 高级的功能/工具调用：人工智能系统现在能够调用更多的功能和工具来执行任务，比如访问数据库、使用APIs或者与其他软件集成，以提供更有用的响应。
4. 早期的多模态支持（音频和视频）：人工智能系统开始能够处理和理解多种类型的数据，不仅仅是文本，还包括音频和视频内容，这使得它们能够更好地与人类交互和理解更广泛的信息。
这些进步为人工智能代理的发展铺平了道路，使它们能够执行更复杂的任务，并与人类更自然地交流。
2025年将成为多智能体网络的一年。
他认为接下来会发生：
智能代理将能够"声明"自己的能力：智能代理能够宣布或声明它们的能力。在技术领域，这可能意味着代理能够告诉用户或系统它们可以执行哪些任务，比如处理数据、执行计算或者与用户交互等。
智能代理将能够指定他们的输入和输出：智能代理能够明确指定它们需要的输入数据和它们将产生的输出数据。这有助于用户或系统理解代理的工作流程，知道如何提供正确的输入以获得期望的输出。
智能代理会强调他们的"经验"：这里的"经验"可以类比于人类的简历，意味着代理能够展示它们过去完成的任务、积累的知识和技能，以及它们在特定领域或任务上的专长。这有助于用户评估代理的适用性和可靠性。
可以这样想：就像当前的 LLM 支持工具调用（即为 LLM 提供一组工具，然后 LLM 可以使用这些工具制定更有用的响应）一样，将来，代理将可以访问其他代理的网络/系统。然后代理可以调用这些其他代理来处理它自己无法完成的任务。
然后，代理可以调用这些其他代理来处理代理自身无法完成的一些任务。
当前已经看到了这方面的早期迹象。目前有强大的开发框架可用于构建此类多智能体系统（比如CrewAI）和低代码平台（如agent.ai）。
现在还处于早期阶段，要实现这个代理网络愿景还有很多事情要做。但感觉已经正在非常非常快地朝着这个方向前进了。
垂直领域的代理将迎来 SaaS 机遇
他的第二个预测是： 2025 年我们将看到第一家价值 10 亿美元的垂直化 AI 代理公司出现。（垂直化AI代理是指专门针对特定行业或业务领域设计的人工智能解决方案。）
想想过去十年垂直领域 SaaS 公司的发展历程。这些公司不再试图开发通用软件，而是专注于特定行业……并占据绝对主导地位。
他认为同样的事情也即将发生在人工智能代理身上。
他认为我们很快就会看到：
处理涉及收集和综合信息的任务的人工智能代理：它们能够从不同的来源收集数据，然后对这些数据进行分析和整合，以形成有用的信息或知识。
可以生成数字输出（文档、电子邮件、报告等）的代理：它们能够根据收集和综合的信息，自动创建或编辑这些数字文件，以满足用户的需求。
知道如何使用常见软件工具和平台的代理：它们能够与各种软件接口，执行特定的任务，如数据分析、图像编辑、文档处理等。
最重要的是，能够将这些任务串联成有用的工作流程的代理：AI代理不仅仅是单独执行任务，而是能够理解任务之间的联系，并将它们组合成连贯的工作流程，以提高效率和效果。
任何严重依赖这类任务（收集信息、创建数字内容、使用软件工具）的行业都将发生转变。
很多行业都是如此。
想想你自己的工作中有多少涉及这些确切的事情：收集信息、以有意义的方式将信息整合在一起并创建某种输出。
他认为这正是这些垂直化 AI 代理将在 2025 年大放异彩的地方。
智能代理将开始处理（部分）数字生活
他的第三个预测：人工智能代理将开始改变我们与技术互动的方式，成为我们的数字代理——理解我们的偏好并以类似于我们的方式处理一些基本任务。
还记得旅行社吗？那些了解你的喜好并为你处理旅行计划所有复杂细节的人？然后我们开始自己做所有事情——在几十个网站上预订一次旅行。
他认为在 2025 年，我们将会看到"旅行社"模式的回归......但这一次是由人工智能代理推动的。
他认为在不久的将来会发生：
了解你的偏好和模式的人工智能代理
可以代表你浏览网站和工具的代理
能够处理复杂、多步骤任务的代理（无需持续监督）
例如：你不必花费数小时比较机票价格、酒店评论和协调日期，你的个人 AI 代理可以处理所有这些事情。只需告诉它"计划我在三月份在这个预算内去日本度过一个为期一周的假期"，它就会处理好一切。
但这不仅仅适用于旅行。同样的模式可以适用于：
寻找和评估适合你业务的软件（例如选择新的会计系统）
管理你的个人日历并为你安排会议
与其他人的代理合作完成工作
这些代理会随着与你合作并了解你的详情而不断进步。他们会了解你的喜好、习惯，并随着时间的推移变得更加高效。
这就是Dharmesh Shah对明年的三个预测。
最后他认为：这不仅仅是关于我们已经可以想象的人工智能代理的实际用例——它还关于那些突然变为可能的不切实际的用例。
比如那些由于市场太小而根本不值得解决的小众软件问题。人工智能代理将使为特定需求构建定制解决方案变得切实可行——无论是针对单个公司还是单个个人。
人工智能代理不仅会让现有软件变得更好，还要让全新类别的软件成为可能。
思考：结合这3个预测，你的产品或者业务需要做哪些布局？
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