从2024年开始，AI Agent（智能体）这个词的热度就没降下来过，平台上也有很多关于Agent是什么、能干什么之类的帖子，到现在大家对它应该已经有一个大致的认知了，那么这篇文章我们就来详细拆解一下企业级 Agent 的三大能力板块，来看看这个“数字员工”的组成，它又是怎么运行的。
大模型板块：企业级Agent的大脑
大模型可以说是企业级Agent的大脑，它决定了Agent能理解和处理任务的上限。像GPT系列产品、通义千问这些知名的大模型都在自然语言处理、图像识别等多领域展现出惊人的能力。
中国信通院发布的《人工智能发展报告（2024年）》里提到，从基准测试结果来看，全球大模型能力实现了阶跃式提升。语言大模型能力在多维度持续进化，上下文窗口长度不断扩展，能处理更长的文本内容。比如之前模型可能只能理解几百字的指令，现在能处理数千字甚至上万字，这在分析长篇文档、复杂业务流程梳理上特别有用。而且它对海量信息的压缩与知识密度提升也很明显，能从大量数据里提取关键要点。
从市场数据来看，AI大模型市场正飞速扩张。2023年全球市场规模已达数十亿美元，预计到2030年将突破千亿美元大关，年复合增长率接近40%。这说明大模型在商业领域的价值被广泛认可，企业都想借助大模型提升自身业务的智能化水平。
而在企业实际应用中，大模型让Agent能够理解各种复杂的业务问题。比如说在金融领域，它可以解读市场报告、分析投资风险；而在客服场景，它又能快速理解客户问题并给出合适回复。但大模型也不是完美的，有时候它会出现“幻觉”，生成一些看似合理但实际上错误的信息，这在对准确性要求极高的企业场景里就需要特别注意了。
记忆板块：Agent的信息储存库
记忆模块就像是企业级Agent的信息储存库，让它能记住之前的信息和经验，更好地完成任务。这里的的记忆分短期和长期，短期记忆就像电脑的缓存，存着当前对话上下文。像你和智能客服交流时，它能记住你上一句问的问题，保证对话流畅；而长期记忆则像硬盘，用来存储历史数据、知识库或任务经验，这就需要外部存储支持，比如数据库。
以电商场景为例，电商Agent通过长期记忆记住用户偏好，在推荐商品时结合历史购买记录，给用户推荐更符合他们口味的产品，这就可以很大程度上提高推荐的精准度。从技术角度来讲，向量数据库常被用来存储非结构化数据，像对话历史、文档片段，它支持语义检索，能快速找到相关信息；而关系型数据库则存储结构化数据，比如用户信息、任务状态。
在记忆管理策略上，遗忘机制很重要，它可以删除过时信息，避免内存冗余，就像定期清理电脑垃圾文件一样。另外还有主动召回，客服Agent在处理用户问题时可以自动调取用户历史投诉记录，快速了解用户情况，提供更贴心服务。
不过现在的记忆模块也存在一些问题和担忧，比如数据存储的安全性，一旦数据泄露，对企业和用户都可能带来巨大损失；此外还有记忆的准确性问题，有些时候可能因为数据更新不及时导致记忆偏差。
工具板块：调用与执行
Agent的工具模块让它能借助各种外部资源来完成复杂任务。这里的工具可以分为信息类、操作类和交互类这三种，其中信息类工具像搜索引擎，可以帮Agent获取实时数据，当你问它最近的行业新闻时，它可以通过搜索引擎快速给你答案；而知识库，比如维基百科API，就可以为任务执行提供相关的专业知识；接着操作类工具，它可以执行代码，像Python脚本在数据分析场景里就很有用，此外它还能处理文件，生成Excel报表等；最后交互类工具能发送邮件、调用企业内部系统接口，以实现不同系统间的交互。
根据相关报告，在引入工具模块后，Agent完成复杂任务的效率提升了30% - 50%。这里就不得不提一下实在Agent智能体无需API的技术优势，这很大程度上降低了工具调用的门槛，让企业不用再花费大量时间和精力去对接各种API就能让Agent快速调用工具。这也大大提高了开发和应用效率。
但工具调用也有风险，比如工具本身的稳定性，如果某个工具接口出现故障，Agent的任务就可能中断；还有不同工具间的兼容性问题，也需要解决。
企业级Agent会取代大量人工岗位吗？
现在有个很热门的争议话题，企业级Agent发展这么快，会不会取代大量人工岗位？从一方面看，确实有很多重复性、规律性的工作让Agent来做可以做得又快又好，像数据录入、简单客服回复等工作，像这样的工作可能就会被替代。
有研究预测，未来5 - 10年，一些基础办公岗位可能会减少20% - 30%。但从另一方面看，Agent也会创造新的岗位需求，像AI训练师、大模型优化工程师、人机协作设计师等。而且人类的创造力、情感理解和复杂问题解决能力，目前还是Agent无法企及的。所以与其说取代，不如说是改变了岗位结构和人机协作的工作模式。
最后希望这篇文章能够对大家带来帮助，如果大家对企业级Agent还有什么疑问或者想法，也欢迎在评论区留言讨论。
