毫无疑问，2025年是AI Agent元年。
这个判断，从Deep Research带来搜索新范式，到Manus一夜爆火，再到MCP成为新的接口标准，已经被反复验证。
相比普通AI工具，Agent拥有：
更强的推理能力——在众多推理模型的基础上，Agent不只是执行指令，还会深入思考问题。
丰富的工具运用能力——Agent可以帮助用户连接应用程序编程接口（API）或者控制硬件设备。
更强的信息检索能力——通过与诸如大语言模型（LLM）、Milvus 和 Zilliz Cloud 向量数据库，以及embedding模型等工具集成，它们能够轻松处理海量数据集。
更完整的环境感知能力——Agent能够更充分地理解对话语境或者物理世界中的情境。
一定程度上，Agent的成熟，代表着AI的能力从简单给出答案，到交付完整任务结果的进化。那么有哪些AI Agent值得关注呢？
在这篇文章中，我们将详细介绍 2025 年值得关注的 10 个 AI Agent。
不久前，OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”，用户只需一个”特斯拉的合理市值是多少”的提问，
DeepResearch就能生成一份包括企业财务、业务增长分析，再到最后的市值推演的专业分析报告。
而这，也指明了搜索AGI的发展方向。
在此背景下，如何基于“DeepResearch”理念，对其做定制化改造，成为了近一个月来的市场热门话题。
Zilliz也是其中非常幸运的一员。不久前我们推出了DeepSearcher开源项目 ，一个月时间，在GitHub收获的star数量就已经接近5000！
建立在DeepResearch大模型+超级搜索+研究助理的三合一的基础上，
DeepSearcher还通过Milvus向量数据库引入本地数据，并支持用户自由更换包括DeepSeek-R1在内的底层模型，为用户带来了更符合企业级场景的全新RAG范式。
从架构上看，DeepSearcher 主要分为两大模块。
一个是数据接入模块，通过Milvus向量数据库来接入各种第三方的私有知识。这也是DeepSearcher相比OpenAI的原本DeepResearch做出的一大重大升级——更适合拥有独家数据的企业级场景。
另外一部分是在线推理查询模块。这个模块包括了各种Agent策略以及RAG的实现部分，负责给用户提供准确有深度的回答。
这部分引入了 动态循环迭代机制 ： 每次对向量数据库中内容完成数据查询后，系统都会启动一个反馈（reflection）流程，然后在每一轮迭代结束时，智能体（Agent）会对查询到的知识进行评估，判断其是否足以解答初始提出的问题。若发现仍存在知识缺口，便会触发下一轮迭代查询；若判定已有足够知识来作答，系统就会生成最终报告 。
Manus是由创业公司 Monica 推出的 AI agent，其定位是全球首款通用AI Agent。在今年3月初，一经发布，立刻引发全网热议。根据官方展示案例，Manus可以自主完成简历筛选、房产研究、股票分析等多类型的复杂任务。具备自主思考、规划和执行复杂任务的能力，并直接交付完整成果。
官方数据披露，Manus在GAIA基准测试中取得了SOTA（State-of-the-Art）的成绩，manus 教程超越OpenAI等同层次大模型。
Google Astra 是由 DeepMind 开发的 AI Agent，旨在通过多模态功能无缝融入日常生活。该 Agent 由 Gemini 2.0 驱动，能够处理并响应多种输入信息，包括文本、图像、视频和音频。
Astra 的突出特点包括：理解上下文的实时记忆功能、先进的工具使用能力（例如谷歌搜索、谷歌地图和谷歌智能镜头），并协助完成诸如识别物体或提供推荐等任务。例如，用户可以将手机对准书架，然后让 Astra 识别评分最高的书籍，进而将数字世界和物理世界相连接。未来，谷歌计划将其部分功能集成到旗下其他产品中， Astra 有望在 2025 年重新定义个人 AI 助手。
微软的 Copilot 是一款集成到许多微软办公平台（如 Office 365 和 Dynamics 365）中的 AI Agent，旨在简化日常任务和工作流程。例如，在 Word 中，Copilot 可以帮助用户起草报告或完善现有文本。在 Excel 中，它能根据自然语言输入生成公式并创建可视化图表。在 Teams 中，Copilot 通过总结会议内容、突出重点并提出行动事项来增强协作效果。
对于开发者而言，Copilot 的功能不仅限于终端用户的任务，它还提供与 Azure 的集成，以实现工作流程自动化和业务流程管理。通过将 AI 嵌入人们日常使用的工具中，微软的 Copilot 简化了重复性工作，使团队能够专注于更复杂和创造性的挑战。
ChatGPT 插件将 OpenAI 的 GPT 模型转变为强大的工具，使其能够与外部系统交互，从而执行除文本生成之外的现实世界任务。通过与 Expedia、Wolfram Alpha 和 Zapier 等第三方服务集成，这些插件使 ChatGPT 能够获取实时数据，并实现工作流程自动化，使其更接近成为个人和企业的动态 AI 助手。例如，用户可以让 ChatGPT 预订航班、计算复杂方程。
虽然 ChatGPT 插件并非完全自主的 Agent，但它们通过动态响应提示并利用外部工具来完成任务，实现了类似 Agent 的行为。对于开发者来说，这意味着可以更低成本的构建自己的workflow。
在此之外，OpenAI 还发布了首款AI代理工具Operator（意为操作员），能够代理用户执行基于网页的操作，简单来说，就是Operator能够像人类一样使用网页浏览器。
AutoGPT 是一个实验性的开源项目，它将 GPT 模型转变为能够在极少人工干预的情况下执行复杂、多步骤任务的自主 Agent。通过利用 GPT-4 的强大能力，AutoGPT 可以将复杂目标分解为更小的、可执行的任务，按顺序执行这些任务，并根据结果进行迭代，以实现预期的结果。这使其成为开发者广泛采用的最早的自主 AI Agent 示例之一。
虽然仍处于早期阶段，AutoGPT 通过展示自主 Agent 的潜力激发了 AI 社区的想象力。开发者们可以通过它的思路，来构建复杂应用程序，比如研究助手、自动化工作流程管理器等。AutoGPT 凸显了 AI Agent 不断增长的趋势，即它们不仅提供答案，还能采取行动，为未来更复杂的自主系统铺平了道路。
BabyAGI 是一个轻量级的开源自主 Agent，旨在以迭代和智能的方式执行任务。与 AutoGPT 一样，它由 GPT-4 驱动的。它专注于任务管理和执行，使其成为面向任务的AI 解决方案的强大工具。它的模块化设计允许开发者自定义工作流程，与各种数据库集成，并构建针对特定需求的解决方案。
与仅响应孤立查询的简单大语言模型不同，BabyAGI 会根据一个总体目标创建一个任务队列，对任务进行优先级排序，并逐步完成它们。例如，当收到“研究一个主题并总结研究结果”这样的复杂指令时，BabyAGI 会自主地将其分解为子任务，如收集资源、分析内容和起草连贯的总结。
BabyAGI 与众不同的是其轻量级和可扩展的设计。它可以在不需要大量资源的情况下提供核心 AI 功能，为预算有限的企业提供了一个易于使用的工具。此外，其自适应学习系统会随着用户需求的变化而发展，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优秀工具。
甲骨文的 Miracle Agent 是一套由 50 多个专门的 AI Agent 组成的工具集，专门针对企业环境，专注于数据库管理。通过深度集成到甲骨文的云生态系统中，Miracle Agent 实现了数据处理和可视化的自动化，使公司能够在极少人工干预的情况下获得洞察。
例如，Shift Scheduling 助手可以帮助创建和管理员工的轮班时间表，同时考虑个人偏好和合规规定。Employee Hiring Advisor 可以协助寻找候选人并简化招聘流程，缩短招聘时间。在供应链管理方面，Customer Sales Representative Guide 可以提供个性化的洞察，以增强客户互动。
MultiOn Agent API 是一个面向开发者的平台，它允许将 AI Agent 集成到各种应用程序和设备中，实现基于网页的任务自动化并提升用户体验。Agent API 于 2024 年 4 月推出公测版，允许开发者创建能够在网页上执行复杂操作的 AI Agent，例如浏览网站、提取数据和完成在线交易。
Agent API 支持 Python 和 JavaScript 软件开发工具包（SDK），便于与 LangChain 和 LlamaIndex 等流行的大语言模型框架无缝集成。这种灵活性使开发者能够构建自定义的 AI 应用程序，比如浏览、抓取和操作网页内容。
亚马逊的 Bedrock Agents 是 AWS 为构建 AI 驱动的解决方案而推出的最新产品，可以将AWS内的基础模型与各种工具和数据中相结合。
Bedrock Agents 的实用性在于其灵活性。无论开发用于客户支持的聊天机器人、自动化后端工作流程，还是构建推荐系统都很适用。另外，这些 Agent 还内置了对各种API的支持，使其易于连接到现有的技术栈。此外，由于 Bedrock 是Serverless 的，无需担心应用扩展的问题。
像 AutoGPT、Google Astra 以及本文中列出的其他 AI Agent，它们不仅仅能处理数据，还能以近乎人类的方式进行分析、推理和决策。
然而，就像人类一样，Agent 需要可靠的记忆才能有效运作，这也是向量数据库之所以必要的原因，它为存储、管理和检索上下文数据提供了必要的基础设施。很多领先的 AI Agent 都在使用诸如 Milvus 和 Zilliz Cloud 这样的向量数据库，来构建快速、高效且可扩展的记忆系统。
向量数据库能够将信息存储为高维向量，来捕捉文本、图像或音频等非结构化数据的语义含义。这种结构使 AI Agent 能够快速执行相似性搜索并完成上下文检索。
比如，当一个 Agent 遇到一个新的问题时，可以先对向量数据库进行查询，找到过去类似的交互或相关知识，继而辅助决策。如果没有这样的记忆，Agent 将缺乏进行高级推理和自适应学习所需的连续性。
本文中介绍的这些 AI Agent 仅仅是 2025 年代表性产品中的一小部分，其他有前景的 Agent，如 Anthropic Claude Agents、Hugging Face Transformers Agents 以及 Llamaindex 的 Llama Agents，同样值得关注。
如果这些 Agent 都不能满足您的需求，我们可以利用向量数据库、大语言模型轻松构建自己的 AI Agent。
更多 Agent 构建教程，参考以下文章：
- 教程：使用 Neo4j 和 Milvus 构建 GraphRAGAgent （https://zilliz.com/blog/build-graphrag-agent-with-neo4j-and-milvus）
- 教程：使用 Claude 3.5 Sonnet、LlamaIndex 和 Milvus 构建 AgentRAG （https://zilliz.com/blog/agentic-rag-using-claude-3.5-sonnet-llamaindex-and-milvus）
- 教程：使用 Milvus 和 LlamaIndex 构建用于 RAG 的 AIAgent （https://zilliz.com/blog/build-ai-agent-for-rag-with-milvus-and-llamaindex）
- 教程：使用 Milvus 和 Llama 3.2 构建语音助手 （https://zilliz.com/blog/build-your-voice-assistant-agentic-rag-with-milvus-and-llama-3-2）
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