你可能已经在朋友圈、科技圈、公众号甚至招聘网站里见过“Agent”或“AI Agent”这个词。它似乎成了一个新的热词——但具体是什么？和我们现在一天到晚在用的 AI软件（比如ChatGPT、DeepSeek、豆包、智能客服……它们能聊天、能写文案、能推荐内容）有什么区别？真的可能让你一句话，就帮你把一整件事办完吗？

今年 3 月，当我第一次接触“Agent”这个概念时，心里也和很多人一样：这不过是“会说会推荐”的 AI 升级版。但随着不断阅读、实验、思考，到今天，我越来越觉得，“Agent”并不是一个更聪明的聊天机器人，它更像是一种重新组织世界的方式。

它在改变我们理解“App”的方式：过去，一个 App 是一个个孤立的工具；未来，一个 Agent 可能是万物之间的“调度者”，让应用之间相互协作。它也在改变“服务”的定义：你不再需要一个个打开 App，而是通过一句自然语言，让系统帮你自动调用各个服务、协调时间、完成任务。而最重要的是，它在改变“入口”的意义。也许未来，我们不再需要手机桌面，不再需要一堆图标。一个“智能界面”——或者说，一个“Agent”——就能成为我们与整个数字世界对话的唯一入口。

我花了几个月时间学习整理思路、尝试搭建、关注行业动态，也想把这一条未来路径，希望用从没了解过Agent都能理解的通俗描述，讲给你听。

我们不妨先做一个假设：

某一天，你在办公室忙着开会，手机放在一旁。你对手机或对话界面轻声说一句：

“我 6 点下班，我想要在下班的时候吃到我的晚餐外卖；然后帮我买一张附近我可以直接走过去的 7-8 点的电影票，看《惊天魔盗团3》；在电影开始前帮我定一杯茉酸奶送到影厅入口；同时帮我提前预约一个滴滴，电影结束后，我可以坐车直接回家。”

听上去像是一条复杂的指令，其实 Agent 正在背后默默拆解、调度、执行一系列动作：

• 判断你下班与电影时间之间的时间差，同时根据以往的个人习惯偏好，选择合适的餐厅 + 菜品组合给你推荐；
• 给餐厅下单 + 设置送达时间，确保晚餐能在你下班后刚好送到你公司；
• 同时查询附近影院排片、比票价、选座、买票；
• 用支付接口完成购票，保存二维码 /电影票到你手机或 App；
• 通过历史记录，每次在茉酸奶都是喝的碧根果酸奶奶昔，所以在茉酸奶下单一杯碧根果酸奶奶昔给你送到影厅入口，确保在电影开始前 15 分钟能够送到，也不会送太早，保持良好口感；
• 安排茉酸奶配送路径、服务接口、影厅对接，确保按时送达；
• 电影结束前自动规划一条回家路线，用滴滴叫车服务并下单，确保电影结束走出来刚好可以坐上车；
• 如果其中任何一步失败（餐厅暂停接单、影院票额售罄、车辆路线拥堵），Agent 会执行备选方案：选其他餐厅 /临近影院 /备用交通工具。

你 6 点下班走出办公室

晚餐已送到、票已买好、茉酸奶也在排队制作中；

看完电影走出影厅，滴滴已经等候；

一句话启动，背后是多Agent协作， 调度多个服务、同步多个系统、容错补偿、时间 /路径协调、服务融合的完整闭环。

这不只是一个事件，而是一连串相互关联的体验，Agent 正在无缝串联现实生活中的多个环节。

这正是 Agent 的力量：它不仅听得懂你说什么，更能自动编排、协同、容错、落地，把未来的体验一点点拉进现实。

这听起来像科幻片里的场景。但我不是在写剧本，而是在目睹一场正在悄然发生的变革——Agent 时代正在重塑 App 生态和分发格局。

在这篇文章里，我希望能够带你一起走这条路径，从最基础的概念讲起，一点点揭开 Agent 的面纱，回答这些问题：

• Agent 究竟是什么？它如何从“智能助手”跃迁为“行动者”？
• 目前市面上常见的Agent 有哪几种类别？
• 在现实里，有哪些典型案例正在落地运作？
• 为什么 Agent 是未来趋势？它和机器人 /智能系统有什么关系？
• 如果你要搭一个 Agent，能走哪些框架 /工具 /路线？
• 最新热点：OpenAI 最近的 AgentKit、Apps SDK 等新动作，到底在布局什么？
• 最后，当 Agent 被“召唤”成为入口时，App 的分发、广告逻辑、入口规则将被怎样重写？

无论你是对 AI 感兴趣的读者，还是科技 /产品 /创业方向的从业者，我会努力用通俗的语言、真实的案例，把这条未来路径和你一起拆解、描绘。让你不仅能“听懂”，还能看到这张可能正在被重画的互联网版图。

走吧，我们从第一步出发 —— 从 Agent 是什么开始。

什么是 Agent？从“智能助手”到“行动者”

什么是 Agent？你可以把它理解成一种“不仅能听你说、还会帮你做”的智能体。传统的 AI，比如DeepSeek，多是“你问 → 它答”：你问天气、问路线、问餐厅，它给你一个回答、推荐或者建议。但 Agent 却要跨出这一步——“你说 → 它去办”。

当你对它说一句“帮我订电影票、送杯饮料到影厅入口、下班后叫车回家”的时候，Agent 会先理解你的意图：你要什么、在哪儿、什么时候、有没有偏好、有没有约束。然后它会把这个复杂意图拆解成一个个子任务：比如先查电影场次、比票价、选座、支付；再同时连接饮品配送服务、接口调用送货流程；同时预约出租车服务，在电影结束时派车回家。整个过程中，它需要管理状态、记录进度、应对中断（比如票卖完、饮料商家暂停服务、交通拥堵等），甚至在遇到错误时做回退或者重试。

在这个体系里，可能有多个子 Agent 协同工作：一个专责查票、一个处理支付、一个负责配送、一个负责叫车。主 Agent 做整体调度与监控，子 Agent 各自执行自己那块任务，并在必要时报告结果、请求回退或重试。

而在理论上，Agent 要成为真正意义上的“行动者”，通常需要具备以下四大能力模块，这大家应该也很好理解：

• 感知（理解意图）— 它必须从你说的话（或其它文字、语音、图片等等）中抽取“用户想要做什么、什么时候、什么条件、哪些偏好/约束”等关键信息。
• 规划 / 决策能力 — 它要把你要做的事情拆成有序的子任务，选择优先级，判断流程路径，甚至在中间做调整。
• 执行 / 工具调用— 它要能真正去调用外部接口 /工具 /服务（如支付接口、票务系统、配送 API、交通 API 等）去“做”事，而不仅仅是“决定”或“推荐”。
• 记忆 / 状态管理 /中断恢复— 在长流程或多个步骤中，它必须保存上下文、进度、历史状态；如果流程被打断（比如接口失败、网络断连、超时等），还要能恢复 /回滚 /重试，保证流程的连贯性与鲁棒性。

正是因为这四块能力的协同作用，一个 Agent 才能从“能说”跃迁为“能做”；从单步服务演化为跨界、跨时间、跨系统的协作执行者。

一句话：Agent 不是给你答案，而是替你办事。

Agent 的几种类别 /成熟度层级

在现实中，我们看到的许多 Agent /Agent-like 项目，其实并不是从零到满血的“Agent”，而是处在某个能力层级里。

⚠ 提醒：这些层级划分不是铁板一块、不可变的。某个 Agent 中的某一块能力可能比另一个先进一些；但这个分类能帮助我们更清楚地看到“影子 /雏形 vs 完整 Agent”之间的差距。

第一层：对话 + 工具调用型 Agent

这是最基础的形态。你说一句话：“查天气 /查快递 /查航班”，后台 Agent 调用接口 /数据库 /工具服务，然后把结果返回给你。它没有太多记忆 /流程控制 /错误处理功能。很多客服机器人 /智能问答就是这种类型。

第二层：对话 + Workflow +工具调用组合型 Agent

在基础之上，它可以把一句话拆成多个小步骤按顺序做。比如你说：“帮我订电影 + 点外卖”，它会先查电影票、选座、支付，再点餐、最后下单，把几个动作串起来执行。

但如果流程中某一步失败或者被打断，它可能就挂了，因为还没有完整的恢复 /补偿机制。

这类也许我们现在看到的是最多的

因为在很多业务 /企业场景里，很多流程本身就是流水线 /固定步骤的形式（比如审批流程 /报销流程 /请假流程 /订单处理流程等）。这些流程往往是“固定步骤 + 分支判断 + 接口调用” 的组合。

所以，许多所谓的 “Agent” 实际上就是把这些预先梳理好的 workflow（工作流 /流程图） + 加入一点模型 /智能能力包装起来：也就是说，你先把流程（workflow）梳理好，定义各步骤 + 接口 /工具调用 /判断逻辑，然后让 Agent /模型赋能判断 /调度 /异常补偿 /容错。

这种方式有优点：启动快、业务可控、在已知流程里的稳定性较高。但它的局限也明显 —— 当流程不固定、遇到意外 /边界 /未见情况时，它可能就崩掉。这就是为什么很多现有 Agent 看起来能做一部分事情，但在现实复杂环境中仍然表现不稳定。

第三层：长流程 /状态管理型 Agent

这个阶段的 Agent 能记录流程进度、保存中间状态、处理断点恢复。假如你的网络断了或者 App 被杀掉，它能记住你刚做了哪一步，恢复后从那儿继续；如果某一步失败，它能尝试补救 /重试 /选择替代方案。

比如你说“帮我安排一天行程”：查景点 → 交通安排 → 点餐 → 返回，如果 App 被杀掉 /网络断了，Agent 还能记住已经走到哪一步，断线后能恢复。

第四层：协作 /子 Agent /分布式型 Agent

遇到非常复杂的任务时，一个 Agent 不够用，它会把任务拆成多个子 Agent 协作完成。比如“订票 + 订酒店 + 安排行程 + 叫车”这样一个组合任务，可能有子 Agent 分别负责票务、酒店、交通、路线规划等。主 Agent 做统筹 /协调 /出错回退。

第五层：嵌入式 / 本地 /端上 Agent —— 客户端也参与“思考与行动”

在这一层，Agent 不再完全依赖云端后台，而是把部分智能 /判断 /执行能力搬到客户端 /App 内部，让 Agent 在本地参与动作 /逻辑 /状态管理。这种设计能让体验更流畅、响应延迟更低、离线 /弱网条件下有更好表现。

具体来说就是在你的手机 App 内部就有 Agent，一句话触发后，App 本地 +后台协同执行，界面 /客户端能参与状态管理 /恢复。

一个简单比喻：想象厨房在你家 vs 在远处

后台型 Agent：就像厨房在远处。你在手机 /App 上下单，命令被送出去，远处的厨师按你的指令做菜、打包、送来。你看不到中间过程、不能插手调整。

嵌入式 App Agent：厨房就在家里。你可以对厨师说“少盐一点 /多放蔬菜”，厨师会当场调整；如果中途停电或你走开了，他也知道你做到了哪一步、等你回来继续。整个过程你能参与 /干预 /调整。

要让这样的 Agent 高效可靠，通常会用端-边-云协同 的架构思路：

这种端-边-云协同策略，可以让 Agent 在不同层级各司其职：客户端快响应 /界面近端操作 /云端做复杂推理 /历史分析。

端上（客户端）承担即时 /轻量 /低延迟 /界面级判断 /缓存 /状态恢复 /部分执行任务

边 /近端（Edge /边缘节点）承担中等复杂度 /局部任务 /资源调度 /代理功能，缓解与云交互的延迟

云端（后台）承担重逻辑 /模型推理 /全局协调 /复杂决策 /历史数据 /大规模模型运算

第六层：界面操作 / GUI Agent /跨 App Agent

还有一类 Agent，不再仅仅调用接口，而是模拟人看屏幕一样操作界面来完成任务执行—— 模拟点击、滑动、跳转、控件操作，甚至跨 App 操作。AutoGLM 就是这一类的一个代表，他内置 / 虚拟了一台“手机 /设备环境”来执行操作 或 模拟手机操作环境 的能力。他可以在手机界面上“点按钮、跳转、输入、交互”等，从界面层面实现操作。

也许你会想，我看着屏幕那样“点点点”操作，似乎有点蠢。但这条“在界面上操作”的方式，其实是一条合理的演进路径——它并非一开始就必须，而是对很多复杂、无 API 接口场景的一种补充和进化。

前面几层 Agent（对话 + 工具调用 /流程 /状态管理型）更多走的是API 路径：只要后端 /服务 /接口封装得好，Agent 就能直接调用这些接口完成操作，速度快、稳定性高、逻辑明晰。但在现实世界中，很多场景并不那么理想：系统割裂、老旧 App 没暴露 API、业务方不愿开放接口、跨 App 调用、更新频繁、接口版本不一致……这些情况下，就可能出现功能无法通过 API 完成，Agent 被“卡住”。

这时，GUI 路径就派上用场——Agent 在界面上“模拟人为操作”：点击、滑动、输入、跳转、跨 App 操作，把那些没有接口、界面层面的功能“硬生生做出来”。这条路径在很多老旧 /封闭 /异构 /无接口的系统里是唯一可行的方法。

举个例子：有一个老旧的商城 App，它根本没有为“领取某个优惠 /拼单 /组合购买”这些复杂功能暴露接口。如果我们只靠 API 路径，Agent 会没法执行。但如果用 GUI 路径，Agent 可以打开这个商城 App，在界面里点“领券”按钮 /选商品 /组合 /提交订单 ——尽管操作繁琐，但至少能“跑通”这个流程。这样的能力在接口缺失 /生态闭环 /异构系统里就非常重要。

总之，这条界面操作路径不是“炫技”，而是面向无接口 /老旧系统 /跨 App 场景的补坚桥。在理想世界里，API 路径是主流、优先使用；但在现实中，GUI 路径可能是不可忽视的备用 /补充路径。未来很多 Agent 可能就是混合 API + GUI 路径共同协作的结构。

那现实里谁在做？

Agent 的典型案例

说完 Agent 的基本概念和一些基本的分类，我们来看看：在我们的日常里，是否已经有一些“Agent 的影子”在运作？也就是说，有哪些产品 /服务看上去像是 Agent，但实际上还没完全到“行动者”的级别？我挑了六个典型方向 + 案例来说明，并顺便指出它们为什么还未真正成为完整 Agent：

方向 1：本地生活服务 “语音 /一句话下单”

• 美团“小美”AI Agent 正在公测中。它号称通过自然语言交互 + 内部接口调用，用户一句话就能下外卖、推荐餐厅、订座导航等。

为什么还不算完全 Agent？它更多在“对话触发 + 接口调用”这一层，尚未完成长期状态管理（保持“记忆”“中间进度”） /跨事务回退（如果某一步失败，要把后续动作都撤销 / 补偿） /子任务拆解等能力（把一句话拆成多个小步骤来执行）。

它目前更偏向“小而美的 AI 生活小秘书”，意思是：能“代你做部分事”，但未必能应对复杂场景中断、协作任务等。

方向 2：电商 /客服智能体

京东 “京小智 5.0” 是最新升级版本，定位为电商客服 Agent 原生应用。它宣称通过 JoyAI 大模型 + 多 Agent 协作架构，重构售前 / 导购 /客服 / 质检 等环节。

在京东平台上，已有 “京小智” 为商家提供智能客服、导购、分析决策等服务。

为什么还不是完全 Agent？它主要聚焦在客服 /导购 /应答领域，并不一定覆盖长期状态、主动任务启动、跨业务协作、复杂恢复能力。

方向 3：编程 /生成工具型智能体（关于AI Coding、Vibe Coding 、Coding Agent这一块我后面还可以写一篇详细的介绍一下）

在工具型 /生成型智能体这一方向，美团最近推出的 NoCode就是一个很典型的尝试。它的定位是让“0 编程基础”的用户，也能通过多轮自然语言对话，完成网站、工具、小游戏等的搭建与部署。

这个智能体不仅能“给建议代码”，更能“生成 + 部署”成品。比如你只需说一句“做一个餐饮管理后台”“我要一个展示页面 +数据库接口”，NoCode 会理解你的意图、生成前端 +后端代码、搭建数据库、部署上线。

不过，虽然 NoCode 的能力已经很惊艳，它目前还更像是 Agent 的“行动雏形”而非成熟体。它的任务空间通常是相对封闭、边界清晰的（比如搭建网页、后台工具、原型应用），还没真正扩展到跨系统、跨业务流程那种复杂协作与恢复能力上。比如，如果你让它处理多个系统间的业务联动（外卖系统 + 支付系统 + 用户通知系统 + 差错回退机制等），它可能就会遇到局限。

简而言之，NoCode 向我们展示了：工具型 Agent 是从“说出需求 → 出代码 / 出成品”迈向“行动型 Agent”的有力一步，但要最终承担复杂场景下多个系统 /多步骤 /有容错能力的行动任务，它还有不少要完善的地方。

方向 4：交通 /出行 /打车 /旅行 Agent 影子

虽然目前很难看到某个 App 被官方大张旗鼓地称为“出行 Agent”，但在高德、携程等出行平台里，我们确实能看到不少“Agent 影子”的尝试——它们把一句话 /语音触发的能力逐步往出行场景靠拢，只是还没完全走到自动执行、容错、主动协作的那一步。

高德地图

高德本身是一个导航 /地图 /出行平台，在其 App 中已有打车 /叫车服务。它已推出“助老打车”模式，让一些不擅长操作的用户可以更简化地一键叫车。

这些能力说明：高德正在把“出行入口 + 叫车能力”融入其地图服务里，让用户减少从导航跳到叫车 App 的切换。但它目前还不是一个 Agent，因为它仍依赖用户主动输入起点 /终点 /选择车型 /确认订单等步骤；它还没有做到“你一句话，我代你完成整个行程 + 容错回退”。

携程

在旅行 /出行领域，携程是大名鼎鼎的代表。它在机票 /酒店 /旅行产品预订上具备很强实力，其 App 中就有智能比价、航班组合优化、行程规划等能力。

它还在行程规划、推荐策略上做了很多工作，通过算法、大数据给用户推荐线路、日程组合。

这些功能已经具备“建议、组合、优化”的特征，是 Agent 的一部分影子能力。

但携程现在还不具备“自动完成整个出行流程”（从订票、酒店、交通、行程调整、途中干预、故障处理等全链路自动化）的能力——用户在很多环节仍需手动确认操作。

方向 5：金融 /投资 /交易智能体

在银行、投资、交易平台中，有些客服、辅助决策系统具备部分 Agent 特性：比如根据用户投资意向推荐组合、自动下单、监控预警等。

但大多数仍然需要用户确认、中间干预，不具备完整的自动流程控制、回退机制。

方向 6：内容 /生产力 /创意助手

各类写稿工具 /PPT 生成 /图像处理 /创意生成平台，已经在“你给一个主题 /指令 → 它帮你输出内容或初稿”方向走得很远。

这些是最接近 Agent 的形态之一：它们在“内容生成 + 接口调用”层面能力强。但通常缺少跨业务流程触发、任务拆解、跨模块协作能力。

这些案例确实有 Agent 的影子 —— 它们用对话 / 接口调用 /推荐 /自动填单这些能力替你做了不少事情。

但是，要真正称作一个“Agent”，还要再补充以下这些能力：

• 状态管理：即使中间断线、App 被杀掉，也能记住进度、恢复操作
• 子任务拆解：把一句复杂指令拆成多个子步骤，有顺序地执行
• 错误补偿 / 回退：如果某一步失败，比如票已售罄、接口超时、商家拒单等，要自动补救 /做替代方案
• 多 Agent 协作：在一个任务里，不只是一个单体 Agent 在做，而是主 Agent + 多个子 Agent 协同工作，分职责、互通信息

换句话说，这些“影子案例”在“你说 → 它做一点”这条线做得不错；但在“在错乱/不确定环境中依然能稳定执行”的能力上，还没完全跨过那条门槛。

看到这么多公司都在大力投入做Agent，那Agent为什么重要呢？

为什么 Agent 有意义？与未来机器人的关系

在很多科幻片里，机器人是那种“有手有脚能动”的存在：它们能搬东西、行走、握物体，但给人一种缺少智慧、机械冷漠的感觉。因为它们只有“动”的能力，却缺少“想”的能力。若一个机器人只有硬件、只有动作，无法理解环境、无法判断、遇到突发事件就只能停摆。Agent 的出现，正是为这些“没大脑”的机器装上思考能力：让它们不止是做动作，而是懂环境、会判断、能灵活选择后再行动。

你可以这样想：一个真正有用的机器人，不只是“能搬东西”，而是“知道什么该拿、什么不拿、什么时候拿、怎么拿、如果拿不到怎么办”。这正是 Agent 的核心职责：

• 感知与理解：Agent 会“看”环境、听输入、理解意图 —— 刚好机器人可以从视觉、传感器、对话、系统数据里读出“这里是什么”“你想做什么”“这里的条件 /约束有哪些”。
• 规划 / 判断：Agent 不是盲目行动，而是会思考：先干哪一步、按什么顺序做、遇到障碍怎么办、哪个方案成本最低 /成功率最高。它会结合知识、历史经验、规则 /算法做决策。
• 执行 / 行动：在确定好计划后，Agent 会下发操作指令给机器执行单元 —— 机械臂、车辆（智能汽车在某种意义上可以被看做一种“机器人”）、软件接口、网络请求、服务调用等，让这些“身体 /执行器”动起来，完成目标。

把这三块能力合起来看，Agent 就给机器人提供了“眼睛 + 大脑 + 手”的能力。它不仅能“做动作”，更能“理解做什么、怎么做、失败怎么办、路径调整”等等。

举个生活化的比喻：

假设你有一个机器人助理，任务是帮你去超市买菜、回家做饭。如果它只是一个有手有脚的物理机器人，可能只能按你预设的路线走、拿东西、搬运。可如果遇到下雨、交通堵、货架缺货、付款失败等情况，它就卡壳；

但有了 Agent，机器人能自己判断：天空变暗可能降雨，先带伞；若货架没货就找替代商品；如果付款渠道失败就换另一种支付方式；如果路径堵塞就换路线……这一切判断与应对能力，就在 Agent 的“脑子”里。

在复杂任务 /真实场景中，这种能力尤为关键：

• 多步骤流程：有任务 A → B → C → D，每一步可能依赖前一步的结果，Agent 能按顺序、有条件地推进。
• 跨系统 /跨模块协作：可能要同时调后台接口、控制硬件、发通知、记录日志等，Agent 是这些不同系统 /模块间的桥梁。
• 错误 /中断恢复：当某一步失败、延迟或被打断，Agent 能记住状态、补救、重试或者调整策略。
• 动态调整：环境是动态的——天气变了、接口超时、资源变少时，Agent 能根据最新情况调整计划，而不是卡在预设流程里。

如果没有 Agent，机器人就只是一组预设好的动作——遇到变化就退不下去；但有了 Agent，机器人就能“思考再行动”，在变动中寻找路径，而不仅仅按剧本走。所以从我的视角来看，Agent 做不好，机器人就永远不会真正“智能”起来。

因为没有 Agent 做判断 /纠正 /协作 /补偿的能力，那台再精巧的机械，也不过是“动得好看”的玩具；而要让机器人在真实世界里稳定运行、面对复杂环境做出合理反应，Agent 是那根把“动”连接到“懂”的桥梁。

这句话既是信念，也是一条挑战：只有当 Agent 足够健壮，具备完整能力，机器人才能真正进入可用、可靠、智能的阶段。

Agent 搭建：从单体 Agent 到能力生态

说完 Agent 为什么有意义，也看过一些案例和影子，那我们真正要聊——如果你要自己搭一个 Agent，到底怎么做？下面我希望能用平常的语言讲清楚几个核心步骤。

“搭建能力”是基础：技术框架 /工具路线选型

首先，搭 Agent 就像盖房子，你得先选用哪种材料、结构、施工方式。技术框架、工具就决定了你能做多复杂、能做到哪一步。

开源 /第三方 Agent 框架（如 LangChain、AutoGen 等）

社区里有不少框架 /库支持 Agent 构建，比如：

LangChain：擅长做 prompt + 工具调用 + 链式调用，是很多 Agent 库的底层引擎

AutoGen：强调多个 Agent 之间交互 /协作的能力

还有一些更实验性的框架，甚至把 GUI 操作 /页面点击 /屏幕识别等能力也纳入 Agent 路径中

不同框架各有偏好：有的偏“调用接口 /工具最先”的稳定路径，有的偏“流程 /协作 /子 Agent”方向，有的偏“界面操作 /跨 App 控制”的野路子。你选哪个，要看你的目标 Agent 是做什么、在哪个平台跑、资源 /稳定性有多高要求。

架构路线选择：API 驱动 / GUI 驱动 /混合路线

这个部分很关键，就像选择交通方式：走路 /开车 /公交 +步行组合。

API 驱动：在可调用接口的地方，优先调用接口 /工具，而不去模仿点按钮 /界面操作。优点是稳定、效率高、容易调试，缺点是对于没有接口 /非标准服务就不能覆盖。

GUI 驱动：直接让 Agent 模拟“点按钮、滑动屏幕、控件操作”那种行为，适合无接口、必须操作界面的场景。缺点是易碎、适配难、在界面变动 /控件变化时容易挂。

混合路线：在能用 API 的地方用 API，在必须界面操作的地方用 GUI，是一种折中的策略。在现实应用里，这混合路线往往更现实、更灵活，但也更复杂要设计更多边界。

举个例子：AutoGLM 就偏向 GUI 路径，它就是一个面向 GUI 的 Agent 框架 /系统，专门处理网页 /手机界面操作交互的任务。它能理解界面、点按钮、滑动、输入，对用户界面做操作。

在平台上搭建 Agent：借助现有平台 + 固定 workflow 的方式

当我们不只是要做一个单体 Agent，而是希望开平台 /产品，让多个 Agent /业务线 /用户都能接入 /共享能力时，一个常见路线就是利用已有平台 /工具来构建 /托管 Agent。相比从零开发整套框架，用平台搭建 Agent 往往起步快、风险小，但自由度 /能力可能受限。

下面是几个典型平台 /工具，以及它们适合用来“搭 Agent” /“在上面跑 Agent”的方式与局限：

Dify：它是一个把 Agent /AI 应用搭建流程做得比较完整的平台。你可以在它上面设计工具、流程、接口、Agent，然后部署。

Coze：比较重视多 Agent 协作 /业务拆分能力，是那种你可以把一个大任务拆给多个 Agent 的平台。

n8n：虽然本身偏流程自动化 /节点组合的平台，但它的插件 /节点机制在 Agent 场景里被借鉴很多。很多人把 n8n 的“工作流 +节点调用 API /工具”的机制当作一个简化版 Agent 平台来用。

这些平台都是在 Agent 路线上的“快捷入口”——你可以在它们上面快速搭一些 Agent、验证业务逻辑、试水生态。但它们一般更适合固定 Workflow /接口调用为主的场景，自由度相对框架开发要低。

但不论是 SDK、框架还是平台，它们都还只是在搭积木。真正决定‘谁能统治未来入口’的，是谁能把这些积木连成一个完整生态。

OpenAI 最新解读：AgentKit、Apps SDK

在 Agent 趋势越发被看重的时候，OpenAI 在前几天的 DevDay 2025上带来了几项重磅工具和协议：AgentKit、Apps SDK、以及对MCP（Model Context Protocol） 的支持。它们不仅仅是技术工具，更像是 OpenAI 在 Agent 生态里的战略棋子。下面我以通俗的方式，拆解它们是什么、为啥重要，以及它们和现有那些 Agent 平台（比如 Coze、Dify、n8n）有什么本质差别。

AgentKit：把分散能力变成一个 “Agent 工具箱”

在之前，要搭建一个 Agent 通常要自己拼流程引擎、接接口、写 UI、做监控、做版本控制、写校验规则、做日志追踪……这些零碎的、容易出错的模块往往需要重复造。AgentKit的出现，就是要把这些常见模块包装好、打包成一个工具箱，让开发者能少做那些重复工作。

打个比喻：如果 Agent 是一辆自动驾驶车，以前你要自己做底盘 /发动机 /方向盘 /导航 /安全系统 /车身结构 /监控系统等各种部件；AgentKit 就像车厂给你一整套车载底盘 +导航系统 +安全模块的组合，你少去拼底层部件，能更快把车开上路。

与 Coze / Dify / n8n 那些平台比起来，AgentKit 的特点在于它是一个较底层 /中间层的 “工具包 /工具集” 而非一个封闭平台。那些平台通常围绕业务流程 /工具组合 /插件 /可视化操作做封装，你在里面搭 Agent 时自由度 /能力可能被平台的流程框架 /节点方式限制；而 AgentKit 给你的则是一套模块 /构建块，你可以在其上构建更自由 /定制化 /复杂的 Agent 架构。

Apps SDK：让 App 能被嵌入 ChatGPT /对话界面调用

除了 AgentKit，OpenAI 推出的Apps SDK也很有意思。它的目标是，让第三方 App /服务可以被嵌入到 ChatGPT 或对话界面里被调用。也就是说，以后在 ChatGPT 环境中，你一句话就可能唤起某个 App 的功能，而不必跳出去打开那个 App。

举个场景：你在 ChatGPT 里说 “帮我在 Canva 做张海报”，ChatGPT 对话界面里就可能直接出现 Canva 的部分界面 /操作组件，你可以在那儿操作，而不是离开 ChatGPT 去打开 Canva App。这样 ChatGPT /对话界面有可能成为一种新的“超级入口”。

这个设计与 AgentKit 搭配使用，就让 ChatGPT 不只是一个“聊天机器人”，而更像一个调度平台 /能力枢纽。而相较于那些传统 Agent 平台（Coze、Dify），Apps SDK 强一点：它不仅让你调用 Agent，还让你把 App 自己嵌进这个 Agent /聊天界面生态里。这种入口 /体验的整合，是这些平台目前还不一定能做得那么深的地方。

MCP（Model Context Protocol）：OpenAI 支持的标准化协议

要让 Agent 跟各种工具 /数据源 /服务顺畅连接，并且不被某个平台锁住，标准化协议 /接口的设计非常重要。OpenAI 在 Agent SDK /Responses API 中支持了MCP（Model Context Protocol），就是为了解决这个对接 /工具调用 /跨生态兼容的问题。

你可以把 MCP 想象成 AI 版本的 “USB 接口”：不管你的服务 /工具 /数据库是什么，只要遵守 MCP 接口规范，Agent 就能插进去、调用它的能力。

OpenAI 的示例 Demo 与战略意图

在 DevDay 上，OpenAI 不只是宣布这些工具，还做了很多 Demo，展示 AgentKit + Apps SDK 联动的场景。比如你在 ChatGPT 里调用某个 App、串联多个工具、调度子 Agent 等。

这些 Demo 不只是技术秀，更是战略窗口：谁能被嵌入 Chat 界面、谁能作为 Agent 被推荐 /调用、谁能获得曝光 /入口优先权 — 这背后是平台规则在设计、利益在博弈。

从战略层面，你可以这样理解 OpenAI 的意图：

把 ChatGPT 变成新的入口 /调度中心：让更多服务 /App 在 ChatGPT 里被呼入 /调度

搭建 Agent 平台 /生态：让第三方 Agent /工具能在其体系里互通、被调用

依靠 AgentKit /Apps SDK /协议构建“底座 /入口 /规则权重”：谁掌握入口 /谁掌握调用 /谁做协议 /谁是规则方，在 Agent 时代就可能掌握分发 /流量 /资源话语权

这里再总结一下，AgentKit、Apps SDK 与 Coze / Dify /n8n 平台的区别

自由度 vs 平台封装：Coze / Dify /n8n 往往把流程 /节点 /接口组合 /可视化操作作为平台范式，你在其上做 Agent 时，会被平台的流程 /节点模型限制。相比之下，AgentKit 更像一个工具集 /能力包，你可以在上面设计更多非标准 /创新路线。

入口 /对话融合：Apps SDK 提供把 App 本身嵌入到对话 /Agent 界面的能力，是这些传统平台所弱的。那些平台更多是后台 /流程 /工具组合，而不是把 App 本身作为可用模块嵌入对话入口。

标准 /协议层的支持：Coze / Dify /n8n 自己可能有接口 /插件机制，但他们是否有像 MCP 那样的跨平台标准化协议支持，决定了未来扩展 /兼容能力。OpenAI 引入 MCP，就是要在协议层做护城河。

从原型到生产 /迭代效率：AgentKit 强调缩短从原型到落地的周期（如减少前端 UI 开发、版本管理、流程演化能力等）。那些平台虽然也提供部署 /监控 /管理能力，但在通用性 /可扩展性 /工具灵活性上可能差一些。

但如果我们把目光再抬高一点，就会发现——这不仅是一个工具升级，而是一场操作系统级别的权力迁移。

未来真正的“超级入口”：Agent OS 的争夺战

你可能会问：既然未来一个聊天界面就能调动多个 App，谁最有可能真的把这件事做成？答案其实不在 OpenAI、也不在那些做平台的公司，而在操作系统厂商——苹果、谷歌、华为。

他们拥有的，是最底层、最接近“现实世界动作”的入口权。只要他们愿意，就可以直接在操作系统层做出颠覆式改变：让 iOS、Android、鸿蒙上的所有 App 都能被统一调度、协同运行。到那时，用户甚至不需要“打开某个 App”，一句话就能在系统级层面完成复杂任务：“帮我订张明天去上海的机票，再顺便预约个酒店”——系统底层就能自动调度携程、支付宝、航旅纵横等一系列 App 去完成。这就是一种 真正的Agent OS 架构。

OpenAI 没有这样的底层控制权。它既不掌握操作系统，也不掌握终端设备。所以它选择的路径，是从上层去“重构”一个操作系统的逻辑。ChatGPT 的界面正在被一步步“操作系统化”：从一个聊天窗口 → 到可以调用插件 / App → 到能直接执行任务 → 到成为用户的日常交互中枢。OpenAI 正在用AgentKit + Apps SDK + MCP 协议等一系列动作，尝试建立一个“跨系统的中间层操作系统”，一个可以让不同服务、不同 App 都被“召唤”进来的Agent OS。

如果它成功了——未来你也许根本不再需要打开手机桌面。只需在 ChatGPT 里说一句话，它就会自动调用最合适的 Agent，在后台完成所有 App 的调用与任务执行。届时，ChatGPT 就不再是一个应用，而是新的“系统壳”。

有几个重要的点再总结一下：

聊天界面可能成为新的 “系统入口”

过去我们打开 App、点击图标、进入界面，这是我们与数字世界互动的入口；未来，可能是这样一种场景：你先打开一个统一的聊天 / Agent 界面，在里面一句话就能指令各种服务：订票、点餐、查资料、控制智能家居……你不再像今天那样一个个打开 App。

这个聊天界面不再只是聊天工具，而会成为调度中心。你说“帮我订晚餐 + 买电影票 + 打车回家”，这个界面会在后台唤起多个 Agent 协作完成这些任务。你看到的是一个对话流程，但背后却可能是若干模块 /子 Agent 在协作。

在这个格局里，App 图标可能逐渐被弱化，用户操作越来越少依赖“打开 App”。聊天入口、语音入口、Agent 界面入口可能成为主流。

模块化 Agent 取代传统 App 架构

在未来，一个 App 往往不再是一个封闭的整体，而可能拆成很多“能力 Agent”模块：

订票 Agent

支付 Agent

行程 /旅行 Agent

推荐 /内容 Agent

智能客服 Agent

这些 Agent 像“能力积木”，可以自由组合、被调用、拆分、替换。你做一个新产品时，不用从零开始造 App，而是组合已有的 Agent 能力模块 + 自己业务逻辑。

比如，一个旅游 App 可能就拿已有的“订票 Agent + 行程 Agent + 酒店 Agent”来拼一个新服务；你甚至可能把“订票 Agent”给别人用，让他们也调用这个能力，而不是把你整个 App 整体给用户。

这种模块化 Agent 的结构就像搭 Lego：你只需拼出你业务需要的那几块能力模块，不用造整个房子。这样做既灵活又能复用，也便于演化。

推荐 /召唤机制将替代下载 /广告逻辑

今天 App 分发主要靠 App Store /文件下载 /广告推广 /首页推荐。未来在 Agent 时代，这些分发逻辑会发生变革：用户不再主动下载 App，而是 Agent 平台 /生态“唤你 /推荐”最适合的 Agent。

比如，当你在 Agent 界面里说“帮我订电影票”时，系统可能会把几个具备这个能力的 Agent 推荐给你，让你选择最“靠谱 /性能好 /费用低”的一个来跑任务。成功率高、响应快、体验优良的 Agent，会越来越被系统优先推荐。

换句话说，Agent 平台上的“被召唤 /被推荐”机制，可能取代传统 App 的下载入口与广告推广路径。真正留住用户的，是能力、体验、信任，而不是广告轰炸。

信任 /可解释 /安全将成为新的竞争力

在 Agent 时代，用户不再点选择、滑页面，而是让 Agent 去做事；这种 “授权 +自动化” 模式，带来了更高的信任要求。以下几个能力，可能成为 Agent 平台 /产品的核心壁垒：

可解释能力：用户要知道 Agent 为什么这么做、它做了什么、每一步细节是什么。

权限 /边界控制：Agent 在做事情时用到哪些权限 /接口 /资源，要清楚、受限、可撤销。

失败 /回退机制：当某一步出错、接口失败、路径冲突时，Agent 要能安全撤回 /补偿 /做备选方案，而不是整个流程挂掉。

安全 /审计 /风险防护：Agent 在执行过程中可能触碰敏感操作 /数据，要有审计日志、防止越权 /滥用 /误操作。

可靠性能 /稳定性：Agent 不仅要能做任务，还要在高负载 /长时间 /边缘环境下稳定执行，不让用户体验崩坏。

能在这些隐性维度上做到极致的 Agent，更可能被信赖、被长期使用，也更有竞争力。

结语

回头看这一路，从“你问它答”的 AI，到“你说它办”的 Agent，其实我们讨论的，早已不只是一个新技术，而是一次底层秩序的改写。

每一代技术浪潮，都会重写人和工具的关系。

互联网让信息流动起来；移动互联网让服务触手可及；而 Agent ——正在让“行动”这件事被重新定义。它不只是更聪明的机器人，不只是更高效的自动化系统，它是在重组世界的连接方式。

当工具能理解场景、能协作、能自己去做事，App、入口、操作系统，这些曾经的边界都将被重新划分。

也许我们距离那个“你一句话，世界自动响应”的时代还很远，但每一个 Agent 的诞生，都是那个未来的预演。

我始终相信，Agent 的真正价值，不在于它能做多少事，而在于它让世界重新变得可编排。

那一天，当“打开 App”这件事变成“开口说话”，当操作系统不再是屏幕上的图标，而是无处不在的智能调度，我们也许会回头想起此刻——这一切的起点，就是我们第一次开始认真谈论“Agent”的时候。