2025年AI新浪潮：一文读懂Agent为何能成为新风口

EnjoyEDU

1104人浏览 · 2025-09-10 09:47:31

EnjoyEDU · 2025-09-10 09:47:31 发布

在AI技术飞速迭代的今天，从能写文案、画插画的大模型，到能自主完成复杂任务的智能系统，技术边界正不断被突破。而2025年，最受行业关注的风口无疑是“Agent（智能体）”。要理解Agent的价值，我们需要先从它的“技术基石”——大模型说起，再逐步揭开Agent的神秘面纱，最后聊聊让Agent“连接世界”的关键协议MCP。

一、Agent的基石：读懂大模型的“单多模态之争”

大模型是AI技术的“核心引擎”，它凭借数亿到数千亿的参数规模，能消化海量数据，在文本生成、图像创作、语音识别等任务中展现出接近人类的能力。如今我们常说的大模型，主要分为“单模态”和“多模态”两类，二者的核心区别在于“能处理的信息类型”，无需死记硬背技术细节，记住一句话即可：单模态只“懂”一种信息，多模态能“通”多种信息。

（一）单模态模型：专注单一领域的“专精选手”

单模态模型就像“偏科天才”，只擅长处理某一种类型的数据，比如纯文本、纯图像，在自己的领域里能做到极致。目前主流的单模态模型可分为“文本类”和“视觉类”：

文本单模态代表：OpenAI的GPT-3.5/GPT-4o（其中GPT-4o响应速度更快，日常对话、代码生成表现突出）、Anthropic的Claude 3系列（处理几万字的长文档时优势明显，比如分析合同、论文）、Google的PaLM（结合谷歌搜索数据，回答事实性问题更精准）；国内则有百度文心一言（早期商用成熟，中文理解能力扎实）、智谱AI的ChatGLM（开源属性强，开发者可自由调整）、01.AI的Yi系列（性能对标国际模型，开源版本受中小企业青睐）。
视觉单模态代表：OpenAI的DALL·E 3（擅长根据文本描述生成细节丰富的图像，比如“画一只穿西装的猫咪在咖啡馆办公”）、Midjourney（专注高质量艺术创作，生成的插画、场景图常被用于设计行业）。

（二）多模态模型：打通信息壁垒的“全能选手”

随着需求升级，只处理单一信息的模型已不够用——比如想让AI“看一段视频，总结内容并生成文案”，就需要多模态模型登场。它能同时理解文本、图像、音频、视频等多种信息，实现“跨模态转换”，比如把语音转文字、把文字转视频。

国际多模态代表：OpenAI的GPT-4o（支持文本、音频、视觉三模态交互，比如你拍一张产品图，它能直接生成产品介绍文案+讲解音频）、Google的Gemini Ultra（能处理文本、图像、音频、视频四种信息，比如分析一段新闻视频，自动提取关键事件并生成文字摘要）、Stability AI的Stable Diffusion（除了文生图，还能生成短视频，比如根据“春日樱花飘落的校园”文本，生成10秒动态视频）。
国内多模态代表：阿里巴巴的通义万相（文本生成图像效果逼真，还能根据图像反推设计思路）、百度的文心一言多模态版（支持文本+图像交互，比如上传一张风景照，它能写出对应的散文段落）、腾讯的混元多模态（擅长处理视频内容，比如给一段短视频自动添加字幕、生成标题）、抖音旗下的云雀（结合短视频平台优势，能快速生成符合抖音风格的文案+配乐+画面脚本）。

二、2025年风口核心：Agent到底是“什么神仙工具”

如果说大模型是“会思考的大脑”，那Agent就是“能动手的全能助理”。很多人觉得Agent概念抽象，其实一句话就能说清：Agent是能自主“想办法、做事情”的智能体，不需要你一步步指挥。

（一）先看一个场景：没有Agent，AI做事有多“笨拙”

假设你想让AI帮你写一篇《2025年AI行业趋势》的科普文，没有Agent的话，你需要手动完成以下步骤：

打开搜索引擎，复制粘贴关键词“2025 AI行业报告”，把找到的资料整理成文档；
打开ChatGPT，把资料喂给它，让它生成文章大纲；
针对大纲里的每个部分，再单独跟AI沟通写作细节，比如“第一部分要突出Agent的重要性”；
写完后，自己用排版工具调整格式，再逐字校对错别字；
最后还要绞尽脑汁想标题，比如“2025 AI趋势：Agent要火了？”；
中途如果发现某部分数据过时，还得重新搜索、重新修改——全程像“提线木偶”一样指挥AI，效率极低。

为什么会这样？因为普通大模型有三个“短板”：不会拆解复杂任务、记不住之前的操作、不能主动调用工具。而Agent正好解决了这些问题。

（二）Agent的核心能力：靠“四大组件”实现自主行动

行业内有个公认的Agent核心公式：Agent = 大模型（LLM）+ 规划（Planning）+ 记忆（Memory）+ 检索 + 工具（Tools）。这五个部分各司其职，共同让Agent拥有“自主办事”的能力：

大模型（LLM）：Agent的“大脑”，负责理解需求（比如知道你要写“AI行业趋势文”）、生成内容（比如写文章段落）；
规划（Planning）：Agent的“行动方案”，能把复杂任务拆成小步骤（比如把“写科普文”拆成“搜资料→列大纲→写内容→排版校对→起标题”），还能根据中间结果调整步骤（比如发现资料不够，自动返回“补充搜索”环节）；
记忆（Memory）：Agent的“记事本”，能记住整个任务过程中的信息（比如记住你说过“要突出Agent”，后面写内容时不会偏离），解决了普通大模型“上下文有限”的问题；
检索：Agent的“信息库”，能主动联网搜索最新数据（比如写趋势文时，自动搜索2025年第一季度的AI行业报告，不用你手动找）；
工具（Tools）：Agent的“手脚”，能调用各种外部工具（比如自动用排版工具调整格式、用校对工具查错别字，甚至调用绘图工具生成文章配图）。

（三）用实例看懂Agent：2025年热门工具“扣子空间”怎么用

2025年初，Coze团队推出的“扣子空间”就是典型的Agent工具，类似之前的Manus，能实现全自动化任务处理（目前需邀请码体验，感兴趣可私信获取）。它有两种模式，能直观体现Agent的优势：

探索模式：完全让AI自主决策。比如你输入“写一篇《2025年AI行业趋势》科普文，要求1500字，配3张插图”，扣子空间会自动完成：联网搜2025年AI行业最新数据→生成包含“Agent、多模态、MCP”的大纲→写完正文→调用绘图工具生成插图→自动排版成Word文档，全程不用你干预；
规划模式：AI先给步骤，你确认后再执行。比如同样是写文章，它会先弹出步骤列表：“1. 搜索2025 AI行业报告（预计5分钟）；2. 生成文章大纲（预计2分钟）；3. 撰写正文（预计10分钟）；4. 生成插图（预计8分钟）；5. 排版校对（预计3分钟）”，你可以修改步骤（比如“跳过插图环节”），确认后AI再按步骤执行。

无论是哪种模式，扣子空间都体现了Agent的核心价值：把“人指挥AI”变成“AI替人办事”，大幅减少人力成本。

三、让Agent“落地”的关键：MCP（模型上下文协议）

有了Agent，还需要一个“桥梁”让它连接现实世界的工具——比如订外卖、查天气、调公司数据。这个桥梁就是MCP，全称“Model Context Protocol（模型上下文协议）”，简单说就是AI的“万能插座”，能让AI快速对接各种外部工具，不用为每个工具单独开发接口。

（一）MCP的“三角角色”：像个“智能翻译官”

MCP之所以能连接AI和工具，靠的是三个核心角色的配合，我们用“订咖啡”的例子就能看懂：

MCP主机：你使用的AI客户端（比如Claude桌面版、手机上的豆包APP），是你和AI交互的“窗口”；
MCP服务器：对接具体工具的“小程序”（比如对接美团的“外卖下单工具”、对接瑞幸的“门店查询工具”），负责执行具体操作；
MCP客户端：“中间人”，负责在主机和服务器之间传递信息，把AI的需求“翻译”成工具能理解的指令，再把工具的结果“翻译”成AI能处理的内容。

（二）MCP的实际应用：订一杯咖啡只需一句话

假设你想让AI帮你订一杯瑞幸热生椰拿铁，MCP的工作流程是这样的：

你对MCP主机（比如手机豆包APP）说：“帮我订一杯瑞幸热生椰拿铁，送到公司前台，用微信支付”；
MCP主机把需求传给MCP客户端，客户端“扫描”你的设备，发现已安装“美团工具”（MCP服务器），于是把需求“翻译”成美团能理解的指令：“平台：美团；商户：瑞幸咖啡（最近门店：XX大厦店）；商品：热生椰拿铁（大杯，少糖）；收货地址：XX公司前台；支付方式：微信支付”；
MCP服务器（美团工具）接收指令后，自动完成操作：搜索最近的瑞幸门店→选择商品→填写收货地址→调用微信支付接口完成付款；
支付成功后，MCP服务器把结果（订单号、预计送达时间）传给MCP客户端，客户端再“翻译”成自然语言：“已为你订好瑞幸热生椰拿铁（订单号：123456），预计20分钟后送达公司前台，支付金额21元”，最后通过MCP主机反馈给你；
全程你不用打开美团APP，不用手动输入地址、付款，就像有个隐形助理帮你完成了所有操作。

（三）MCP的价值：让Agent“走进日常生活”

没有MCP时，AI想调用工具需要单独开发接口——比如为美团开发一个接口，为饿了么再开发一个，成本高、效率低。而MCP的出现，让AI能“即插即用”各种工具，无论是订外卖、查航班，还是调用公司的销售数据、生成Excel报表，都能通过MCP快速实现。这也让Agent从“实验室技术”变成了能落地的“日常工具”，比如：

上班族用Agent+MCP自动整理每日邮件，生成工作日报；
电商运营用Agent+MCP自动抓取竞品价格，生成调价建议；
医生用Agent+MCP自动调取患者病历，生成初步诊断报告。

四、总结：2025年AI风口的核心逻辑

从大模型的“单多模态迭代”，到Agent的“自主任务能力”，再到MCP的“连接现实世界”，2025年AI风口的核心逻辑其实很简单：让AI从“会思考”变成“会做事”，从“辅助工具”变成“自主助理”。无论是企业降本增效，还是个人提升效率，Agent都将成为关键入口。而理解大模型和MCP，正是把握这一风口的基础。

五、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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