花了一上午时间，借助元宝AI 终于是把AI Agent给搞清楚了一些，今天就用技术小白的视角试图用大白话把AI Agent给解释清楚。

AI Agent，翻译过来就是AI智能体，再通俗点其实就是借助于AI大模型，根据人的指令，由AI大模型理解指令，根据指令拆解任务，并自动调用应用完成指令任务。

之前对话式的AI 大模型，在用户输入指令后，AI大模型理解用户的指令并给出答案。如果AI大模型没有联网，那回答的结果就是依赖AI大模型曾经学习过的知识给出匹配的结果。如果AI大模型已经联网，那就会联网搜索，将搜索到的网页进行汇总，精炼提取，生成答案。

所以，在对话AI模型中，只能解决单个任务。无法实现连续性任务。简单解释一下：

单个任务：（例如：帮我查询一下明天北京到上海是否还有火车票）AI通过联网抓取数据，返回数据，告诉你是否还有火车票，并列出可购买的车次信息。

连续性任务：（例如：帮我在12306上预定一张明天北京到上海的高铁二等座，出发时间12点到2点之间）这个任务就是一个连续性的任务，可以拆解成以下几个任务：

1.打开12306；

2.登录12306；

3.查询明天北京到上海的火车票；

4.筛选出12点到2点之间出发，且有二等座的车次；

5.购买对应车次的车票；

在这个连续任务中，就要求AI依次完成以上步骤，这个时候就需要AI Agent下场了，AI Agent就是为了完成一个或若干个任务。

在这个过程中AI Agent需要具备打开app自动完成任务的能力，目前AI Agent自动完成任务的主要实现路径有三条：

无障碍模式

通过获取手机端的无障碍模式权限（手机无障碍模式主要是提供给残障人士使用），开通无障碍模式权限后，AI Agent就可以直接获取到手机显示的画面，然后调用AI大模型图像识别的能力分析页面做出决策，然后模拟一系列人的操作，从而完成任务。在这个过程中，AI会完全接管手机，进行操作。

目前一些品牌的手机自带的AI助手，就是利用无障碍模式，实现“点一杯瑞幸咖啡”这样的指令。

这样的实现路径虽然看起来简单，方便。但是问题也很明显，主要有两方面问题：

1.AI接管手机后，人就无法使用手机，因为存在资源冲突的根本矛盾。所以，你必须在自己不用手机的时候，才能让AI帮你做事情，这显然不太友好。

毕竟我们是希望AI可以帮助到我们，这种帮助，是希望默默的完成工作，而不影响自己玩手机。如果AI完成任务过程中，自己只能傻傻的看着AI接管自己的手机，这多少有点傻，就像是别人在远程你的手机一样，总是感觉不舒服的。

2.AI接管手机后，这意味着，他可以打开任何APP，然后截图获取屏幕内容。要知道，手机是极为隐私的物品，往往有自己不愿意别人看到的秘密。这意味着在AI面前，毫无秘密可言，这种裸奔感，恐怕不是大家所能接受的。

所以，无障碍模式因为严重涉及到获取用户隐私，所以目前被官方叫停。这种叫停不是一刀切就不允许了，而是当AI需要获取无障碍模式的时候，必须经过用户授权。以前很多AI是完全不经过用户授权，直接在操作系统层面获取最高权限。

目前经过用户授权的方式是一些AI采用的方式，当然了，很多用户并不知道自己授权的行为到底是什么。所以，存在隐忧。

不过，生活在互联网社会，大家对于隐私保护意识，虽然有一定的高度，但是远远不够。而各种后门层出不穷，多数人并无法识别，更遑论阻止，信息保护这条路注定道阻且长。

云手机模式

云手机模式，简单来说就是，AI agent平台搭建了一个云平台，这个云平台虚拟出一部手机，这个虚拟手机专属于你自己。云手机上已经安装了常用的app，你可以登录这些app。这就像是你手机的云端分身，这个分身主要是提供给AI使用。

你下达指令后，AI会在你的云端手机上进行操作，完成你的指令。

对于一些关键性的操作，才需要你本人介入处理，例如：你要点一杯咖啡。最后支付环节，才需要你处理。其他环节，都由AI来完成。

这样的好处是显而易见的，AI不会接管你的实体手机，所以，你可以给AI下达指令后，接着使用手机玩游戏。你继续使用实体手机，而AI则在云端执行任务。很好的解决了资源冲突的问题。

当然隐私的问题，其实还是存在，而当前平台处理的手段也是简单粗暴的，直接绕过含大量隐私的app，例如智谱的AutoGLM的云手机，直接放弃安装微信这样隐私度极高的app。

但是目前国内超级app中，有哪个不涉及隐私的？

同时，因为要在云端虚化一个手机，这意味着当用户量极大的时候，对于平台来说，这要消耗大量的云端资源，这是一笔庞大的开支。同时，虽然虚拟云手机实现了隔离机制，很多平台也宣传非常安全。但是如果真的受到入侵，那后果将是不堪设想的。

所以，云手机模式，只是解决了资源冲突的问题，但是依旧没有解决隐私问题，所以依旧不是一种好的解决方案，只能是当下的过渡。

对于隐私的隔离和保护，依旧是云手机模式目前仍在积极探索的路。

开放API接入

先说一下什么是API，简单举个例子：例如你要让AI帮你在淘宝上购买一个销量最好的鼠标，然后帮你加入购物车。

这个过程中，可以拆解为以下几个功能：

1.查询销量最好的鼠标；

2.加入购物车；

这两个功能淘宝可以通过提供API的方式，让AI调用，这样AI就只能调用这两个接口，而没有权限获取你淘宝中的其他数据和内容。这就形成了很好的隔离机制，不至于让自己的隐私数据裸奔。因为app在开放API的时候必须考虑到的问题就是隐私问题，所以基本上不用太过担心核心隐私问题。

这样的好处是可以较好的保护用户的隐私，同时可以更精准的完成任务。但是凡事有利必有弊。

弊端就是，app需要开放API，这是不小的工作。同时这些API要按照AI能识别的协议进行包装，例如目前的MCP协议。这样包装的好处在于，所有的AI模型都可以调用，不用针对每个AI模型定制开发一套。

所以，这种方式是目前相对最安全的方案，但是工作量也是最大的。要完全实现这种方式，还有很长的路要走

那除了这些方法，还有没有更好的方法？

当然有，但是还在发展中，那就是手机虚化技术。简单来说就是在手机上虚拟出来一个空间，专门给AI使用。这样做的优势很明显，但是问题在于，对于操作系统的改造将会很大，这个成本是高昂的。

先说优势：

1.可以很好的解决资源冲突的问题，各玩各的；

2.安全性也是最好的，因为是在手机上实现，所有的数据并不需要传递到云端；对于平台也可以节约大量的云端计算资源；

说完优势，也要说说劣势：

1.手机需要配置很高，因为要支撑两个系统。所以，手机性能必须提升上去，那以后手机价格变贵，甚至经常发热，那也属实正常操作。

面临的挑战也得说说：

1.对于手机操作系统，需要极大的改造，目前各家还没有实质性的进展；

2.AI将来需要完成的任务越来越多，对于手机算力的挑战也是巨大的；

到此为止，对于AI agent应该有一定的认识了，那继续聊一聊AI agent的未来。

第一个预言，AI agent必须生长在设备端。

相较于AI chat，AI agent以后大概率是必须依托于设备底座。简单来说，就是AI手机，AI电脑等等。

原因很简单，因为AI 说到底我们是希望它能帮助我们提升效率，把自己从琐碎和繁忙中解脱出来。那就必然要求AI要足够的了解你，所以长在设备端就非常有必要了。

可以在无形中一点点的了解你的使用习惯，帮你悄无声息的完成一些重复性的任务。同时更重要的是，不管是否有网，它都要能够正常工作。

最最重要的还是安全，本地私有的AI，可以最大限度的实现隐私数据不出设备。当然代价就是设备必须要具备一定的算力水平，这样才能支撑AI本地计算。所以这两年宣称具备AI能力的手机和电脑都超级贵。

还有一方面原因是app的生态丰富度问题。

上文提到了AI agent的其中一种实现路径是调用app开放的API，对于app来说，圈子思维是比较重的。相互之间的竞争关系是无可避免的，但是app总不可能和操作系统之间产生矛盾。所以操作系统天然具备优势，可以反向要求app按照操作系统提供的规范提供API，然后操作系统就实现了对于app的任务调度。

这其实是一种互利行为，因为AI的入口是下一个天量交易入口，没有哪个app会傻到放弃这一片超级蓝海。

第二个预言，AI agent需要能够跨越生态

举个例子，未来的AI agent进行持续性学习后，会掌握你的生活行为规律。而不需要你单独设置规则去调度任务。早上根据睡眠监测，制定合理的闹钟给你叫醒，然后根据你的身体情况，给出用餐建议。帮你处理一切生活上的事，让你感觉非常舒适。

完成这一切动作，单纯的依赖单个AI agent是不现实的。一定是多个AI agent协同工作，所以未来AI agent必须能够相互打通。

这就要求AI agent底层必须有更通用的通讯协议，这样未来当生活有更多的智能硬件，才能够无缝衔接。而不是像今天的智能家居那样“半智能”。

所以AI agent也必须具备互联互通，可以通过网络互通，也可以通过近场短距互通。

直到那一天，生活才会真正的实现AI话，而AI agent也将在你的生活中无处不在。

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