AI Agent 核心概念解析、与 RPA 差异及扣子平台实战指南

什么是 AI Agent？

AI Agent（人工智能代理）是一种能够自主行动、做出决策的软件实体。它不仅仅是被动响应指令，而是具备通过独立思考、调用工具逐步完成给定目标的能力。

核心能力构成

一个完整的 AI Agent 通常包含以下四个关键组件：

感知（Perception）：能够理解环境输入，包括文本、图像、语音或 API 返回的数据。
记忆（Memory）：拥有短期和长期记忆能力，能够存储历史交互信息以便上下文推理。
规划（Planning）：基于大语言模型（LLM）的推理能力，将复杂任务拆解为可执行的步骤序列。
行动（Action）：通过调用外部工具（如搜索、代码解释器、数据库查询）来执行具体操作。

技术定义

AI Agent 通常基于机器学习和人工智能技术，具备自主性和自适应性。在特定任务或领域中，它能够自主地进行学习和改进，从而不断优化其决策路径和执行效率。

AI Agent 概念脑图

AI Agent 的应用领域

AI Agent 的应用场景非常广泛，几乎覆盖了所有线上工作流以及线下 AI+ 实体的结合场景。

典型应用场景

智能客服：自动处理用户咨询，解决常见问题，无需人工介入。
数据分析：自动抓取数据、清洗、分析并生成可视化报告。
内容创作：辅助撰写文案、生成图片、剪辑视频等创意工作。
流程自动化：跨系统操作，如订单处理、库存管理、邮件分发等。

AI Agent 应用领域思维导图

AI Agent 和 RPA 的区别是什么？

RPA（机器人流程自动化）和 AI Agent 都涉及流程执行，但两者的底层逻辑有本质区别。

特性	RPA (Robotic Process Automation)	AI Agent
核心逻辑	基于规则（Rule-based）	基于意图（Intent-based）
灵活性	低，需严格遵循预设脚本	高，能应对非结构化数据和变化
决策能力	无，仅执行固定步骤	有，能根据环境反馈调整策略
适用场景	重复性高、规则明确的流程	复杂、需要推理和判断的任务
学习机制	不支持自主学习	支持持续学习和优化

简单来说，RPA 像是一个严格执行命令的'操作工'，而 AI Agent 则像一个具备思考能力的'员工'。当遇到未预见的情况时，RPA 会报错停止，而 AI Agent 会尝试寻找替代方案。

AI Agent 与 RPA 对比图

扣子（Coze）平台深度解析

扣子（Coze）是字节跳动推出的新一代一站式 AI Bot 开发平台，于 2024 年 2 月 1 日正式上线。该平台旨在降低用户创建 Chatbot 的门槛，让没有编程基础的用户也能快速搭建基于 AI 模型的各类应用。

核心功能特点

快速搭建：支持 30 秒无代码生成 AI Bot，通过拖拽式界面配置工作流。
广泛应用：涵盖工具、娱乐、咨询、创意等类目，提供卡通头像生成、简历诊断、文案输出等现成能力。
无限拓展能力集：内置插件方面，平台集成了超过 60 款各类型的插件，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型，也支持创建自定义插件。
丰富数据源：可将文件或网站 URL 上传为知识库，Bot 能够引用知识库中的内容回答用户问题，确保信息的准确性和时效性。
一键发布：能将创建的 Bot 一键发布到豆包、飞书、微信公众号、Discord 等多个渠道。

Coze 平台界面概览

工作流示例

以【抖音链接 + 文本提取 + 小红书改写】的工作流为例，该工作流已被复制使用数千次。在定制开发模式下，此类逻辑通常需要数千元成本，而在 Coze 平台上可直接复用模板并免费编辑。

{
  "workflow_id": "example_workflow_001",
  "steps": [
    {
      "type": "plugin_call",
      "name": "extract_text_from_url",
      "input": "{{url}}"
    },
    {
      "type": "llm_call",
      "name": "rewrite_content",
      "prompt": "请将以下内容改写为小红书风格：{{text}}"
    }
  ]
}

下面是其工作流的内容结构，用户均可免费编辑和调整参数。

Coze 工作流编辑器

基于 Coze 构建 Agent 的实战步骤

如果您有具体的业务需求，可以按照以下步骤在扣子上进行配置：

明确需求：确定 Agent 需要完成的核心任务，例如'自动生成周报'或'竞品分析'。
选择模板：在 Coze 商店中搜索相关关键词，查看是否有现成的工作流模板可供复用。
配置知识库：上传相关的文档、PDF 或网页链接，建立专属知识库，提升回答的专业度。
调试工作流：在编排页面添加必要的插件节点，设置变量传递逻辑，并进行多次测试运行。
发布与集成：确认无误后，选择目标发布渠道，获取 API Key 或直接嵌入到现有系统中。

总结与展望

AI Agent 代表了自动化技术从'规则驱动'向'智能驱动'的演进。通过扣子等低代码平台，企业和个人可以大幅降低 AI 应用的开发成本和时间周期。

未来，随着多模态能力的增强和 Agent 间协作机制的成熟，AI Agent 将在更多垂直领域发挥关键作用。开发者应关注如何平衡自动化效率与人工干预的边界，确保系统的可控性和安全性。

对于希望深入掌握 AI 技术的从业者，建议从 Python 基础入手，理解大模型 API 的调用方式，并结合实际业务场景设计 Agent 架构。这不仅是技术趋势，也是职业发展的新机遇。

AI Agent 核心概念解析、与 RPA 差异及扣子平台实战指南