摘要：8月28日开幕的2025百度云智大会期间，百度智能云AI与大模型平台总经理忻舟发表了主题为《智驱未来——Agent趋势与洞察》的演讲。他在演讲中分享了有关智能体的三个发展趋势——能力仍在持续增强；智能体的门槛正在不断降低；智能体将变得个性化。
编者按：8月28日开幕的2025百度云智大会期间，百度智能云AI与大模型平台总经理忻舟发表了主题为《智驱未来——Agent趋势与洞察》的演讲。他在演讲中分享了有关智能体的三个发展趋势——能力仍在持续增强；智能体的门槛正在不断降低；智能体将变得个性化。
以下是演讲全文，为了阅读方便，内容略经调整，enjoy：
大家下午好，我是忻舟。今天感受到大家现场非常高的热情，刚才我在下面办公，一回头发现已经坐满了人，说明大家对智能体以及智能体在产业里面的落地应用真的是非常的感兴趣。
今天我主要是为大家分享一下——什么是智能体，以及智能体的现在和未来分别是什么样的。
昨天一整天的主会，不管是上午的主论坛、开幕式，还是下午的技术和产品论坛，都在讲人工智能、大模型、智能体在行业的深度落地。
可以说，智能体已经成为一个共识，是人工智能在行业落地的重要载体。
那为什么智能体会成为大家达成的一个共识，成为人工智能产业落地的重要载体呢？
我觉得，这得从大模型开始讲起。
大模型为什么会成为加速人工智能产业化落地的重要驱动力？因为它有两个特点：一是技术通用，二是能力全面。
技术通用体现在什么地方呢？
首先，体现在一个大模型可以同时完成多个任务。我是学自然语言处理的，我们上学的时候，不同的自然语言处理任务都得用不同的方法去解决。我们开学术会议，如果走错了会场，那感觉就像走错了房间，根本不知道他们在讲什么。但是现在，一个大模型就能解决各种各样的任务，对话任务、翻译任务等等都可以解决。
其次，大模型能掌握各种语言。它既能说人类的语言，比如中文、英文、日文和各种小语种；也能说机器的语言，比如代码，甚至是一些操作机器的指令。这使得模型可以和各种人、各种机器、各种物体打交道。
第三点，大模型可以处理各种各样的模态，无论是文本、图像、语音，甚至是物理信号、仿真信号等等。这种处理多种模态的能力，使得模型的能力非常强，技术也非常通用。
能力全面又体现在哪里呢？它像人的思维一样，对于记忆、推理、逻辑等这些人类具备的能力，大模型多多少少都具备了。
所以说，大模型是推动人工智能在行业快速落地的重要基础。
美国《连线》杂志的创始人凯文·凯利曾说，我们理解大模型，就把它当人看就行了，人怎么工作、怎么学习，大模型就怎么学习。
但我觉得在智能体时代，这个比喻稍微有一点点不贴切。因为模型始终是一个“固定输入、固定输出”的系统。无论它的能力有多强、多聪明，交互方式都是输入文本、图片、视频，然后输出文本、图片、视频。这就限制了模型在实际应用中的落地。
如果说模型像人，那么人除了思想，还有手和脚。人类区别于动物最大的是什么？第一是语言，第二是会使用工具。人还有记忆，能把昨天发生的事情，变成明天的经验。人还能够协同，一个人可以走得很远，但一群人才能走得更远，做更多的事情。
所以，智能体与大模型相比，它是在大模型之上，增加了调用工具的能力、具备上下文记忆的能力，以及智能体之间彼此交互的能力。
因此我们说，在人工智能时代，智能体能够在行业中快速落地并产生价值。
尽管智能体已经可以做很多事情了，但它的智能水平和人相比，其实还差得很远。
远在哪里呢？
我们知道，大模型在推理时只能做推理，它是一个“只读”的系统。但是人的大脑是一个“训推一体”的系统，可以边实操边学习，同时还能记忆。
另外，尽管模型技术发展很快，但它的学习能力、创新能力跟我们人相比还差得很远。
所以现在尽管智能已经在很多场景落地了，但是还差那么一点意思。但是技术还在快速进步。
智能体相比人也有它厉害的地方，什么地方厉害？第一，它不知疲倦，可以24小时工作。第二，它可以大规模复制，我们只要多买一台机器，复制过去就能运行。
这些都使得智能体在实际的生产应用中，尽管还有不足，也可以帮我们做很多事情。
今天我的演讲主题是洞察和趋势，那我也来谈一谈，但谈不上太多的洞察和趋势。这个行业从最早叫模式识别，到后来的人工智能，再到现在的大模型、智能体，确实经历了很多。我也谈一谈个人对智能体未来趋势的一些判断。
我觉得对于大模型和智能体来说，第一个大趋势是，它的能力仍在持续增强。
我们现在并没有看到它的边界，仍在快速增长。每一天都会有新模型、新应用，打破我们过去的认知。
它从最早执行简单任务，到后面处理更复杂的任务，比如把一件事拆成多个步骤，进行规划，组织和调用各种工具，最后执行，并根据环境的反馈决定下一步行动。这些能力都是在最近几个月取得的快速发展，背后有很多新的框架和模型在支持。
最近还有一个非常火的智能体技术发展，就是多智能体协同。它有各种协同方式，比如有“规划者”和“执行者”的模式，一个智能体负责规划和分解任务，其他智能体分别执行。还有“传递”的模式，A做完交给B，B做完交给C。还有更多的协同的方式。刚才我们说到智能体就像人一样，我们人类有几种协同的方式，未来我觉得智能体就会逐渐发展出来这些不同的协同方式。
为什么智能体可以做那么多事？这最主要得益于技术的发展：模型调用工具的能力越来越强，强化学习的能力越来越强，工具本身也越来越强。
比如说，昨天我们发布的搜索工具、RAG工具，都是为了让大模型和生成式AI能够更好地被使用，并朝着这个方向不断发展。另外，这些协同方式也会进一步发展，使得智能体能通过刚才说到的这些能力，来弥补它还不像人那么聪明的缺陷，帮助我们做更多的事情。
所以，我们看到并相信，智能体的能力会在短期内快速增长，到现在还没有看到减慢的迹象。这是第一点。
第二点，智能体的门槛正在不断降低。
最早的时候像10年前，智能体这个概念不是最近才有的，强化学习的时代早就提出了。强化学习也不是最近才有的，这个概念早就被提出来了。但那个时候，智能体只能被专家、学者、研究员来使用，来解决一些特定问题。效果非常好，但是它的泛化能力，它的门槛特别特别高。这就造成一个问题，它只能在一小撮聪明的人里面不断的研究。
但是，历史上历次大的产业革命或工业革命，都有一个共同的特点——就是门槛极大地降低，易用性极大地提高。这样才能够带动技术在产业的发展，能带动全民一起参与进去。
我给大家举个例子。问大家一个问题，蒸汽机是谁发明的？瓦特是吧？再给大家一次机会，还有没有别的答案？现在掏出手机查一查，来不及了。我来公布答案，世界上第一台蒸汽机是苏格兰的工程师纽科门发明的。
为什么大家不知道纽克门发明了蒸汽机呢？因为他发明的蒸汽机效率很低，只能建在河边，散热很差，动不动就需要水去降温。直到50多年后，瓦特在一次偶然的机会下改良了蒸汽机，使得它的门槛和成本都降低了，可以在更多地方使用，这才带来了第一次工业革命。
再举个例子。再给大家一次机会，发电机是谁发明的？大家可能在想各种物理单位了，法拉第发明的？西门子，还有吗？特斯拉？刚才说特斯拉的同学，一会儿可以领个礼品。
第一个发明发电机的确实是法拉第，法拉第发明了世界上第一台直流发电机，但是直流发电机有什么问题呢？它的效率很低，而且它的传输距离很近，直到几十年以后，特斯拉发明了交流电的发电机，才使得电力能够远距离传输，才使得电气革命进一步发生。
我刚才举这样两个例子为了说明一个问题：一项技术往往要被“发明”两次。第一次是真的技术突破的时候，从无到有，从0到1；第二次是技术被大幅改良，门槛大幅降低，从而被更多人知道，引入了更多的聪明的人，引入了更多的钱，它才能够被更好地去使用。
我们现在看到的是什么？看到的是智能体、大模型的开发和使用的门槛确实在快速地降低。原来可能只有专家才能去开发一个智能体，只能做智能客服和自动化的各种系统。但是现在，我们有各种各样的工具、平台、开源的也好，闭源的也好，能够帮助我们快速地去搭建一个满足自己任务的智能体。
这就会带来什么问题？这就会带来，在短期里面涌入大量有自己的业务知识，有自己需求的非技术人员，他们可以使用我们提供的工具来构建自己所需要的智能体，它就会聚集大量的想法，创造出大量的需求，使得这个行业蓬勃发展。
我认为这个时代快要到来了，这个技术也快要过了这个门槛了，不管是百度还是各个厂商都在努力地往这个方向去做。
第三个趋势，我认为是个性化，就是当技术变得越来越强，门槛越来越低的时候，每一个人都可以拥有自己的智能体。
我们想象一下，当我们无论走到哪里，无论是要用什么APP，或者用什么机器，当我们不会用的时候，输入一个密码，甚至直接扫脸就能够让这个设备接上我们自己的智能体，然后我们就可以用它来操作了。
或者是我们平时很忙，手机上放一个智能体，各种各样的电话打过来的时候就可以帮我先处理一下，你这个是推销的还是我的老板在找我，还是有什么重要的信息要通知。所以我觉得个性化也是未来，并且技术上已经出现了可以做到个性化的趋势。
这是三个趋势。
那么，我们到底需要什么样的智能体？
我认为理想情况下，它应该能力超强，什么事情都能做，无处不在，我到了哪里都可以调出我自己的智能体帮我做一些事情，并且它还可以持续学习，终生陪伴，个性化，还可以对接各种我需要的知识、设备等等各种各样的事情。
但是，理想是丰满的，现实还有很多挑战。
我们现在能做到什么呢？现在，一些专项能力的智能体其实已经到了可用的状态。比如说现在非常火的Coding Agent，数据智能分析Agent，深度研究（Deep Research）的Agent，这些Agent已经可以很好帮助我们工作，为我们生活带来很多的便利。
一会儿我们同事也会介绍像“秒哒”这样的Coding Agent，可以帮助我们快速构建需要的应用。除此之外还有一些智能体构建的平台，智能体构建的框架，能够帮助我们快速地构建自己所需要的智能体，这些也在快速的发展。这些是我们目前能看到的，已经可以用上的构建自己智能体的工具。
刚才我们同事也在提醒我时间到了，我就唠到这里。谢谢大家！
来源：小羊论科技