2025年，大语言模型（LLMs）已成为人工智能领域的核心驱动力，深刻影响着全球科技发展。结合产品经理体系《AI研创社内刊-7月》及以及互联网上的最新信息，本报告对全球和国内领先的大语言模型进行全面分析，涵盖技术架构、性能优势、局限性以及创业团队的可访问性。同时，为初学者提供技术扫盲和实用工具介绍，帮助团队成员更好地理解和应用这些技术。
智能体框架
智能体框架（Agent Framework）是构建和部署智能体（Agent）的基础架构，它提供了一套标准化的工具、接口和运行环境，帮助开发者快速实现具有自主决策、环境交互、目标驱动等能力的智能体。智能体可以是软件程序、机器人，甚至是虚拟角色，其核心是通过感知环境、处理信息、执行动作来完成特定任务。
一、智能体框架的核心目标
简化开发流程：提供模块化组件（如感知模块、决策模块、执行模块），避免重复开发基础功能。
支持复杂能力：集成机器学习、自然语言处理、规划算法等，让智能体具备推理、学习、协作等高级能力。
增强可扩展性：允许开发者根据需求添加自定义模块（如特定领域的知识库、交互接口）。
保障可靠性：提供调试工具、日志系统、容错机制，确保智能体在动态环境中稳定运行。
二、智能体框架的核心组件
一个典型的智能体框架通常包含以下关键模块，各模块通过标准化接口协作：
1. 感知模块（Perception）
功能：获取外部环境或用户输入的信息（如文本、图像、传感器数据）。
技术实现：
自然语言处理（NLP）：解析用户指令（如使用 Transformer 模型）。
计算机视觉（CV）：识别图像中的物体（如使用 YOLO 模型）。
传感器接口：对接物理设备（如温度传感器、机器人雷达）。
2. 决策模块（Decision-Making）
功能：根据感知到的信息和预设目标，制定行动方案。
技术实现：
规则引擎：基于预设逻辑（如 “如果温度> 30℃，则启动风扇”）。
机器学习模型：通过训练数据学习决策模式（如强化学习中的 Q-Learning）。
规划算法：生成多步骤行动路径（如 A * 算法用于路径规划）。
3. 执行模块（Action）
功能：将决策转化为具体操作，作用于环境或用户。
示例：
软件层面：发送消息、调用 API、修改文件。
物理层面：机器人移动、机械臂抓取物体。
4. 记忆模块（Memory）
功能：存储历史信息（如用户偏好、环境状态变化），支持智能体的长期学习和上下文理解。
分类：
短期记忆：临时存储当前会话的上下文（如聊天机器人记住用户前几句发言）。
长期记忆：持久化存储知识（如用户画像、领域知识库）。
5. 通信模块（Communication）
功能：支持智能体之间或智能体与用户的交互。
形式：
人机交互：文本、语音、图形界面。
智能体协作：通过消息队列（如 MQTT）或 API 交换数据（如多智能体系统中分工完成任务）。
三、智能体生态应用
1. TEN（Transformative Extensions Network）
- 开发者：开源社区
- 能力：实时多模态AI代理（语音、视频、文本），易于使用，减少编码复杂性。
- 工作原理：提供构建代理的框架，支持实时视觉、语音和文本交互，支持C、C++、Go、Python、JavaScript、TypeScript等多种编程语言，兼容Dify和Coze等平台。
- 比较：首个真正实时多模态代理框架，专为开发者提供无需深度AI知识即可构建代理的便捷方式。
- 应用场景：语音聊天机器人、AI生成会议记录、语言导师、虚拟伴侣。
- 学习路径：
- 阅读TEN官方文档（[TEN Framework]
- 实践：在GitHub上运行TEN Agent示例。
2. DeerFlow
- 开发者：ByteDance
- 能力：多代理研究框架，结合语言模型与工具（如网络搜索、爬虫、Python执行）。
- 工作原理：自动化深度研究任务，从知识收集到生成报告和音频，基于LangChain和LangGraph，支持人机协作。
- 比较：比OpenAI的DeepResearch更强大，免费，开源。
- 应用场景：研究分析、数据科学、技术写作。
- 学习路径：
- 阅读DeerFlow文档（[DeerFlow]
- 实践：在GitHub上运行DeerFlow示例。
- 参考《ByteDance Open-Sources DeerFlow》（[MarkTechPost]
3. UI-TARS
- 开发者：ByteDance
- 能力：多模态AI代理，专注于GUI交互和游戏环境，感知屏幕内容，生成控制动作（如鼠标、键盘）。
- 工作原理：端到端训练的视觉语言模型，整合感知、推理、定位、记忆，支持跨平台操作。
- 比较：在GUI自动化和游戏推理基准测试中，超越OpenAI的Operator和Anthropic的Claude 3.7。
- 应用场景：软件自动化、游戏AI、界面交互。
- 学习路径：
- 阅读UI-TARS文档（[UI-TARS](https://github.com/ByteDance/UI-TARS)）。
- 实践：在GitHub上运行UI-TARS示例。
- 参考《ByteDance Releases UI-TARS-1.5》
4. Trae Agent
- 开发者：ByteDance
- 能力：基于LLM的代理，专注于软件工程任务，如调试、修补。
- 工作原理：CLI工具，自动规划和执行软件工程任务，支持实时协作和CI/CD自动化。
- 比较：专注于软件工程，属于ByteDance不断扩展的AI组合的一部分。
- 应用场景：代码维护、团队协作、编程教学。
- 学习路径：
- 阅读Trae Agent文档（[GitHub]
- 实践：运行Trae Agent示例，自动化调试任务。
- 参考《ByteDance Just Released Trae Agent》（[MarkTechPost]
5. Coze Studio
- 开发者：ByteDance
- 能力：一站式AI智能体开发平台，支持多种框架和模型，适用于快速开发交互式AI应用。
- 工作原理：提供低代码界面，允许开发者快速构建和部署智能体，支持与LLMs（如DeepSeek-R1）集成，兼容TEN框架。
- 比较：与Dify类似，但更专注于多模态交互，适合快速原型开发。
- 应用场景：语音助手、视频交互应用、实时客服。
- 学习路径：
- 阅读Coze官方文档（[Coze]
- 实践：使用Coze Studio构建一个语音交互智能体。
- 参考Coze教程（[Coze Tutorials]
6. Dify
- 开发者：开源社区
- 能力：开源AI代理开发平台，支持多模态交互和任务自动化，提供低代码界面。
- 工作原理：允许开发者通过可视化界面构建智能体，支持与开源LLMs（如Llama 4）集成。
- 比较：与Coze Studio类似，但更强调开源和社区支持。
- 应用场景：企业自动化、问答系统、内容生成。
- 学习路径：
- 阅读Dify文档。
- 实践：使用Dify搭建一个基于文档的问答系统。
四、智能体框架的发展趋势
大模型融合：越来越多框架集成 GPT、LLaMA 等大语言模型，提升智能体的自然语言理解和推理能力。
多模态交互：支持文本、图像、语音等多类型输入输出，增强智能体的环境感知维度。
自主进化：通过持续学习（如在线强化学习），让智能体在动态环境中自主优化决策能力。
安全性增强：添加伦理约束、权限管理模块，防止智能体执行有害操作（如生成虚假信息、越权控制设备）。
五、常见智能体框架及适用场景
六、智能体框架是实现智能体功能的 “脚手架”
智能体框架是实现智能体功能的 “脚手架”，其设计直接影响智能体的灵活性、效率和可扩展性。开发者可根据任务需求（如是否需要物理交互、是否涉及多智能体协作）选择合适的框架，或基于基础框架定制模块，快速构建符合场景的智能体系统。随着人工智能技术的发展，智能体框架将进一步向 “通用化、自主化、安全化” 方向演进，推动智能体在更多领域（如智能家居、自动驾驶、工业自动化）的落地。
