2025年，全球AI Agent市场规模已达73.8亿美元，几乎比2023年的37亿美元翻了一番，但这条通往通用人工智能的道路是否真的如我们预期的那样清晰？

“请帮我开发一个旅游网站，用户输入目的地后能自动生成不同类型的路线。”这样一个复杂的指令，在MGX多智能体平台上，被自动分解并分配给了一整套虚拟团队：领队Mike负责统筹，产品经理Emma撰写需求文档，数据分析师David进行市场研究，工程师Alex编写代码。几小时之内，一个功能完整的网站便诞生了。

而如果只把同样的指令交给单一的大模型，我们很可能只能得到一些代码片段和建议。

01 从“聪明大脑”到“能干助手”：大模型与Agent的本质区别

如今，大模型如同一个才华横溢但略显笨拙的学徒，它博览群书，可以流畅地讨论几乎任何话题，生成优美的文章甚至代码，但它缺乏与世界真实交互的能力。

它的本质是一个基于海量数据训练的概率预测模型，核心能力体现在语言理解与生成、知识存储与推理以及内容创作上。

但大模型具有被动性——你问我答，不推不动。它是一个强大的“信息处理与生成工具”，而非一个能主动完成任务的实体。

Agent则完全不同。它是一个完整的智能系统，以大模型为大脑，同时赋予了它规划、执行和反思的能力。如果把大模型比作一个博学的百科全书，那么Agent就是配备了这个百科全书的全能秘书，它不仅懂得多，还能实际做事。

在杭州南湖未来科学园，实在智能公司开发的实在Agent已经作为数字员工在5000多家企业“上岗”，它能按指令自动使用各种电脑软件完成工作。

孙林君，实在智能的CEO，形象地解释了其工作原理：“对智能体实在Agent来说，塔斯大模型就相当于‘大脑’，ISSUT技术相当于‘眼睛’，RPA则是‘手脚’。有了这些，‘数字员工’才能准确地理解指令、找到目标软件、执行任务。”

02 多智能体协作：超越“模型即Agent”的新范式

如果说单个Agent已经能够提升生产力，那么多智能体系统则代表着更为革命性的进步。多智能体不是简单的叠加，而是通过分工协作创造出一种群体智能。

MGX平台展示的多智能体协作令人印象深刻。在一个测试中，当被要求对比小米17与iPhone17系列手机时，MGX的深度研究功能能够自动制定研究计划，全面分析两款手机在定位、性能、影像、屏幕、续航等方面的差异，并生成详尽的研究报告。

更值得注意的是，在这个过程中，不同的Agent各司其职，有的负责数据分析，有的负责内容生成，还有的负责幻灯片制作，而且它们展现出自我反思的能力——工程师Alex曾主动表示在UI渲染部分做得不够好，没有展示详细的对比内容。

这种多智能体架构正引发学术界和产业界的重新思考。AAAI 2025年的人工智能研究未来报告中有76%的受访研究者认为，仅仅扩大当前的AI方法不足以产生AGI。

弗吉尼亚大学计算机科学家亨利·考茨指出：“我相信，提高可信度的下一阶段将是用合作的团队取代单个人工智能代理，这些团队不断核实彼此的事实，并努力保持彼此的诚实。”

03 市场落地：从概念验证到规模化应用

AI智能体不再只是实验室里的概念，而已成为企业数字化转型的重要力量。2025年，已有85%的组织在至少一个工作流程中引入了AI Agent，显示出其在企业层面的应用已迅速超越传统的被动式AI工具。

中国企业级AI Agent市场在2025年规模已达到约232亿元，呈现出“头部引领、中小踌躇”的特征。头部企业成为采购主力，其中70%愿意为定制化解决方案付费，应用主要集中在智能客服和供应链优化等领域。

实在Agent在跨境电商领域的应用尤为亮眼。以跨境品牌“倍思”为例，通过引入数字员工，实现了7×24小时多语种客服支持，将客户等待时间压缩至秒级。

在运营环节，实在Agent能够将商品上架时间从原先人工操作的2小时大幅缩短到5分钟，关键词与多语言描述等工作也全部自动完成。

04 通往AGI之路：为何多智能体可能更接近目标？

通用人工智能被视为人工智能领域的圣杯，指的是机器能够像人类一样解释信息并从中学习，具备人类级别的智能。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼将其描述为“可替代人类完成绝大多数经济价值工作的智能体”。

当前AI发展面临一个关键抉择：是继续沿着单一模型规模不断扩大的道路前进，还是转向多智能体协作的路径？

从第一性原理来看，技术奇点的加速实现依赖于优化关键要素：资源效率、人才杠杆、系统可扩展性和涌现智能。多智能体系统在这些方面展现出明显优势。

单一超级模型路径面临着日益明显的瓶颈：冯·诺依曼瓶颈限制了串行处理，导致自我改进陷入局部最优。

尽管全球AI投资在2025年达到2800亿美元，其中大部分流向了基础模型，但多智能体系统市场也在快速增长，2025年已达到43.5亿美元，预计到2034年将增长至1032.8亿美元。

多智能体系统之所以可能更接近AGI，是因为它们更贴近人类智能的本质——人类文明之所以能够繁荣发展，靠的不仅是使用工具，还包括分工协作和反思能力。

就像人类通过让猎人专注狩猎、工匠专注制造工具而建立起文明一样，多智能体系统通过专业化分工，能够更高效地解决复杂问题。

05 未来展望：人机协作的新纪元

AI智能体的发展不意味着人类的替代，而是人机协作新纪元的开启。调查显示，约71%的用户倾向于采用“人机协作”模式，尤其在高风险决策中，以确保AI驱动任务的安全性与可追责性。

实在智能的孙林君预测：“未来键盘和鼠标都会消失，你只需说话，AI会完成一切。人机协作时代，我们每个人都将拥有‘千军万马’。”

这一幕正在成为现实——在深圳的一家工厂里，搭载国产芯片的人形机器人正精准装配电路板，将工伤率降低了70%；而在不远的设计中心，工程师们专注于将客户模糊的创意转化为AI可执行的精准指令。

这正是通用智能时代的隐喻：机器接管重复劳动，人类转向创造力与伦理校准。

回到我们最初的问题：Agent、大模型与AGI之间究竟是何关系？答案已经清晰——大模型是当下AI能力的基石，Agent是让这一基石发挥实际价值的实践，而AGI则是引领所有努力的远方。

多智能体系统通过模拟人类社会的协作与反思机制，正成为通往AGI的可行路径。毕竟，人类文明不是靠单个天才，而是靠无数专业个体的协作与代际知识积累构建起来的。

或许，通用人工智能的真正钥匙，就藏在这种集体智能的模拟之中。