2025年中的AI应用浪潮中，智能体（Agent）作为一种新兴的技术形态，已经在许多领域展现了巨大的潜力。无论是你使用的智能助手，还是在自动化开发和测试中的各种Agent系统，它们的底层架构都在不断变化与创新。
实际效果来看，一个Agent的执行方式和交互方式，直接决定了它的能力、可扩展性、安全性、以及部署成本。了解这些技术架构，不仅能帮助我们更好地理解智能体的“心脏”，也能指导开发者和企业在项目中做出更好的选择。
本文将从两个核心维度来解读智能体的技术架构：执行架构与交互方式，并通过具体的案例帮助你更好地理解这些技术流派的应用场景和优势。
执行架构：智能体的“骨架”
在谈论智能体的执行架构时，我们关心的是Agent运行在哪种环境下，它的执行机制是如何设计的。执行架构可以直接影响智能体的响应速度、可靠性以及资源消耗。
1. 虚拟机派（VM-based Agent）
虚拟机派的智能体通常运行在Python虚拟机、JavaScript引擎或WASM（WebAssembly）虚拟机等环境中。这类架构的优势在于能够执行动态代码，并且在开发过程中提供高度的灵活性。
- 代表项目：AutoGPT、LangChain Agent
- 应用场景：这种类型的智能体非常适合需要高度灵活性和扩展性的场景，如自然语言处理、文本生成等任务。
虚拟机派的智能体，常常借助Python等语言的强大生态，能够在运行时动态调整行为，甚至集成其他复杂的API与插件。这使得它们可以应对多变的需求，同时保持代码的简洁与灵活。
2. 脚本解释器派（REPL-based Agent）
脚本解释器派的智能体基于REPL（Read-Eval-Print Loop）机制，直接执行命令并实时反馈结果。它们常用于需要与系统深度交互的环境，特别是在执行命令行任务时非常高效。
- 代表项目：AI Shell Agent、BashGPT
- 应用场景：适用于开发、运维自动化以及那些涉及大量系统命令执行的任务。
这种架构的核心优势在于快速响应系统指令，并且能够在实时环境中调整行为。它们非常适合那些频繁依赖命令行工具的任务，如自动化部署、日志分析等。
3. 容器化派（Containerized Agent）
容器化派的智能体则依托于Docker、Kubernetes等容器技术，每个Agent任务都会被隔离在独立的容器中运行。它的主要优势是安全性和可扩展性，尤其适合多Agent协同工作的场景。
- 代表项目：OpenDevin、Cognition
- 应用场景：适合需要高安全性和协同处理的任务，特别是在云环境或分布式系统中。
容器化派的智能体能够独立运行并且与其他智能体进行高效协作，适用于微服务架构以及大规模分布式系统。它们能够确保每个任务都在相对独立的环境中执行，避免相互干扰。
4. 工具链派（Tooling-based Agent）
工具链派的智能体则通过调用本地命令行工具（CLI），如Git、Makefile、ffmpeg等，来完成各种任务。它们的优势在于可以高效地调用现有工具，快速完成复杂的工作流。
- 代表项目：Smol-Developer、Devika
- 应用场景：适合开发自动化、软件构建与部署、以及需要与系统工具深度集成的任务。
工具链派的智能体，通常是工程化程度很高的工具，能够帮助开发者提高工作效率。它们可以自动化代码编写、构建、测试、部署等多个环节。
交互方式：智能体的“行为模式”
在执行架构决定了Agent的“骨架”之后，交互方式则决定了智能体如何与外界世界进行沟通。交互方式可以理解为智能体如何获取外部信息，并基于这些信息做出反应。
1. 浏览器控制（Browser-native Agent）
浏览器控制的智能体能够模拟用户在网页上的行为，比如填写表单、点击按钮、进行网页交互等。通过工具如Puppeteer、Playwright，它们能够精确控制浏览器并执行一系列动作。
- 代表项目：AutoGPT + Browser、AgentGPT
- 应用场景：特别适合网页自动化任务，如爬虫、自动化测试、以及数据采集等。
浏览器控制的智能体，可以模拟人类的浏览器行为，因此它们对于需要网页交互的任务非常有效。
2. API调用（API-based Agent）
API调用的智能体通过调用预先定义好的API接口来完成任务。通过这些API，它们可以与各种服务进行交互，处理数据、调用远程系统功能等。
- 代表项目：LangChain Tool、OpenAI Plugin
- 应用场景：非常适合那些需要与第三方服务或系统深度集成的任务，如通过API调用天气数据、金融数据等。
API调用的智能体通常效率较高，可以方便地与其他系统或工具进行无缝对接，因此在构建集成系统时非常有用。
3. 系统命令调用（System-call Agent）
系统命令调用的智能体直接在操作系统层面执行命令，如使用curl进行网络请求、使用git进行版本管理等。
- 代表项目：Devika、Smol-Developer
- 应用场景：适用于开发环境、运维任务、系统管理等需要直接操作系统工具的任务。
这种类型的智能体通过调用操作系统提供的命令和工具，能够高效处理大量的系统级任务。
4. GUI模拟（GUI-based Agent）
GUI模拟的智能体通过视觉感知和控制鼠标、键盘的方式与用户界面进行交互。这类智能体能够完成比命令行更复杂的操作，模拟真实用户的行为。
- 代表项目：NatBot
- 应用场景：适合需要模拟用户与桌面应用程序或Web应用交互的任务，如自动化测试、用户行为模拟等。
虽然GUI模拟的效率可能不如其他交互方式，但它的通用性非常强，几乎可以与任何图形界面应用进行交互。
技术流派：案例对照
| 项目名 | 执行架构 | 交互方式 | 适用方向 |
|---|---|---|---|
| AutoGPT | Python VM | 插件 + 浏览器控制 | 通用任务、文本处理 |
| Devika | 本地脚本 + 容器 | CLI工具链 | 软件开发 |
| OpenDevin | 多Agent + 容器 | GUI + CLI控制 | 多任务协同开发 |
| NatBot | 浏览器嵌入 | 视觉 + GUI控制 | 网站测试、自动浏览 |
Agent产品选型
通过上述对比，你可以看到不同执行架构与交互方式的优缺点以及适用场景。选择合适的技术流派，能够帮助你在项目中充分发挥智能体的优势，提升效率与精度。
无论你是开发者、企业用户，还是技术爱好者，理解这些技术流派的不同特点与应用场景，能够让你在复杂的智能体技术世界中游刃有余。
| 分类 | agent | 是否开源 | 是否开源完整产品 | 是否依赖生态 |
|---|---|---|---|---|
| SDK类 | SpringAI-Alibaba | 部分 | 否，只开源SDK（SDK） | 是（阿里云百炼平台） |
| Coze | 部分 | 否，只开源部分Nieo SDK（SDK） | 是（火山引擎平台） | |
| 框架类 | Fellow | 是 | 否，只开源了Eko智能体框架（框架） | 否 |
| Dify | 是 | 否，只开源了智能体框架，且主要是workflow（框架） | 否 | |
| SkyworkAI | 是 | 否，只开源了智能体框架（框架） | 否 | |
| OpenManus | 是 | 否，只开源了智能体框架（框架） | 否 | |
| Owl | 是 | 否，只开源了智能体框架（框架） | 否 | |
| n8n | 是 | 否，只开源了智能体框架，且主要是workflow（框架） | 否 | |
| 协议类 | MCP | 是 | 否，只是开源协议 | 否 |
| A2A | 是 | 否，只是开源协议 | 否 | |
| AG-UI | 是 | 否，只是开源协议 | 否 | |
| 技术模块类 | memory0 | 是 | 否，只是开源的技术模块 | 否 |
| LlamaIndex | 是 | 否，只是开源的技术模块 | 否 | |
| 产品类 | JD JoyAgent | 是 | 是，开源端到端完整的Agent产品（产品） | 否 |