來源：鈦媒體

百度發布文心一言正式發布不久後的四月，很多人還在感嘆文心一言生成的圖片多歡樂，更多人在爲ChatGPT、Midjourney各種培訓而瘋狂的時候，Meta創始人兼CEO扎克伯格正在想着如何"以有用且有意義的方式"向全球數十億人介紹AI Agents的機會。

OpenAI完成新一輪3億美元融資的5月，創始人Sam Altman私下對一些开發者說希望將ChatGPT打造成個人工作助手，知情人士透露的消息則是OpenAI一直在關注如何使用聊天機器人來創建自主AI Agents，相關功能很有可能部署在ChatGPT助手中。

6月的一次全體員工會議上，扎克伯格宣布了一系列處於不同开發階段的技術，其中一個就是將帶來具有不同個性和能力的AI Agents爲用戶提供幫助或娛樂。

就在7月，Meta發布了AI Agent項目MetaGPT，這是一個基於GPT-4提供了專注於軟件开發的自動智能體框架。

在國內，雖然AutoGPT早在四月份就與國外同步火了，但限於大部分人對其背後的AI Agent缺少了解，开始的反響並不是太熱烈。

直到7月初OpenAI應用人工智能研究負責人Lilian Weng那篇關於AI Agent的博文刷爆AI圈後，媒體圈、學研界、投資領域才真正开始熱烈討論AI Agent。

由此國內真正开啓了探索與研究AI Agent的熱潮，並且也有一些廠商开始以AI Agent模式重構產品架構與商業模式。

隨着AI Agent原理、模式以及構建方式越發明朗，很多受困於技術、模式、生態乃至政策的創業者都是眼前一亮。

AI Agent不僅讓大家看到了大語言模型（LLM，Large language Model）落地的方向，讓更多創業者進一步燃起了LLM創業的希望，也讓廣大企業看到了高效應用LLM的未來趨勢。

對於AI Agent創業，OpenAI的聯合創始人Andrej Karpathy認爲，普通人、創業者和極客在構建Agents方面比OpenAI更有優勢，大家處於平等競爭的狀態。

而大公司一邊，面對大型科技公司和創業公司都有可能抓住這次Agent的機會，比爾蓋茨也表示如果微軟沒有介入他會感到失望。

在科技巨頭強勁推動、創業者快速擁抱以及大企業的積極引入下，AI Agent徹底火爆了。並且與之前LLM缺乏落地的境況不同，這次AI Agent再也不是紙上談兵，目前已經有很多公司推出了Agent項目及相關產品。

有業內人士透露，至少有100+項目正致力於將AI智能體商業化，近10萬名开發人員正在構建自主Agent。在這些AI Agents中，既有國外主要基於GPT與开源Agent框架構建的Agent項目，也有國內基於國產大模型（自研領域大模型）+开源架構的Agent產品。

說了那么多，都有哪些公司推出了Agent產品？目前的AI Agent產品又是什么形態？本文盤點了全球六十個AI Agent，以讓大家更好地了解AI智能體。

PS：因本文盤點的Agent項目衆多，故而字數也達到了1W+，建議大家先收藏再閱讀。

從AI Agent說起

雖然LLM具備了足夠的智慧，但想要讓它給出精確答案，還需要輸入足夠精准的prompt。一個掌握prompt的人和一個普通人使用同一個大模型提問問題，得到的答案會有很大區別：前者可以用多種技巧得到想要的結果，而後者就只能望LLM興嘆了。

想要用好LLM，就得先學會使用prompt，這個需求已經催生出一個不小的培訓市場。prompt提示工程，在增加LLM使用難度的同時，也使得用戶體驗有所降低。本來應該盡顯自然語言優勢的LLM，反而因爲繁雜的prompt而變得對普通用戶不是那么友好。

這樣，提示工程也就成了橫亙在普通人與大模型之間的一座大山。

如何更好地解決這個問題呢？答案正是AI Agent（國內稱作AI智能體）。

AI Agent是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能實體。不同於傳統的AI，AI Agent 具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。

而在LLM到來之後，AI Agent就被定義爲基於LLM驅動的Agent實現對通用問題的自動化處理。

我們知道，LLM主要擅長處理和生成文本。它們可以回答問題、寫文章、生成創意內容、幫助編程等。但LLM還是一個被動的工具，只在你給它輸入時才會產生輸出。

AI Agent提供了更廣泛的功能，特別是在與環境的交互、主動決策和執行各種任務方面。可以說，AI Agent是真正釋放LLM潛能的關鍵，它能爲LLM核心提供強大的行動能力。

AI Agent和大模型的主要區別在於：大模型與人類之間的交互是基於prompt實現的。用戶prompt是否清晰明確會影響大模型回答的效果，沒有精確有效的prompt，即便是能力最強的ChatGPT也不行。

AI Agent 的工作僅需給定一個目標，就能夠針對目標獨立思考並做出行動，它會根據給定任務詳細拆解出每一步的計劃步驟，依靠來自外界的反饋和自主思考，爲自己創建 prompt以實現目標。

比如讓ChatGPT买一杯咖啡，ChatGPT給出的反饋一般類似"無法購买咖啡，它只是一個文字AI助手"之類的回答。

但你要告知基於ChatGPT的AI Agent工具讓它买一杯咖啡，它會首先拆解如何才能爲你購买一杯咖啡並擬定代用某APP下單以及支付等若幹步驟，然後按照這些步驟調用APP選擇外賣，再調用支付程序下單支付，過程無需人類去指定每一步操作。

雖然AI工具和Agent都是旨在自動化任務的軟件程序，但特定的關鍵特徵將AI智能體區分爲更復雜的AI 軟件。

當AI工具具有以下特徵時，就可以將該工具視爲AI Agent:

自治（Autonomy）：AI 虛擬智能體能夠獨立執行任務，而無需人工幹預或輸入。

知覺（Perception）：智能體功能通過各種傳感器（如攝像頭或麥克風）感知和解釋它們所處的環境。

反應（Reactivity）：AI 智能體可以評估環境並做出相應的響應以實現其目標。

推理和決策（Reasoning and decision-making）：AI 智能體是智能工具，可以分析數據並做出決策以實現目標。他們使用推理技術和算法來處理信息並採取適當的行動。

學習（Learning）：他們可以通過機器、深度和強化學習元素和技術來學習和提高他們的表現。

通信（Communication）：AI 智能體可以使用不同的方法與其他智能體或人類進行通信，例如理解和響應自然語言、識別語音以及通過文本交換消息。

以目標爲導向（Goal-oriented）：它們旨在實現特定目標，這些目標可以通過與環境的交互來預定義或學習。

在類別上，AI智能體分目前可分爲自主智能體（Autonomous Agent）和生成智能體（Generative Agent）。

自主智能體如Auto-GPT，能夠根據人們通過自然語言提出的需求，自動執行任務並實現預期結果。在這種合作模式下，自主智能體主要是爲人類服務，更像是一個高效的工具。

生成智能體，如斯坦福和谷歌的研究者共同創建的西部世界小鎮或者《西部世界》中的人形機器人，它們在同一環境中生活，擁有自己的記憶和目標，不僅與人類交往，還會與其他機器人互動。

關於AI智能體，最近復旦大學自然語言處理團隊（FudanNLP）推出的86頁LLM-based Agents 綜述論文，全面梳理了基於大型語言模型的智能代理現狀，包括：LLM-based Agent 的背景、構成、應用場景、以及備受關注的代理社會。

說了這么多，很多朋友可能仍對AI智能體沒有直觀的感受。不要着急，下文我們將通過一個對比案例來加深大家的認知。

Ai智能體滲透各領域

AiAgent.app是一個Web 應用，它允許用戶創建自定義AI智能體以執行特定任務並實現目標。

下面王吉偉頻道將通過使用Ai智能體與直接使用LLM的對比體驗，看看AI智能體的優勢。

比如想了解過去一個月AI行業的新聞和趨勢，在Claude輸入：過去一個月人工智能行業最新新聞和趨勢的摘要。

所得到的結果，如下圖：

可以看到，Claude只是列出了幾條與AI相關的新聞資訊摘要。

而在AiAgent.app輸入這段話，它首先會將你的需求分解成十項任務，然後通過提示與用戶交互完成每一項任務，並爲每項任務輸出結果。顯然，在AiAgent.app得到的關於近期AI行業的內容，要比在直接使用其他LLM獲得的內容更加全面。

直接使用大模型能夠獲取這些內容嗎？理論上通過輸入更多的Prompt也能完成，但至少需要輸入十次，也不能保證所輸入Prompt精確性，且有時甚至不知道想要獲取什么信息。

而在AiAgent.app只需要輸入一句話，它就分析出了你可能的需求並列出相對全面的內容目標，引導你去完成想要的東西，效率提升數倍。

兩者對比下來，在內容獲取的豐富度以及效率上，顯然AI Agent更勝一籌。這種資訊內容類Agent對媒體從業者、行業分析師等職業具有非常大的價值，能夠大大減少研究資料的獲取時間。

現在已經出現了一些面向更精確用戶群體及應用場景的此類Agent，比如哥倫比亞大學推出的GPT Researcher就是一個基於ChatGPT的面向研究人員的Agent，可以爲用戶創建各種研究報告以促進研究。

這個案例還只是內容的獲取，事實上現在已經出現面向多個應用場景的Agent，足以調動更多軟件應用乃至硬件設備完成各項任務。

比如有些人已經通過AutoGPT實現了訂餐、訂票、打車以及購物；斯坦福西部世界小鎮裏的25個AI Agent每天都在散步、約會、聊天、喝咖啡以及分享當天的新聞；谷歌Deepmind推出了利用機械臂自動執行各種工作的robotic agent；亞馬遜也推出了Amazon Bedrock Agents用於自動分解企業AI應用开發任務；IBM Watson Health已經在很多醫院幫助醫生診斷、治療和監測患者。

雖然Ai Agent火爆的時間還不算長，但一經出現就得到了衆多領域諸多企業的擁戴。大語言模型的多模特能力加上如今更大的算力，讓多年前就提出的Agent快速得到價值凸顯，並以超強的滲透率在更多領域落地。

而隨着MetaGPT等开源AI Agent的出現，更多技術供用商與創業團隊引入Agent，更多組織認知並接受Agent，它必然會快速成爲LLM的落地個領域的主要模式，助力千行百業更好的應用LLM。

全球60個AI Agent大盤點

上面案例中所提到的AiAgent.app，是近幾個月來風頭正盛的AI Agent代表性產品之一。包括這款AI智能體在內的國內外多個Agent，均可以在下面的項目盤點名單中看到。

爲了讓大家更好地了解目前已推出的AI Agent，王吉偉頻道（id:jiwei1122）將這些AI Agent分爲媒體報道、國內已推出、行業型、海外其他以及GitHub項目幾類，以後還會逐步獎勵項目庫，將這些Agent分門別類編入不同類別。

本文所盤點的AI Agents，既包括AI Agents框架及工具，也包括基於一些开源框架打造的AGENT產品，同時大部分項目及產品都爲自主智能體。

因爲一些廠商比較低調並未對外宣傳，本文盤點的AI Agent並不完全，所以也叫作AI AGENT不完全名單。歡迎更多廠商及創業者看到本文後與王吉偉頻道聯系，大家一起爲AI AGENT生態的繁榮發展做一份貢獻。

媒體報道的AI Agent

1、Auto-GPT

Auto GPT是Github上的一個免費开源項目，結合了GPT-4和GPT-3.5技術，通過API創建完整的項目。

與ChatGPT不同的是，用戶不需要不斷對AI提問以獲得對應回答，在AutoGPT中只需爲其提供一個AI名稱、描述和五個目標，然後AutoGPT就可以自己完成項目。它可以讀寫文件、瀏覽網頁、審查自己提示的結果，以及將其與所說的提示歷史記錄相結合。

Auto-GPT是GPT-4完全自主運行的首批示例之一，它突破了人工智能所能做的界限。

2、AgentGPT

AgentGPT允許您配置和部署自主AI智能體。只要爲你的自定義AI命名並讓它开始任何可以想象的目標，它就能通過思考要完成的任務、執行任務並從結果中學習來嘗試實現目標。

3、Baby AGI

這是一個人工智能驅動的任務管理系統。該系統使用OpenAI和Pinecone API來創建、確定優先級和執行任務。通過分析先前任務的結果和預定義的目標來創建任務，並使用 OpenAI 的自然語言處理（NLP）和Chroma在上下文中存儲和檢索任務結果。

Baby AGI的吸引力在於它能夠根據先前任務的結果自主解決任務並保持預定義的目標，還能有效地確定任務的優先級。

4、Jarvis （HuggingGPT）

由Microsoft开發的一種獨特協作系統，可以使用多個AI模型來完成給定的任務，以ChatGPT充當任務控制者。該項目在GitHub上被稱爲JARVIS，現在可以在Huggingface（因此稱爲HuggingGPT）上試用，這個Agent與文本、圖像、音頻甚至視頻配合得非常好。

其工作方式類似於OpenAI通過文本和圖像展示GPT 4的多模態功能，但JARVIS 更進一步集成了用於圖像、視頻、音頻等的各種开源 LLM，還可以連接到互聯網並訪問文件。例如，您可以輸入來自網站的 URL 並詢問相關問題。

5、Aiagent.app

Ai Agent是一個Web 應用，允許用戶創建自定義AI智能體以執行特定任務並實現目標。AI 智能體的工作原理是將目標分解爲較小的任務，並逐個完成它們。好處包括能夠同時運行多個AI 智能體，並使對尖端技術的訪問民主化。

AI Agent還擁有諸如具有語法突出顯示的內聯代碼塊，以及與第三方平台的無縫協作等功能。該工具是免費使用的，它提供了一種簡化方法來構建AI智能體，無需更多技術知識。

6、CamelAGI

Camel AGI是一個生成式AI工具，使用戶能夠通過角色扮演自主AI智能體來解決給定的任務，當然用戶需要啓用Javascript以使用此工具。Camel AGI允許用戶使用AI智能體完成任務，並提供使用Google登錄或在Github上爲該工具加星標的選項。

7、"Westworld" simulation西部世界小鎮

這個項目來自斯坦福大學和谷歌的研究人員創建了一個交互式沙盒環境，其中包含25個可以模擬人類行爲的生成AI智能體。他們在公園裏散步，在咖啡館喝咖啡，並與同事分享新聞，表現出令人驚訝的良好社交行爲。

比如，從一個用戶指定的一個概念开始，即一個智能體想要舉辦情人節派對，智能體在接下來的兩天內自動傳播派對邀請，結識新朋友，互相約對方約會派對，並協調在正確的時間一起出現在派對上。

8、GPT-Engineer

GPT-Engineer是一個开源AI工具，允許用戶指定他們想要構建的內容，然後與AI進行澄清對話以生成所需的代碼庫。該工具旨在提供簡單靈活的用戶體驗，允許用戶根據自己的需要調整和擴展其功能。

該工具包括指定AI智能體的身份、存儲與GPT4的通信歷史記錄以及重新運行消息日志等功能。歡迎對項目做出貢獻，感興趣的個人可以參考 GitHub 存儲庫上提供的路线圖、項目和問題。GPT-Engineer旨在成爲一個开放平台，供开發人員探索和構建其代碼生成工具箱。

9、MetaGPT

由Meta公司推出的MetaGPT是一個多智能體框架，採用單行輸入來生成 API、用戶故事、數據結構、競爭分析等。該框架可以充當產品經理、軟件工程師和架構師。該框架可以充當整個軟件公司，只需一行代碼即可編排SOP。

MetaGPT與人類SOP流程設計集成。因此，基於LLM的智能體生成高質量，多樣化，結構化的文檔和設計。MetaGPT 的設計使爲復雜任務設計解決方案變得容易，並提供幾乎可以與人類智能相媲美的問題解決能力。

10、Amazon Bedrock Agents

亞馬遜發布的Amazon Bedrock Agents，允許开發人員快速創建完全托管的智能體。通過對企業系統執行API調用，Amazon Bedrock智能體加快了可管理和執行活動的生成式AI應用程序的發布速度。

Amazon Bedrock Agents簡化了用戶請求任務的快速工程和編排。設置完成後，這些智能體可以自主構建提示，並使用公司特定的數據安全地增強提示，從而向用戶提供自然語言響應。這些高級智能體具有推斷自動處理用戶請求的必要操作的能力。

11、nvidia Voyager

由NVIDIA、加州理工學院等共同推出的Voyager，使用GPT-4來引導學習的Minecraft智能體通過像素世界，需要說明的是，Voyager依賴於代碼生成，而不是強化學習。

Voyager是第一個玩《我的世界》的終身學習智能體。與其他使用經典強化學習技術的 Minecraft智能體不同，Voyager使用GPT-4來不斷改進自己，通過編寫、改進和傳輸存儲在外部技能庫中的代碼來實現這一點。

這會產生一些小程序，幫助導航、开門、挖掘資源、制作鎬頭或與僵屍作战。GPT-4解鎖了一種新的範式，在此範式中"訓練"是代碼的執行，"訓練模型"是Voyager迭代組裝的技能代碼庫。

12、RoboAgent

Meta和CMU 聯合研究團隊耗時兩年，成功开發出的RoboAgent 通用機器人智能體。RoboAgent僅僅通過7500個軌跡的訓練就實現了12種不同的復雜技能，包括烘焙、拾取物品、上茶、清潔廚房等任務，並能在100種未知場景中泛化應用。

無論遇到多大的幹擾，RoboAgent 都能堅持完成任務。該研究的目標是建立一個高效的機器人學習範例，解決數據集和場景多樣性的挑战。研究人員提出了多任務動作分塊 Transformer（MT-ACT）架構，通過語義增強和高效的策略表示來處理多模態多任務機器人數據集。

13、Inflection AI Pi

Inflection AI公司推出的個人AI Agent產品Pi，核心大腦是公司研發的Inflection-1大模型，性能媲美GPT-3.5。Pi與時下流行的通用聊天機器人不同，它只能進行友好的對話，提供簡潔的建議，甚至只是傾聽。

它的主要特徵是富有同情心、謙虛好奇、幽默創新， 具有良好的情商，可以根據用戶的獨特興趣和需求提供無限的知識與陪伴。Inflection自开發Pi开始，就確定了Pi將作爲個人智能（Personal Intelligence），而不僅僅是輔助人工作的工具。

14、HyperWrite

Hyperwrite是一款AI寫作智能體工具，可幫助任何級別的創意作家更快、更自信地寫作。它包括自動寫入和提前打字等功能，可生成原始段落並提出克服作家障礙的想法。

該工具作爲免費的Chrome擴展程序提供，可以在任何網站上使用，而不會中斷工作流程。它被世界各地的專業人士、學生和創作者使用和信任，以提高他們的生產力。

15、GPT Researcher

GPT Researcher是一個基於AI的自主智能體，用於對各種任務進行全面的在线研究。該工具受到AutoGPT和"計劃和解決"提示的啓發，旨在改進當前語言模型中發現的速度和確定性問題，"通過並行智能體工作提供更穩定的性能和更高的速度，而不是同步操作。

根據該團隊的說法，GPT研究員通過生成相關的研究問題、匯總來自 20 多個網絡資源的數據以及利用GPT3.5-turbo-16和GPT-4來創建全面的研究報告來促進研究。

國內已推出的AI Agent

經過持續探索與嘗試，國內AI智能體相關的產品也开始嶄露頭角，下面介紹五款產品。

1、阿裏雲ModelScopeGPT

阿裏雲Mota社區推出的國內首個大型模型調用工具魔搭GPT（ModelScopeGPT），通過這一款工具，使用者們可以通過一鍵發送指令調用Mota社區中的其他人工智能模型，從而實現大大小小的模型共同協作，進而完成復雜的任務。

ModelScopeGPT基於开源大語言模型（LLM）的AI Agent（智能體）开發框架ModelScope-Agent。這是一個通用的、可定制的Agent框架，用於實際應用程序，其基於开源的大語言模型 (LLMs) 作爲核心，包含記憶控制、工具使用等模塊。

开源 LLM 主要負責任務規劃、調度以及回復生成；記憶控制模塊，主要包含知識檢索以及 prompt （提示詞）管理；工具使用模塊，包含工具庫以及工具檢索和工具可定制化。

2、實在智能TARS-RPA-Agent

實在智能在超自動化領域首發的TARS-RPA-Agent，是一個基於"TARS+ISSUT（智能屏幕語義理解）"雙模引擎、有"大腦"，更有"眼睛和手腳"的超自動化智能體，是能夠自主拆解任務、感知當前環境、執行並且反饋、記憶歷史經驗的RPA全新模式產品。

TARS-RPA-Agent採用以TARS大模型和ISSUT智能屏幕語義理解爲基座的技術框架。該技術框架分爲兩層結構：底層是包括通用基礎模型和各個垂直行業基礎模型在內的TARS系列大模型和智能屏幕語義理解技術；上層是依托這兩項關鍵技術完成全面升級和改造的超自動化產品。

TARS-RPA-Agent的核心LLM是實在智能基於通用大模型基座的自研垂直"塔斯（TARS）"大模型，TARS大模型具備優異的文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理等主流能力。

3、OmBot歐姆智能體

2023 世界人工智能大會上，聯匯科技發布了基於大模型能力的自主智能體（Auto AI Agent ）——OmBot 歐姆智能體，並針對典型場景需求推出了首批應用。

聯匯自主智能體包含了認知、記憶、思考、行動四大核心能力，作爲一種自動、自主的智能體，它以最簡單的形式中在循環中運行，每次迭代時，它們都會生成自我導向的指令和操作。因此，它不依賴人類來指導命令，具備高度可擴展性。

4、瀾碼科技Ask XBot

瀾碼科技構建的Agent平台"Ask XBot"，平台分兩層：第一層是專家賦能，專家通過拖、拉、拽以及對話交互的方式定義工作流程，教給機器，從而協助一线員工構建更高效工作的方法論；第二層是員工使用Agent，一线員工可以通過自然語言和Agent溝通並下達指令，讓Agent協助完成數據分析、資料調取等工作。

該公司計劃將Ask XBo打造成一個兼具通用性和易用性的平台，把這些API和Agent做好管理，讓Agent包裝不同的API，不同模型的Agent能夠在上面更好地協作，讓它們可以在平台上更有效率、更智能地服務好客戶。

5、ChatDev

由清華大學、北京郵電大學、布朗大學聯合研究團隊推出的ChatDev，是一個生成式智能體。它基於聊天的端到端軟件开發框架，能夠利用大型語言模型（LLMs）促進軟件开發過程中多角色（ChatGPT 的 "gpt3.5-turbo-16k" 版本）之間的有效溝通和協。

ChatDev的主要目的是通過聊天來進行遊戲开發。用戶只需提出想法，從設計到測試的整個流程都由AI完成，整個過程只需七分鐘即可完成。

面向不同領域的AI Agent產品

LLM還沒有出現之前，一些企業就已在研究傳統AI與Agent的結合應用。因此，AI Agenmt在各領域的落地比大家預想得要快很多。

下面，是幾個行業領域的代表性Agent應用。

在醫療領域，Agent可以幫助診斷、治療和監測患者。IBM Watson Health是一個AI智能體，可以分析醫療數據，以識別潛在的健康問題並推薦治療方案。

在金融領域，Agent可以分析財務數據、檢測欺詐行爲並提出投資建議。嘉信理財（Charles Schwab）使用名爲Intelligent Portfolio的人工智能智能體，根據客戶的投資目標創建和管理投資組合。

在零售業務場景中，Agent可以提供個性化推薦，改善供應鏈管理，增強客戶體驗。亞馬遜的Alexa是一個AI智能體，可以推薦產品，下訂單和跟蹤發貨。

在制造業，Agent可以優化生產流程，預測維護需求，提高產品質量。通用電氣使用名爲Predix的AI智能體實時監控機器，以預測和防止設備故障。

在運輸領域，自主AI Agent可以協助路线規劃、交通管理和車輛安全。特斯拉的Autopilot有助於自動駕駛車輛，並幫助駕駛員停車、變道和安全駕駛。

在教育行業，Agnet可以提供個性化的學習體驗，自動執行管理任務並分析學生的表現。培生（Pearson）的AI智能體Aida可以爲學生提供反饋，並建議個性化的學習路徑。

在農業領域，AI Agent可以優化作物生產、監測土壤質量並預測天氣模式。約翰迪爾（John Deere）正在使用一種名爲See&Spray的AI智能體來檢測和定位雜草，而不會影響作物。

海外已推出其他AGENT產品

1、Cognosys

Cognosys是基於Web的AI智能體，旨在徹底改變生產力並簡化復雜任務，使用最先進的 AI 技術提升您的日常生活。

2、Doanythingmachine

使用"無所不能"機器輕松管理您的任務，用戶個人AI 智能體將爲您確定優先級並完成您的任務

3、alphakit

用於創建和管理目標驅動型自主AI智能體團隊的直觀平台，全部通過手機創建和管理 autoGPT AI智能體團隊。只需定義你的目標，Alphakit負責剩下的工作。

4、GPTConsole

GPTConsole是一個革命性的命令行界面（CLI），旨在爲开發人員提供人工智能的優勢。它超越了傳統的終端功能，使用戶能夠使用提示執行復雜的任務。

5、Fini

提供指向知識庫的鏈接，在2分鐘內將您的知識庫轉換爲AI聊天。Fini爲用戶提供一個不知疲倦的AI智能體，隨時准備24/7立即回答客戶問題。

6、Spell

Spell是一款基於GPT4自主AI智能體，可以應用於日常高效工作。Spell還具有急需的功能，可幫助您更智能地工作，並學習利用生成式AI 的強大功能，生成一個或多個創新的自主智能體，這些智能體將致力於解決您的問題。

7、Aomni

Aomni是一個信息檢索AI智能體，能夠爲你查找、提取和處理互聯網上的任何數據，增強你的研究工作。Aomni可以使用各種工具來智能地規劃你的查詢以獲得最終結果，包括一個完整的 Web 瀏覽器，允許它訪問互聯網上的任何信息，而無需 API。

Aomni的查詢規劃器基於當前最先進的AutoGPT架構，智能地計劃和更新每個請求，以確保來源的正確性和多樣性。

8、Fine-Tuner.ai

借助Fine-Tuner.ai，用戶可以構建復雜、量身定制的AI智能體，而無需技術技能或編碼，只需輸入你的數據和想法即可。十幾個專業AI智能體通過上傳的PDF、CV、PPT、URL 等即時數據，可爲用戶創建精確的問答、文檔搜索、流程自動化等。

9、SuperAGI

一個开源的自主AI框架，使您能夠快速可靠地开發和部署有用的自主智能體，用於構建、管理和運行自主智能體的基礎結構。

10、Yellow.ai

Yellow.ai是領先的企業級對話式人工智能平台，可以爲企業動態AI智能體提供支持，旨在通過其無代碼/低代碼平台提供類似人類的交互，從而提高客戶滿意度並提高員工敬業度。

11、Godmode

使用戶能夠在瀏覽器中運行AutoGPT。Godmode允許用戶同時部署多個AI智能體以使用AI 完成任務，用戶也可以使用自己的OpenAI API密鑰。

12、E42

E42是一個認知流程自動化平台，企業可以使用該平台創建多功能認知智能體，以跨功能自動化各種流程。認知驅動的無代碼平台與用戶現有的技術和流程無縫集成，以釋放跨部門的最高價值。用戶可使用E42構建自己的AI智能體，比如AI分析師以及跨垂直行業的AI招聘人等

13、Thankful

Thankful的AI智能體經過培訓和量身定制，可在您現有的幫助台中工作，通過電子郵件，聊天，短信和應用內渠道輕松解決大量客戶查詢。憑借理解、連接、解決、個性化和通知的能力，ThankfulAI智能體以機器般的速度和天生可擴展的專業知識提供類似人類的服務體驗。

14、Aktify

使用Aktify的虛擬AI智能體克隆您的銷售團隊，無需增加員工人數。Aktify將大規模處理無限數量的無響應潛在客戶），並始終如一地將隨時可以交談的客戶帶到您的銷售團隊的門口，它不只一個短信聊天機器人。

15、TeamSmart AI

通過一鍵訪問TeamSmart AI來提高您的工作效率。在瀏覽器中直接匯總內容、生成代碼、起草推文等。單擊圖標或鍵盤快捷鍵即可立即打开ChatGPT，無需登錄，即可即時訪問質量提示庫。

16、BrainstormGPT

BrainstormGPT集成了多個智能體、LLM和自動搜索，以簡化主題到會議報告轉換。自定義主題，用戶定義的角色，智能體自主討論，在 20 分鐘內輸出的報告，約等於300 次搜索、10 小時討論和 100,000 次文本分析。

17、AgentRunner.Ai

AgentRunner.ai是一個自主AI 智能體創建工具，它利用 GPT-4的強大功能來創建和訓練完全自主的智能體。允許用戶爲他們的智能體設定目標，並讓他們決定如何實現這些目標，而無需任何技術知識或編程技能。

該工具提供的功能包括創建具有獨特個性的自主智能體，運行智能體以執行任務或學習新技能，決定智能體可以做什么以及與OpenAI或Google Cloud帳戶集成。

18、Gista

Gista可幫助企業與網站訪問者互動並將其轉化爲24/7的潛在客戶，其主要功能包括構建AI轉換智能體和AI銷售智能體。使用 Gista，企業可以輕松地將網站訪問者轉化爲潛在客戶並建立電子郵件列表。

19、Agent4

Agent4的主要功能之一是能夠創建AI驅動的虛擬智能體，可以回答問題，幫助預訂會議，收聽語音郵件並提供摘要。

您可以輕松地爲座席創建自定義交互，使他們能夠用您品牌的聲音回答問題並處理各種任務。您還可以選擇座席如何實時響應呼叫，並決定是否以及何時需要與某人交談。

20、Cometcore AI

Cometcore AI是一個創新平台，提供一系列多功能的AI驅動的工具，以提高生產力和溝通能力。使用Cometcore，您可以制作、編碼和自動化可愛的智能體。

21、personal-assistant

一個人工智能代理，旨在處理從預訂航班到進行深入研究以及介於兩者之間的所有任務。

Github上的AI Agent項目

1、OpenAGI

OpenAGI是一個开源的AGI研究平台，專門設計用於提供復雜的多步驟任務，並附有特定於任務的數據集，評估指標和各種可擴展模型。OpenAGI將復雜的任務表述爲自然語言查詢，作爲LLM的輸入。LLM隨後選擇，合成和執行OpenAGI提供的模型來解決任務。

該項目還提出了任務反饋強化學習（RLTF）機制，該機制使用任務解決結果作爲反饋來提高LLM的任務解決能力。LLM負責綜合各種外部模型來解決復雜任務，而RLTF提供反饋以提高其任務解決能力，爲自我改進的AI提供反饋循環。LLM操作各種專家模型來解決復雜任務的範式是AGI的一種有前途的方法。

2、Agent-LLM

Agent-LLM是一個人工智能自動化平台，旨在爲跨多個提供商的高效AI指令管理提供動力。

該智能體配備了自適應內存，這種多功能解決方案提供了一個強大的插件系統，支持各種命令，包括網頁瀏覽。隨着對衆多人工智能提供商和模型的支持不斷增加，Agent-LLM不斷發展以增強各種應用程序。

3、AutoGPT-Next-Web

該智能體可以實現一鍵式即在Vercel上部署精心設計的AutoGPT-Next-Web Web UI，一鍵免費部署你的私人AutoGPT-Next-Web 網頁應用。基於AutoGPT-Next-Web，用戶可在1 分鐘內使用Vercel 免費一鍵部署，搭建個人的AutoGPT網站。

4、MiniGPT-4

這款Agent，可以使用高級大語言模型增強視覺語言理解。

5、Mini-AGI

Mini-AGI是基於GPT3.5/4的最小通用自主智能體。它結合了強大的提示，一組最少的工具和短期記憶（思想鏈），通過矢量存儲的數據增強將很快添加，可以分析股票價格、執行網絡安全測試、創作藝術品和訂購披薩。

6、Teenage-AGI

此智能項目受幾個與Auto-GPT相關的項目（主要是BabyAGI）和論文"生成智能體：人類行爲的交互式模擬"的啓發，這個Python項目使用OpenAI和Pinecone爲AI智能體提供記憶，並允許它在採取行動（輸出文本）之前"思考"。

7、FastGPT

FastGPT 是一個基於 LLM 大語言模型的知識庫問答系統，提供开箱即用的數據處理、模型調用等能力。同時可以通過 Flow 可視化進行工作流編排，從而實現復雜的問答場景

8、DemoGPT

使用DemoGPT，只需使用簡單句子即可快速創建演示。

9、LocalAGI

基於LLMDA、ChatGLM 等模型的本地運行AGI項目。

10、ai-town（遊戲類）

著名投資機構a16z开源的AI小鎮，一個MIT 許可的、可部署的入門工具包，用於構建和定制您自己的AI城鎮版本。這是一個 AI 角色生活、聊天和社交的虛擬城鎮。

11、gptrpg（遊戲類）

gptrpg此存儲庫包含兩件事：一個簡單的類似RPG遊戲的環境，用於支持 LLM 的 AI 智能體；連接到 OpenAI API 以存在於該環境中的簡單 AI 智能體。

12、SFighterAI（遊戲類）

該項目是一個使用深度強化學習訓練的AI智能體，以擊敗遊戲《街頭霸王II：特別冠軍版》中的最終BOSS。AI 智能體僅根據遊戲屏幕的 RGB 像素值做出決策。在提供的保存狀態下，智能體在最終關卡的第一輪中達到 100% 的勝率。

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