2025年，被称为“Agent元年”的呼声愈演愈烈。从对话机器人到任务执行体，从ChatGPT的插件系统到OpenAI Memory+Planning的智能体框架，再到市面上层出不穷的Agentic平台，AI不再只是回答你问题的聊天工具，而是真正走向了主动解决问题、辅助认知工作、跨平台调度执行的新纪元。
今天我们聚焦的主角，是一批已经进入实用阶段的Agent代表选手，包括Genspark、秘塔AI、Perplexity AI、Fellou、Dia等产品，它们正代表着Agent从技术原型走向大规模落地的不同路径，分别在AI搜索、学术研究、网页浏览、自动化办公等维度各显神通，构建起一个由AI驱动的知识增强、任务协同与信息处理生态。
这些工具并非某一个模型的产物，而是“模型+工具+系统架构”的高集成复合体。
以Genspark为例，其构建的是一个基于Agentic设计理念的浏览器内Agent平台，整合了9个大语言模型（LLMs）、80多个外部工具，具备自主任务分解、链式调用、上下文感知能力。
它的强大不止于回答问题，更在于：用户输入一个模糊目标，它可以调动搜索、翻译、总结、分析等多个模块自动完成整个任务闭环。
例如，Genspark 采用的是一种多模型编排机制，用户看似与“一个智能体”对话，但系统在后台可能调度了DeepSeek R1、Claude 3、Sonar、OpenAI o3-pro等不同大模型协同工作。类似于一支隐形专家团队，各模型各司其职，最后由调度引擎综合出最佳结果。
再来看秘塔AI，它更聚焦于学术场景，是目前中文圈少数能做到“高质量文献搜索+思维导图+知识卡片式笔记”的工具集。
它不仅能帮你找到高质量中文论文，还能围绕某个主题做聚合式知识梳理、关系可视化，是学术研究者的“AI秘书”。在深度阅读时代，这类Agent已成为认知过载时代的减压阀，帮助我们从浩如烟海的信息中提炼核心逻辑。
Perplexity AI 则更像“面向未来的搜索引擎”。它的强项在于以AI为引擎的即时问答式搜索，在用户提问后，系统能快速给出多角度结构化回答，且每个回答均附带信息来源、引用链接与时间标签，极大增强了信息的可验证性与时效性。它正在挑战谷歌作为信息获取第一入口的地位。
如果说这些工具的第一维度是“精准信息获取”，那么Fellou和Dia则代表了Agent的第二进化方向——自动化操作+跨应用执行力。
Fellou 目前已能实现“网页浏览+任务执行”的闭环体验，比如你可以对它说：“帮我查一下近一周苹果股票相关新闻并做个摘要。
”它不仅能准确地抓取网页内容，还能提炼核心观点，甚至写成小红书笔记或PPT草稿。此外，它具备“影子窗口”模式，即在后台悄无声息地完成任务，不打扰你当前的操作。
Dia 代表的是一种“面向开发者+通用工作流”的设计思路。其构建框架类似于RPA（机器人流程自动化）和DevAgent的结合体。
可通过自然语言调度各种API工具链，完成从数据抓取、分析、报告生成到邮件发送的全链条工作，是营销、金融、数据分析等行业人士的福音。
从长远来看，Agent不是工具的替代品，而是“认知增强系统”的一部分。它将从“帮你搜、帮你写”进化为“帮你思考、帮你决策”，成为数字时代的第二大脑。这不仅是信息工具的迭代，更是我们与AI协同工作的操作系统变革。
过去的20年，我们从门户网站走向搜索引擎，从App生态走向超级平台，而未来10年，我们将走向以Agent为接口、以任务为核心的工作形态。
Genspark、秘塔AI、Perplexity、Fellou、Dia只是第一批冲线者，后面还会有数百款Agent加入这场“数字劳动力”的竞技场。
谁能成为真正的AI超级助手，还未可知。但有一点可以确定：未来的知识工作者，不再是单打独斗的“人类+工具”模式，而是“人类+Agent”的协同团队。而这一天，已经到来。
如你喜欢这类AI Agent深度横评，欢迎点赞、收藏、关注我。下一期我们将深入拆解通用Agent背后的技术底层：Agentic架构怎么设计？如何用多模型调度工具链？哪些开源框架适合Agent起步？敬请期待。
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（文：AI技术研习社）