Z Research｜我们距离Agent的DeepSeek时刻还有多远（AI Agent 系列二）

Z Highlight ： （一） AI Agent 中的白马非马 我们 拆解 AI Agent 的运作流程，包括感知层、决策层和执行层。接着引入 " 白马非马 " 之问，通过 AI Agent 九宫格分析市场中不同公司所谓的 Agent 类 型，指出需辨别真正有潜力的公司与概念炒作者。同时对比了 OpenAI 的 " 纯粹 Agent" 路线与 LangChain 的 " 混合架构 " 路线，阐述两者在系统设计、开 发门槛、可靠性挑战及适用场景上的差异。 （二） 从技术栈初探 AI Agent 进化方向 LLM 层面， 当前 SOTA 模型已将工具调用能力内化， 我们分析 了 Agentic 能力内化的必然性， 下一世代的 LLM 将 自主获取经验成为新燃料。 我们 还 分析了 OpenAI 的 o4-mini 和 Anthropic 的 Claude 4 在 Agentic 能力设计思路上的差异，分别代表 " 隐形智能 " 和 " 可编程智能 " 两种路线，指出未来 Agent 竞争是 " 体验普惠 " 与 " 深度可靠 " 的角力，混合架构可能成为下一阶段共性选择。 工程整合对模型能力的贡献开始增加，如 ...