先说结论：
1️⃣ Agent 爆发，不等于扣子这类智能体平台爆发
2️⃣ 国内 Agent 应该不好爆发（模型问题），但是智能体平台有机会爆发
3️⃣ 普通人上 AI 车，建议去做扣子这类智能体；产品经理需要好好学一学 Python 了，主流的 Agent 框架全是 Python 写的
OpenAI 发了新的 Agent 友好的 API，还说“2025 是 Agent 之年”
我看未必。
国内对“智能体”的定义是混乱的
最早混淆这个概念的应该是智谱（没做深度调研），他把参考 GPTs 上线的 GLMs 助手称作智能体
然后字节的 Coze 国内版直接就把自己称为智能体平台
比智谱、coze 更早的百姓网Chato、讯飞星火，一直用的是“问答机器人”“AI 助手”
Dify 至今一直把自己称为“AI 应用开发平台”
真正“会在 2025 爆发”的 Agent 跟扣子、智谱他们说的“智能体”是完全不一样的。
其中最关键的差异是“有没有 planning”
使用工作流搭建的“智能体”，剥夺了大模型的规划和反馈能力，流程是由人来制定的，大模型只是嵌入既定流程中的一个功能节点
把它称为 AI 应用更贴切（Dify 一向如此）
“AI 应用”和“智能体”有它自己的应用价值和人群。
前者面向“不会用写提示词、不会用 AI”的人群，更进一步，有没有“AI”对他们来说没有区别，他们本质上是没有高效工作的方法。
后者的受众则需要相对高的表达能力和认知，在清晰表达的基础上，让大模型识别、决策、执行、输出结果。本质上是跟大模型一起思考。
前者的受众，大概率对输出结果的水平也没有判断能力，所以需要严格的工作流约束
后者的受众本身自己就可以拿到结果，他们是能够根据大模型的工作过程预判结果是否可用的。
回到最终的应用层：
前者有更多的受众，普及起来是有“爆发”可能性的；后者对使用者的要求更高，所以受众肯定少，大概率爆发不了。（只能在高知人群和开发者的脑子里爆发[悠闲]）