在当今科技发展的浪潮中，人工智能大模型产品的演进路径正逐渐明晰，主要分为两大主流方向：AI Chat与AI Agent。这两者虽同属AI领域，却各自承载着不同的使命与愿景。
AI Chat方向，简而言之，旨在通过对话形式“获取信息”。它追求的是极致的交互体验，力求让用户在与AI的对话中，感受到如同与人交谈般的自然与流畅。这一方向的核心，在于将AI Chat助手深度融入IM平台，使之成为用户日常聊天工具中的一部分。想象一下，用户无需跳转界面或下载额外应用，就能直接在聊天列表中与AI助手展开对话，这种便捷性无疑将大大提升用户的接入效率与使用体验。
而AI Agent方向，则更加注重“解决问题”。它致力于将AI打造成为用户的私人“管家”，用户只需简单交代任务，AI便能统筹安排并给出结果。这一方向的技术挑战更为艰巨，但一旦实现，将为用户带来前所未有的便捷与高效。AI Agent不仅要在软件层面展现出强大的能力，如自动生成图文并茂的论文等，还要在硬件层面实现与传统硬件的无缝对接，如调度显示器、鼠标等外设，甚至进一步向具身智能方向发展。
值得注意的是，AI Chat与AI Agent并非孤立存在，两者可以相互协同，共同为用户提供更加全面、智能的服务。例如，用户可以通过对话方式向AI Agent输入需求，而AI Agent则根据需求调动各种资源，最终完成任务并给出反馈。
在AI Agent方向的演进过程中，MCP协议扮演了至关重要的角色。它如同一座桥梁，连接了软硬件能力，使得AI Agent能够同时驱动软件与硬件，实现了真正的“任督二脉”打通。这一协议的出现，为AI Agent方向的发展开辟了新的天地，也为后续的基础设施生态与能力建设提供了坚实的基础。
然而，AI Agent方向的演进并非一蹴而就，它需要不断补足基础设施生态与能力。这包括MCP这样的基础设施的建设，以及各种具体技术能力的实现。在这个过程中，人类需要更好地参与到大模型这个“封闭黑盒”中，通过输入各种信息来引导AI的学习与发展。这包括Prompt工程、自动化Prompt调优、RAG、调用链、rules、function calling/tools等多种技术手段的应用。
相比之下，AI Chat方向则更加注重用户体验的极致化。它追求的是让用户在与AI的对话中感受到如同与人交谈般的自然与亲切。这一方向的发展，不仅提升了用户的接入效率与使用体验，还为AI与用户的互动数据提供了宝贵的洞察，为产品优化和新业务开发提供了有力支持。例如，腾讯推出的元宝AI，就将AI Chat助手以“联系人”形式嵌入微信聊天列表中，实现了与用户日常聊天的无缝对接。
当然，AI Chat方向的发展也离不开对既有经验的借鉴与深入研究。例如，通过引用IM产品的思考与能力，AI Chat产品可以更加快速地实现用户体验的极致化。同时，AI Chat与AI Agent方向的协同也是未来发展的重要趋势。用户可以通过对话方式向AI Agent输入需求，而AI Agent则通过调用各种资源来完成任务并给出反馈，这种协同方式将为用户带来更加全面、智能的服务体验。
AI大模型产品的演进方向正逐渐明晰，AI Chat与AI Agent两大方向各自承载着不同的使命与愿景。随着技术的不断进步与应用的不断深化，我们有理由相信，未来的AI将为用户带来更加便捷、高效、智能的服务体验。
