很多人分不清 AI agents 和 AI assistants 这两个概念，原因是它们的差异确实很细微，而且有些人还会把事情讲得特别复杂，让你越听越糊涂。
但今天我会用大白话把它讲清楚。
本文会聊到：
- AI Agents：
- AI Assistants：
- 什么时候用 AI Agent，什么时候用 AI Assistant
什么是 AI Agent
和 AGI、SSI 这些概念不同，AI agent 这个词其实定义得很清楚：AI agent 指的是一种系统，它能为了完成任务或达成目标，自己决定路径和步骤。
AI agents 最厉害的一点是：如果发现当前方法不奏效，它会迭代调整策略。这就让你可以设计多步骤的 workflow 和自动化流程，在更短时间内完成更多事情。
📘 AI Agents 的一句话定义
以目标为导向、具备自主性，能够规划、推理、主动执行并持续迭代以达成目标的系统。
AI Agent 如何工作
一个 AI Agent 通常会这样运作：
- 从用户那里接收任务或目标
- 处理并分析需求
- 制定一个初始方案来完成任务
- 如果初始方案没成功，会尝试不同策略反复迭代
- 持续调整，直到发生以下情况之一：
- 成功达成目标
- 达到最大迭代次数
- 判断任务无法完成
正是这种“反复迭代”的机制，让 AI Agents 和更简单的 AI Assistants 拉开差距：它们能根据结果与反馈，自主调整方法。
AI Agent 有哪些例子，能做什么？
AI Agents 可以做 Research
传统的 automated web scraping 往往需要技术能力和专用工具，而且通常更适合结构化数据。AI research agents 则不同：你只要给出 prompt，它就能同时收集结构化与非结构化数据。
它们可以：
- Research 任何你想了解的主题
- 规模化监控竞争对手
- 抓取并分析评论
- 生成完整的报告
并且还能对收集到的信息做校验，让你把精力放在更重要的事情上。
这意味着：原本耗时的 Research 工作，可以被转化为自动化流程。
AI Research Agent 示例：Datablist 的 AI Research Agent
Datablist's AI Researcher 可以让你在不需要技术背景、也不用复杂 API 配置的情况下，自动化重复的 Google 搜索。
你可以这样用它：
- 基于 CSV 里的条目做 Research，例如：
上传一份人员名单，然后告诉它、告诉我这个人是否在 2025 年的某篇媒体报道中被提到 - 用外部来源作为参考创建列表，例如给它一份产品清单，让它通过抓取数据监控价格变化（每天、每周或你想要的任意频率）
- 从一个 URL 出发生成列表，例如给它一个类目页，抓取其中所有产品
- 不依赖任何参考数据，直接创建自动化搜索——特别适合你只想自动化重复的 Google 搜索，例如获取“人形机器人”的最新新闻
你甚至还能用这个 agent 设置周期性任务（recurring tasks）。严格来说，只要信息在互联网上，它几乎都能帮你找到。
AI Agents 可以写代码（Code）
AI coding agents 几乎重塑了开发这件事：它让软件构建不再只属于专业开发者。你用自然语言描述需求，它就能生成可运行的应用，让几乎没有编程经验的人也能做出软件。
AI Coding Agents 能做什么：
- 根据自然语言描述生成完整应用
- 自动处理技术细节
- 创建 UI 和基础功能
- 基于现有代码库与最近变更，预测并补全几行代码
更关键的是，这些 agents 正在让非技术人群以前所未有的速度，把想法变成现实。
AI Coding Agent 示例：Cursor 的 AI Coding Agent
Cursor 的 AI Agent 在“从零搭一个新项目”这类场景特别强。
你可以这样用它：
- 把自然语言转成代码——只要描述你想要的功能，比如“做一个带邮箱校验的登录表单”，它会直接生成代码
- 解释复杂代码——看到看不懂的代码，它会用更简单的方式拆解说明，很适合学习
- 没有 coding 经验也能做应用——它会处理技术细节，让任何人都能做出可用的软件
真实可构建的例子：
- 一个屏蔽 cookie 弹窗的 Chrome Extension——它会创建所需文件并处理浏览器交互
- 一个提醒休息的 Slack bot——它会自动配置、排程并搭好消息系统
我听说它们在“已有大量存量代码的 app”场景里会没那么好用。
AI Agents 可以做客服（Customer Service）
到目前为止，customer service agents 可能是对工作方式影响最大的一类 AI agents。原因很简单：
它们能处理第一轮客户咨询，把复杂问题分流给人工客服，甚至还能提前识别潜在风险并主动解决，避免问题升级。这意味着：
- 买家现在可以 24/7 获得支持，来自一个 AI，它：
- 不会焦虑，也不会被工单压垮
- 更系统化地解决问题，效率更高
- 同时也让人工客服能够：
- 花更多时间真正理解客户
- 不必为了赶下一段对话而匆忙
结果就是：处理更快、错误更少。
Customer Service AI Agent 示例：Decagon
我最喜欢的案例是 Decagon.ai
我不是他们的客户（他们主要做 enterprise），但我是 Notion 的用户。有时我在 Notion 里提问，会立刻收到 Decagon 的 AI 客服回复。
回复质量一直很高——当然，有时还是需要人工支持，但大部分时候它已经足够好用，能让我不必再等人。
使用 AI Agent 的好处
自主决策与规划（Autonomous Decision-Making and Planning）
AI Agents 能独立规划并执行多步骤流程，选择最高效的路径来达成目标。
质量与校验（Quality and Validation）
- 能对信息进行验证，确保准确性
- 能处理更复杂、更“多层”的任务，适合需要深度分析的场景
迭代式解决问题（Iterative Problem-Solving）
我特别喜欢 AI Agents 的一点，是它能根据结果和反馈不断调整。这让它非常适合复杂任务——但如果你不设定 iteration limit，也可能变成非常昂贵的错误。
效率与自动化（Efficiency and Automation）
- 把耗时工作转成高效、自动化的流程
- 以系统化方式更快解决问题
AI Agent 最佳实践
聊 AI agents 的 best practices，本质上是在聊 prompt writing best practices。
但对 AI agents 来说，有些规则需要更“用力”强调，因为它们依然是 AI 系统，想要稳定交付，就必须给到清晰边界和明确指令。
设定清晰参数与验证机制（Validation）
- 给出明确约束，例如
只给我 4 星以上的评论。 - 明确要求 agent 校验输出和信息来源，例如
输出里永远提供你引用的原文 quote 和 link - 定义具体目标与输出格式，确保结果可用，例如
用 Tailwind CSS 创建一个带 logo 和搜索栏的导航栏
用结构化方式拆解任务
- 把复杂 workflow 拆成更小、可管理的请求，不要一次塞给它过长流程（建议最多 3–4 步）
- 如果你对流程很熟悉，把你偏好的做法说清楚——这样它更像你的 workflow 延伸。
- 我就是这么做的：当我知道最佳方案是什么时，我会把它写出来，本质上就是在**“复制一个我自己”**
质量与迭代控制（Quality and Iteration Controls）
前面提过，迭代式解题很强，但也可能很烧钱——所以你应该：
- 设定迭代上限，例如“最多尝试 3 次找到他们的定价”
- 用置信度来监控输出，例如“对每条信息从 1-100 给出确定性评分”
📘 Quick Fact
Datablist 的 AI Research Agent 内置了质量控制（quality controls），你不需要额外操心。
AI agents 先讲到这里，下面我们聊聊 AI assistants，以及为什么它们一直被低估。
什么是 AI Assistant
AI Assistant 主要通过与用户的**直接对话（direct dialogue）**来工作，基于它的训练数据与额外知识，为你提供快速、相关的解决方案。
它的优势在于能根据即时的用户反馈来处理问题：它更像是在增强人的决策与创造力，而不是替代人。
📘 AI Assistants 的一句话定义
以用户驱动、交互优先的系统：根据直接指令与知识响应问题并完成任务。
为什么 AI Assistant 被低估
在我看来，AI assistants 真的被低估了——因为它们需要用户更多参与，也没那么容易像 AI agents 一样被包装营销。
卖 AI agent 产品其实很省力，因为你说的核心就是 “你躺平，它来做。” 但 AI assistant 的核心只能是 “你来做，它来帮。”
我知道这说法有点极端，但如果你把营销文案拆到最底层的核心信息，基本就是这么回事。
这也是为什么很多 AI SDR 公司营销很猛，但产品很拉。#sorrynotsorry
AI Assistant 如何工作
AI Assistant 通常这样运作：
- 接收用户的直接指令或问题
- 按照用户的具体要求执行
- 基于训练与现有知识给出回答
- 等待用户进一步输入，以继续或调整
- 持续交互，直到发生以下情况之一：
- 用户需求被满足
- 用户结束对话
- assistant 需要用户补充信息
和能自主迭代、调整策略的 AI Agents 不同，AI Assistants 更依赖用户的明确引导与交互才能完成任务。
AI Assistant 有哪些例子，能做什么？
AI Assistants 可以帮你做 Data Cleaning
以前做 data cleaning 很枯燥、很耗时间，还要写复杂公式、懂各种技巧。现在有了 AI assistants，你用一句话就能清洗和转换数据。
它们可以：
- 删除多余符号与空格
- 把数据整理成你想要的格式
- 提取与编辑信息
- 转换、处理或重组数据
更简单点说：只要任务能在你的表格里完成，它基本就能做。
AI Data Cleaning Assistant 示例：Datablist 的 AI Data Cleaning Assistant
这是 Datablist 的 AI spreadsheet 内置工具，让你几乎可以用简单 prompt 完成 Excel 或 Google Sheets 里能做的所有事，而不需要复杂公式或脚本。
Datablist 的 data editing AI assistant 和 AI agent 的区别在于：它是 preview-and-confirm 机制。 也就是你给任务 → assistant 先生成结果 → 给你预览它做了什么 → 你确认后才会应用更改。
然后你还可以继续追加指令，或直接应用修改——下面视频有示例。
Datablist 的 AI data cleaning assistant 还能帮你做：
- 为每一行生成唯一 ID
- 搭建 scoring system，用来给 leads 或 accounts 做优先级排序
- 换算产品参数的单位
- 批量编辑数据
**只要你的任务基于表格里的数据，这个 AI assistant 基本都能实现。**你可以用“语言”表达需求，而不是到处找下一个公式。
AI Assistants 可以帮你写作（Writing）
AI Writing Assistants 是人类目前做得最有价值的工具之一。它不仅提升写作效率，也在加速学习。
一年前，我英语几乎说不利索，连邮件都写不明白。现在我能写完整的博客文章。原因就是：有了 AI writing assistant，我的学习速度比以前快太多。
它们能修正语法和拼写错误、替换更合适的用词，还能按你的要求完成很多事情，比如：
- 把一个想法扩写成要点列表
- 调整语气与风格
- 补充更深入的描述
- 排版、拆分文本
这让你写得更快、错得更少，同时还能保留你的表达方式和原始想法。
AI Writing Assistant 示例：Notion AI Assistant
Notion 的 AI assistant 在我这儿是最强的。强到我甚至没怎么试过别的产品。
像我前面说的，我用 Notion 的 AI assistant 可以快速写作、修正拼写，还能做很多更“高级”的事情。下面是我在 Notion 里常用的一些快捷 prompts：
- 把这句话生成一个 .png 的 slug，用下划线（_）分隔
- 这句话语法对吗？如果对，就只返回一个简单的 "yes." 如果不对，请告诉我具体哪里错了、怎么改，并在不改变我用词风格的前提下给两个改进版本。（仅当有语法问题时）
- 把这个词替换成一个更能表达 X 的词
真正的优势不只是写更快，而是能更快获得灵感，让你更有创造力。
AI Assistants 可以帮你写代码（Coding）
AI coding assistants 已经进化成了开发者的智能搭档（coding partner）。
它们的核心能力包括：
- 实时代码生成与自动补全
- 更聪明的 debug 建议与优化建议
- 结合上下文的代码解释与文档说明
它们通过“懂上下文、能解释复杂片段、能帮你保持项目一致性”的方式，让开发者写得更快、错误更少。
AI Coding Assistant 示例：Amazon Q
Amazon Q
Amazon Q 是一款 AI coding assistant，可以集成到几乎任何开发工作区。
和 AI agents 不同，Amazon Q Developer 使用的是 review-and-apply 机制：你描述任务，assistant 给出建议代码或动作，并在实际应用前展示预览，让你确认后再执行。
Amazon Q 可以：
- 生成任意编程语言的代码片段或完整函数
- Debug 并给出错误修复建议
- 优化现有代码的性能与安全性
它一个很加分的点是：你甚至不需要 AWS 账号，只要一个 AWS Builder ID 就可以。
使用 AI Assistant 的好处
每个人用 AI 的方式都不同。AI assistants 已经融入我们的日常，以至于有些好处反而被我们忽略了。对我来说，影响最大的好处有 3 个：
-
做事更快，把不重要的活交出去
我不想转换数据结构，也不想盯着每个逗号怕漏掉。我想要快，所以 我把注意力放在最重要的事上，把琐碎的工作交给 Datablist 和 Notion 里的 AI assistants。
-
以不可阻挡的速度学习
AI 在基础知识上非常强，所以我每次要开始 掌握新技能 时都会用它。当我对某个领域更熟后，就会换其他学习方式。
-
获得第二视角（second opinions）
我会让 AI 从不同角度分析和评估我的想法。反馈不一定总是对的，这没关系——我不是要它给新点子，而是要它触发我继续思考。
AI Assistant 最佳实践
和 AI agents 一样，和 AI assistants 合作的关键也是：写清楚、写具体，让 AI 能稳定理解并执行。例如：
- 设定清晰边界（Boundaries）
- AI 需要明确限制，避免“想太远”
- 边界清晰也能减少 hallucinations 和无关回答
- 提供足够上下文（Context）
- 明确你想要什么
- 尽量给例子
- 解释任务、目标与偏好做法
把 AI assistant 当作一个完美的实习生：给清晰指令时很强，不给指令就容易出错。务必同时说明“要做什么”和“不要做什么”。
你也可以看看这篇指南，学习如何写出更好的 prompt（特别是当 AI 需要和数据交互时）：how to write a prompt for an AI that's interacting with data
💡 Quick Fact
AI Copilots 本质上就是集成在某个应用或平台里的 AI assistants，它们会把平台知识当作自身能力的延伸。
结论：什么时候用 AI Agent，什么时候用 AI Assistant
这取决于你要完成的任务类型与目标。
如果你想搭建一个自动化，帮你节省每天都会重复的时间——比如自动化重复的 Google 搜索——那 AI agent 通常是更好的选择。
如果你只是想更快完成工作，同时希望在每一步都能 review、确认 AI 的输出，那就选 AI Assistant。
ChatGPT 是 AI Agent 吗？
不是，ChatGPT 是一个 AI chatbot。AI agents 会为了达成目标自主执行，而 ChatGPT 主要是“给你一个回答”。例如，当你让 AI research agent 去网上搜集信息时，它可以：
- 独立搜索多个网站和信息源
- 根据已发现的信息持续调整搜索策略
- 在不需要你持续输入的情况下，完成复杂 research 任务
AI Agent 的例子有哪些？
AI Research Agent： 这类 agent 可以独立爬取数据库和 web sources，围绕某个主题收集更全面的信息。它的关键优势是能独立工作，并且能校验信息。
AI Customer Service Agent： 它的主要优势是可扩展性（scalability）——能 24/7 持续处理客户对话，保留详细记录，并根据客户情绪调整回复。
我可以用 AI Assistant 做什么？
AI Assistants 可以帮你处理很多任务，包括：
- Data cleaning：去符号、格式化、信息转换等
- 写作：修语法、改语气、生成内容
- Coding：生成代码、debug、优化
我需要 AI agent 吗？
看你的需求：
- 如果你想自动化每天都会发生的重复任务（比如自动化 Google 搜索），选 AI agent
- 如果你想在保持控制权、逐步 review 的前提下更快完成工作，选 AI assistant
Generative AI agents 和 assistants 有什么区别？
最核心的区别是：AI agents 更自主，能独立调整策略；而 AI assistants 更依赖用户的直接引导与交互才能完成任务。