當我們打開視頻網站，觀看視頻，網站能判斷你接下來想看什么，是不是很可怕？還有，面對語音助手，即使下達漫無邊際的指令，它似乎也能理解？這一切之所以能實現，靠的就是人工智能。

如今AI開始向生活的各個層面滲透。數據顯示，2030年，全球人工智能市場預計將達1.59萬億美元，這意味著背后會有大量的智能體在運行。

最近幾個月，關于智能體的討論越來越多，今天我們從美國精選出18個最流行的智能體應用，看看它們都有什么功能。

第一類：生產和商業智能體

1、微軟Jarvis

Jarvis是微軟的一站式AI智能體，它的名稱來自電影《鋼鐵俠》。微軟將多個AI工具整合到單一系統，讓用戶可以輕松實現復雜工作流的自動化。

· 關鍵功能：

任務編排：Jarvis會用基于大語言模型（比如GPT）的協作框架來規劃任務、挑選合適AI工具、執行任務并生成響應。

多模態能力：能夠同時理解音頻、圖像、文本數據。比如，問它圖像中有什么物體，Jarvis可以理解；Jarvis還可以分析音頻文件并給出總結。

最實用的是，Jarvis可以利用各平臺（比如Hugging Face）上的多種AI模型來服務用戶。

· 用例：

自動回復郵件并進行規劃安排。

從不同格式的數據中提取具有可操作性的見解。

與當前的企業工具進行整合，以增強協作。

對于身兼數職、事務繁忙的專業人士來說，Jarvis頗有吸引力。

2、Otter.ai

如果你想尋找一款會議記錄智能體軟件，Otter.ai可能正是你需要的，它是面向團隊的優秀解決方案。Otter.ai有著出色的會議記錄功能，可以確保你不會錯過討論內容。

· 關鍵功能：

實時記錄：采用說話人識別技術并標注時間戳，自動進行會議轉錄。

分析：提供會議紀要、跟進郵件并記錄動作。

協作工具：您可以借助OtterAIChat工具詢問有關會議內容的問題，這樣團隊成員就能協作完成任務，不必打斷討論進程。

· 用例：

在虛擬會議或面對面會議中做好詳盡記錄。

根據會議期間的討論將行動事項分配給團隊成員。

根據會議內容生成摘要或博客文章。

那些希望提升溝通效果和工作效率的團隊將會發現Otter是一款不可或缺的工具，因為它能將對話內容轉化為切實可行的見解。

3、Kompas AI

Kompas AI智能體內置強大的分析、決策工具，適合專業人士使用，它將對話式人工智能與企業級安全相結合，從而提供值得信賴的商業洞察。

· 關鍵功能：

優秀的搜索能力：它對信息進行篩選，提供適合用戶的相關見解。

定制智能體：用戶可以根據專業目標生成自己的智能體。

· 用例：

針對高層級規劃生成具有見地的報告。

讓客服實現自動化。

為營銷團隊生成內容并優化營銷活動。

Kompas旨在將大數據轉化為可操作的見解，它有很強的通用性，可以根據所服務的特定業務（比如營銷、研究）來定制智能體。

第二類：編程與開發

4、GitHub Copilot X

GitHub Copilot X是下一代編程補全工具，它可以理解自然語言，可以實時為開發者提供明智建議。它基于OpenAI Codex模型開發，可以成為你的虛擬編程搭檔，加快編程速度。

· 關鍵功能：

根據編程環境給出提示：根據情境、評論自動編程。

整合自然語言：不必用編程語法來表達意圖，用自然語言就可以給出指示。

讓拉取請求（PullRequest）實現自動化：不論是創建還是審查，都可以自動化處理，減少人工操作。

生成測試用例：能夠通過分析代碼生成測試用例，從而有助于提升代碼的質量和可靠性。

· 用例：

通過自動補全重復性任務，大幅提高編程速度。

讓代碼審查和拉取請求的處理更容易一些。

創建測試用例，提高代碼質量。

Copilot X有一個特點，它可以根據個人編程風格和項目特定需求進行定制，從而為用戶提供針對性強、與情境吻合的相關建議。不論是編程經驗豐富的程序員，還是新手，Copilot X都是很不錯的輔助工具。

5、Open Interpreter

Open Interpreter能在本地機器上運行基于自然語言指令編寫的代碼，這為開發人員創建了更自然的工作方式，讓開發者在概念與實際應用之間實現快速過渡。

· 關鍵功能：

本地代碼執行：在本地機器上運行代碼，能保護數據隱私。

可與多種編程語言配合使用：不限于Python、JavaScript等語言。

交互式環境：在對代碼進行嘗試和試驗時擁有一個交互式環境。

自動化：通過自然語言指令實現復雜編碼任務的自動化。

· 用例：

實現數據分析和腳本任務的自動化。

根據新功能和新想法快速生成原型。

讓重復性任務簡單化。

實現代碼本地運行，支持多種不同語言，這是Open Interpreter的魅力所在。

6、ReactAgent

當我們使用React應用時，ReactAgent可以優化開發流程。由于整個流程都得到優化，所以開發React應用程序時速度會更快。

· 關鍵功能：

組件生成：根據用戶要求生成React組件和代碼片段。

尋找BUG：找出常見React錯誤并修正。

優化編程：優化React代碼，讓應用更好運行。

· 用例：

提高React應用程序的響應速度。

讓BUG清除工作變得更輕松，讓程序維護變得更簡單。

優化React程序，提高性能。

ReactAgent是非常實用的React開發工具，可以讓用戶輕松編程。

第三類：客戶服務

7、Chatbase AI Agents

Chatbase智能體的目標是協助用戶自動處理客服工單，其設計初衷是盡可能多地解決客戶問題，減少人工操作。

· 關鍵功能：

自動響應：針對一些常見問題，自動生成個性化響應。

感知意圖：傾聽用戶詢問，感知用戶意圖，提供正確的解決方案。
危機管理：將復雜問題轉給人工代表處理。

整合分析信息：提供有關客戶互動的見解，以優化支持策略。

· 用例：

自動問答，讓一般問題的處理實現自動化。

縮減客戶等待時間。

向客戶提供個性化體驗。

Chatbase AI可以快速處理海量客戶咨詢，能與現有系統整合，為客戶及客服團隊提供無縫體驗。

8、Ema

Ema是一款智能型機器人，它能與各類商業應用相連接，從而簡化客戶服務活動。不只如此，它還整合了所有客戶互動管理渠道。

· 關鍵功能：

全渠道支持：跨越多個平臺管理客戶請求，比如郵件、聊天、社交媒體。

AI路由：將客戶的請求轉移給最切合的客服智能體。

動態回應：根據客戶歷史資料和偏好給出動態回應。

整合CRM系統：與客戶關系管理系統（CRM系統）集成，以獲取客戶數據。

· 用例：

一對一支持時更加以客戶為中心。

通過多個渠道簡化客服處理流程。

減少解決問題的時間，提高通過率。

Ema專注于整合客服運營，讓每個接觸點上的客服操作盡量一致高效。

第四類：銷售與營銷

9、FindAI

FindAI利用用戶意圖和用戶行為來提升潛在客戶的開發效率。該平臺借助人工智能技術識別潛在客戶，并搜索相關度極高的結果，從而將企業主與合適的人員進行匹配。

· 關鍵功能：

意圖分析：分析用戶行為，了解他們對于產品或服務的意圖以及興趣程度。

推薦：根據用戶偏好和意圖提供個性化推薦。

潛在客戶評分：根據潛在客戶的轉化可能性高低進行評分，有助于確定后續跟進工作的優先次序。

整合CRM：與客戶關系管理（CRM）系統實現無縫集成，用于更新潛在客戶信息以及跟蹤互動情況。

· 用例：

分析潛在客戶意向，識別優質客戶意向。

針對潛在客戶定制營銷信息。

通過瞄準最佳潛在客戶來強化銷售策略。

10、GoCharlie.ai

GoCharlie.ai是一個由人工智能驅動的平臺，它能根據社交媒體互動需求定制營銷內容。機器學習算法會分析趨勢，并生成可以與目標群體共鳴的內容。

· 關鍵功能：

內容生成：能夠撰寫社交媒體帖子、博客文章等等。

趨勢分析：分析當前的趨勢和熱門話題，以確保內容具有相關性。

個性化：根據不同受眾群體的需求和喜好定制內容。

績效監測：監測參與度數據，不斷優化內容策略。

· 用例：

為社交媒體自動創作內容。

用個性化營銷信息提高用戶參與度。

GoCharlie.ai是自動生成內容的解決方案，它制作的內容可以吸引并保持觀眾注意力。