随着OpenAI推出通用Agent（虽然体验反馈并不理想），Agent也正式登上“下一个流量中枢”的舞台。未来的搜索、广告、内容发布，SaaS软件的操作等，极大可能都将转手给它，意味着当下我们熟悉的互联网入口逻辑也将彻底被改写。

而这场战役，已演化出四大技术流派，它们在理念、能力、成本与落地上各有优缺，也各有前景。

如果大家也想挖一挖由AI主导的巨大金矿，那就从拆解四大流派，真正了解Agent的底层逻辑开始吧！

先来一张总图吧！

流派1：

浏览器派

Browser-Based Agent Architecture

通用性最强，但速度最慢。
代表人物：OpenAI（ChatGPT Agent）

技术原理解析

浏览器派的核心思路，是通过视觉模型+UI仿真操作（UI Emulation）“模拟”人类使用网页”的过程，简单说就是模拟人类视觉+鼠标点击，像人一样操作网页：

• 视觉识别：Agent可“看见”页面结构（如HTML DOM、CSS样式、视觉位置等）

• 交互执行：模拟点击、滚动、输入，完成如购买、搜索、提交等行为

• 多模态支持：未来支持图像识别、视频交互、PDF阅读等复杂UI任务

这种方式等于赋予Agent“眼睛+手”，不依赖接口、代码或预设流程，具备极强的通用性。

优势分析

全网页覆盖能力强、依赖性低、自由度高。

这意味着，浏览器派在理论上能成为未来一切网页交互的总入口。

技术瓶颈

响应速度慢、计算资源占用大、目前执行起来相当不稳定。

用过OpenAI Operator+Deep Research的都知道，跑一个任务要几十分钟，这对实际业务落地构成很大的障碍。

未来发展趋势

长期具备通用入口潜力，但短期内不适合规模落地。未来一旦视觉模型与网页渲染优化，极可能成为**“下一代搜索引擎”**。

想象一个**“通用AI超强牛马”**，只要看到网页界面，不用教、不用网站配合，它就能像人一样点击、填写、下单、整理，完成一整套流程操作。听起来将会大大颠覆当下浏览器的行为模式，整体还是满令人期待的。

总结一下吧

浏览器派 = 通用性最高的网页操作AI架构

短期受限于效率，长期有望成为通用Agent的标准引擎。

流派2*：*

虚拟机 + 浏览器派

Sandbox ＋Browser Agent Architecture

操作自由度高，适合复杂任务，但仍受限于网页效率瓶颈。

代表人物：Manus

技术原理解析

该流派为AI配置了一台“可隔离、安全可控的虚拟电脑”（通常是Linux系统），让Agent可以像程序员一样操作整套系统，包括：

• 打开浏览器 → 上网搜索、下载数据

• 运行脚本程序 → Python、Shell 等命令自动化任务

• 访问本地文件系统 → 读写Excel、保存PDF、生成报告

• 控制应用程序 → 类似RPA中的“模拟人在操作软件”

简单来说，就是配給AI一台“隔离版笔电”，让它自己去做事。

优势分析

可一体化执行复杂的任务链、支持多任务并行、安全性強。

该派系在技术架构上接近“Agent版虚拟机开发者”，非常适合复杂、可重复性强的流程自动化任务。

技术瓶颈

第三方系统接入受限、执行效率低且资源消耗大。

特别是在面对多步骤网页操作（如表单填写、文件上传、身份验证）时，存在响应速度慢、成功率低的问题，难以满足企业级的使用需求。

未来发展趋势

如果说浏览器派是“通用型网页操作牛马”，那么虚拟机+浏览器派就是**“能写脚本、懂网页交互的技术牛马”**。它不仅能操作网页，还能在隔离环境中编写代码、运行程序，完成更复杂的自动化流程。

此派系架构具备更强的灵活性与扩展能力，特别适用于开发者工具、数据处理和自动化测试等技术型场景。但对算力、稳定性和资源消耗提出更高要求，当前仍受限于交互效率与部署成本，尚难大规模商用。

总结一下吧

虚拟机+浏览器派=给AI配上完整开发环境的技术型智能体

更适合数据处理、文档生成、脚本执行等自动化场景，但仍需解决执行效率与权限接入的瓶颈。

流派3*：*

大模型+虚拟机（封闭沙盒）派

LLM + Sandbox Architecture

舍弃“自由”，拥抱“速度与稳定”
代表：Genspark

技术原理解析

这个流派采用的是一种封闭式AI执行环境架构：由一个大语言模型（LLM）作为大脑，指挥预设的工具集合（Toolbox）在一个封闭的沙盒中执行任务。与虚拟机+浏览器派不同，它不访问网页、不调用外部API、不支持动态加载新工具包，而是通过限定好的内部组件完成任务。

可以理解为：不是给AI一台“电脑”，而是给它一间配好工具的“专属（有限定的）工作室”。

优势分析

响应速度快、执行稳定性高，且易于产品化。

这一派系将AI Agent变成了**“专职岗位牛马”**，每一个Agent被设定为解决一个明确场景问题，可靠性很高。

技术瓶颈

通用性不足、任务范围有限，扩展性也偏差。

我来举个例：此派系它可以完美“生成标准销售报表”，但无法胜任“帮我写个Python爬虫并部署到GitHub”这类自由度高的任务。

未来发展趋势

当前很多垂直场景（如CRM助手、日报整理、SaaS数据分析）其实并不需要通用性，而更看重快稳准，那这就是派系三的商业化优势，因此，不难想像，它也是目前商业化称得上顺利的一派。

总结一下吧

LLM+Sandbox派 = 场景化交付型AI模块(or 垂直领域的AI自动化助手)

用高稳定性、标准化流程服务特定场景，是当前最具“产品思维”的Agent架构路线。

流派4*：*

工作流 + 工具集成派

Workflow + Tool Integration Architecture

落地最迅速的ToB利器，构建企业级AI流程自动化网络。
代表：扣子 / Make / Zapier/ n8n

技术原理解析

该流派是以开发者预设工作流（Workflow）为核心，将任务拆解为多个标准化步骤，AI只负责在每一步中 ：

• 调用指定工具（如企微、Notion、CRM API…）

• 处理输入（如填写字段、调用API、生成内容…）

• 依据设定的逻辑判断条件走向（如if/else、循环…）

可以简单理解为：AI在配置好的生产线中工作，负责填空与判断，而不是自由探索任务解法。

《补充》

有不少学者认为此流派的产品，在严格定义上不能称为AI Agent，因为它不具备自主性、智能规划与反馈机制，更贴切的表述应为“AI驱动的工作流引擎”or“Agent Runner（运行器）”。但基于其在商业场景中广泛被视为Agent服务形态，我们在此按照**“Agent-as-a-Service”**的实际落地标准，将其纳为流派四。

优势分析

执行效率高、稳定性强、试配场景广、成本低，易于运维。

这使得工作流派在企业落地中表现极佳，特别适用于内部流程自动化、市场营销、表单处理、消息通知等可结构化任务。

技术瓶颈

通用性弱、缺乏自主学习能力，且高度依赖集成生态。

简单来说，它就是**“流水线上的智能牛马”**，但没办法“自由思考解决方案”。

未来发展趋势

随着AI Agent平台化能力不断成熟，工作流 + 工具集成派正逐步演化为企业**“数字员工”的基础设施，构建组织自动化操作网。凭借它极高的执行效率、稳定性和低成本优势，派系四已成为当前落地速度最快、商业化变现路径最清晰的一类方案，尤其适用于企业内部流程自动化、客服应答、 营销触达、 文案编辑等标准化高频任务场景**。

相比之下，“流派三”虽然具备更高的交互智能与任务表达能力，但在实施中通常需要更强的工程支持与定制开发，适合深度垂直场景的精细化交付，商业化路径更偏向SaaS产品化、专业服务落地。

想更加了解流派三＆流派四商业化差异，可参考下图。

总结一下吧

Workflow + Tool Integration 派 = 标准任务的AI流水线厂

利用结构清晰、模块组合、AI参与决策，打造“可控、可落地、可商业化”的工作流智能网络。

一起Review下吧！

未来，每个企业、每个职场人，都会拥有自己的“AI Team”，这是不争的事实。

这不仅为互联网流量逻辑按下了重新整理键，更将改变我们的行为方式＆工作流程。它们会像飞书、钉钉、CRM一样进到日常工作中，形成Agent协同工作流。甚至，

从“我点开网页” → 到“Agent为我点网页”；
从“真人流量” → 到“幽灵光标”；
平台设计、广告系统、SaaS产品，都将被重新定义。

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