你有沒有想過，要是電腦、手機上的各種軟件，能聽懂咱們說的話，按要求自動干活，那該多方便？現在，大語言模型（LLMs）就把這個想法變成了現實，催生出了能直接把自然語言命令轉化為實際行動的軟件智能體。其中，基于API的智能體和基于GUI的智能體格外引人注目，它們就像兩個身懷絕技的武林高手，各有各的招式，今天咱們就來好好嘮嘮它們的故事。

大語言模型開啟智能體新時代

以前，大語言模型最拿手的就是生成一段段通順的文字，寫個文章、回個郵件不在話下。但科技發展太快啦，現在的大語言模型可不滿足于此，它開始帶著“小弟”——基于大語言模型的智能體闖蕩江湖了。這些智能體就像是大語言模型的得力助手，能在數字世界里大展身手，把我們說的話變成一個個實際的操作。

最初，軟件智能體大多是以API為中心的。打個比方，API就像是一扇扇通往各種軟件功能的門，這些門都有明確的使用規則。基于API的智能體呢，就是拿著“鑰匙”（符合規則的指令），通過這些門去調用外部工具、函數或者服務。就像你要在手機上點個外賣，它能直接通過外賣軟件的API接口，把你的訂單信息傳遞過去，完成下單操作，高效又準確。微軟的Copilot就是這類智能體的代表，它已經從實驗室的研究成果，變成了大家日常都能用的實用工具，幫人們處理各種工作，大大提高了效率。

后來，隨著大語言模型在多模態領域的研究取得進展，另一種智能體——基于圖形用戶界面（GUI）的智能體出現了。如果說API是一扇扇門，那GUI就像是軟件的“臉面”，我們平時看到的軟件界面，那些按鈕、菜單、輸入框，都是GUI的一部分。基于GUI的智能體可厲害啦，它不僅能像人一樣“觀察”這個界面，還能直接操作界面上的各種元素。想象一下，你讓它幫你在電腦上新建一個文件夾，它就像你自己動手一樣，找到“此電腦”圖標，雙擊打開，然后在空白處右鍵點擊，選擇“新建文件夾”，是不是特別神奇？像UFO、CogAgent這些項目，就是這類智能體的典型代表，它們讓軟件操作變得更加簡單、直觀，給用戶帶來了全新的體驗。

API智能體與GUI智能體大對決

雖然這兩種智能體都能幫我們實現軟件自動化操作，但它們的差別可大了，就像兩個性格迥異的人，從很多方面都能看出不同。下面，咱們就從幾個關鍵維度來一場“大對決”。

感知與交互方式：各有千秋

API智能體主要靠文字來感知和交互。它就像一個只看文字說明書的“技術宅”，接到我們的自然語言請求后，會解讀請求的意思，然后找到對應的API接口，再把必要的參數填好，就像按照說明書組裝玩具一樣，完成相應的操作。比如你讓它在某個網站上搜索“人工智能發展趨勢”，它會直接調用搜索功能的API，發送請求，得到結果。

GUI智能體則像是一個通過眼睛觀察周圍環境的“探險家”，它主要依靠視覺或者多模態輸入，比如軟件界面的截圖、界面元素的相關文本信息（像無障礙訪問樹或者元數據）。它會像我們人一樣，在界面上找到對應的按鈕、輸入框，然后模擬鼠標點擊、鍵盤輸入這些操作。還是拿搜索“人工智能發展趨勢”舉例，它會先找到瀏覽器的圖標，雙擊打開，再找到搜索框，輸入關鍵詞，最后點擊搜索按鈕，整個過程就像我們自己在操作電腦一樣。

效率比拼：API一騎絕塵

從效率方面來看，API智能體優勢明顯。它完成復雜任務往往只需要一次函數調用，就像武俠小說里的高手，一招制敵，又快又省力。比如要獲取某個股票的實時價格，它能瞬間通過金融數據API拿到數據，幾乎沒有延遲，也不會消耗太多計算資源。

GUI智能體就有點“慢工出細活”的感覺了。它為了完成一個任務，常常要執行一系列像人操作一樣的步驟。還是以獲取股票價格為例，它可能要先打開股票交易軟件，找到行情頁面，再找到對應的股票代碼，才能看到價格。這些操作雖然直觀，但每個步驟都需要時間，和API智能體相比，效率就低了不少，就像走路和坐火箭的區別。

可靠性大考驗：API更勝一籌

API智能體的可靠性比較高。只要它調用的API接口穩定、定義清晰，就像堅固的橋梁一樣，能保證每次操作都有穩定的結果。而且這些接口很容易維護、更新版本和測試，出現問題也能很快解決。

GUI智能體在這方面就有點“脆弱”了。一旦軟件界面發生變化，比如按鈕位置變了、菜單樣式改了，它就像迷路的孩子一樣，容易出錯。因為它主要依靠識別界面元素來操作，界面一變化，它可能就找不到“路”了。而且它的操作步驟多，每一步都可能出現問題，這些問題累積起來，就會導致整體的準確性下降。

可用性：GUI更自由

API智能體的可用性受到很大限制，它只能使用開發者預先定義和公開的API接口。這就好比你只能在規定的商店里買東西，商店沒有的商品，你就沒辦法買到。如果某個軟件沒有開放獲取用戶地理位置的API，那基于API的智能體就無法獲取這個信息。

GUI智能體就自由多啦，只要是能看到的軟件界面元素，它都能操作。不管軟件有沒有公開API，它都能“想辦法”去完成任務。這就像你可以在任何一家商店里挑選商品，不受限制。但這種自由也帶來了挑戰，它需要更強大的理解和處理能力，來應對各種各樣的界面變化。

靈活性：GUI略勝一籌

API智能體的靈活性取決于預先開發好的API。如果想要增加新功能，就必須開發新的API并部署好，就像給房子加個新房間，需要重新設計和建造。比如某個軟件原本沒有自動生成報告的API，那基于API的智能體就沒辦法完成這個任務，除非開發出新的API。

GUI智能體理論上可以操作界面上的任何元素，這就給了它很大的發揮空間。就像一個能在房間里自由活動的人，不管房間里有什么新東西，都能想辦法去利用。它可以輕松適應新的界面功能或者變化，不過這也需要它具備先進的計算機視覺和多模態推理能力，才能準確找到并操作界面元素。

安全性：API更讓人放心

安全性上，API智能體更讓人放心。每個API接口都可以單獨設置認證、訪問控制或者限制調用頻率等安全措施，就像給每個房間都配上了不同的鎖，只有有鑰匙的人才能進去，而且還能限制進入的次數。這樣就能有效保護軟件系統的安全。

GUI智能體在這方面就有點讓人擔心了。因為它可以訪問軟件界面的各個部分，有可能不小心觸發一些有風險的操作，比如刪除重要文件、修改系統設置等。就像一個小孩在房間里亂翻東西，可能會不小心弄壞重要物品。所以，GUI智能體通常需要額外的安全措施來避免這些問題。

可維護性：API更穩定

API智能體的可維護性比較好。因為API接口一般都有版本控制，只要底層的接口穩定，智能體的邏輯就不需要大的改動。就像一輛汽車，只要發動機等核心部件沒壞，其他小零件有點變化，也不影響整體使用。新的API添加到智能體中也很方便，只要在指令里加上相關描述就行。

GUI智能體就沒這么省心了。軟件界面一旦重新設計、出現彈窗、布局變化或者元素改名、移位，它可能就“罷工”了。這就好比你熟悉的房間突然重新裝修，東西都換了位置，你找東西都困難，更別說讓智能體去操作了。所以，GUI智能體在軟件界面頻繁更新的情況下，維護成本很高。

透明度：GUI一目了然

從用戶的角度看，透明度就是能清楚看到智能體是怎么完成任務的。API智能體就像一個神秘的幕后工作者，它在后臺執行操作，用戶只能看到最后的結果，不知道中間具體調用了哪些API接口。就像你點了個外賣，只看到外賣送到了，卻不知道外賣員走了哪條路。

GUI智能體則像是在你面前表演的演員，它的每一步操作，比如點擊哪個按鈕、輸入什么內容，都清晰可見。這在一些需要逐步確認、訓練模擬或者需要視覺確認的任務中非常有用，用戶可以隨時觀察、干預或者調整操作流程，讓人心里更踏實。

擬人交互：GUI更親切

API智能體采用的是純程序化的方式，就像一個只會執行命令的機器人，沒有模擬人類的操作過程。它追求的是效率、可靠性和可擴展性，但在用戶體驗上，少了點“人情味”。

GUI智能體在這方面就做得很好，它會模仿人類用戶的操作步驟，一步一步地完成任務，就像有個人在你旁邊幫你操作軟件一樣。這種擬人化的交互方式讓用戶更容易理解和接受，也增強了用戶對智能體的信任，就像和一個熟悉的朋友一起工作，感覺很親切。

差異背后的融合趨勢

雖然API智能體和GUI智能體差別很大，但它們并不是完全對立的，在實際應用中，出現了很多融合的情況，就像兩個原本單打獨斗的武林高手，開始聯手合作了。

API包裝GUI工作流：取長補短

有些軟件開發商想到了一個巧妙的辦法，他們給基于GUI的軟件引入了“無頭模式”或者腳本接口，把GUI交互抽象成結構化的命令。這就好比給原本只能手動操作的機器裝上了一個自動控制裝置，讓它能接受程序指令。比如一個會計軟件，以前用戶需要在各種對話框和菜單里來回操作才能生成財務報告，現在通過這種方式，軟件可以暴露一個類似GenerateReport(startDate, endDate)的函數，直接就能生成報告，不需要再手動操作界面了。這種方式雖然底層還是依賴GUI工作流，但給開發者提供了類似API的接口，簡化了集成過程，提高了效率和可擴展性，就像是給傳統的手工技藝穿上了現代科技的“外衣”。

統一編排工具：智能調度

企業級的自動化框架和流程編排工具越來越強大，它們能提供一個統一的環境，讓開發者不用操心智能體具體的運行機制，就能輕松構建復雜的工作流程。這就像一個聰明的指揮官，能根據戰場形勢，合理安排不同的士兵（API智能體和GUI智能體）去完成任務。

比如在一個金融機構的貸款審批流程中，系統會先用API智能體通過安全的API接口查詢客戶的信用評分，如果信用評分符合要求，再用API智能體去更新客戶關系管理（CRM）系統。要是沒有合適的API來更新CRM系統，系統就會自動切換到GUI智能體，讓它模擬用戶操作CRM系統的網頁界面來完成更新。UFO項目就是這種設計的典型代表，它能根據任務需求和系統能力，智能地選擇最合適的方式（API調用還是GUI交互），讓整個流程更加順暢。

低代碼/無代碼解決方案：降低門檻

低代碼和無代碼平臺就像是為普通人準備的“魔法工具”，它們把很多復雜的技術細節都隱藏在可視化的界面背后，讓沒有專業編程知識的人（“公民開發者”）也能通過拖放組件的方式構建應用程序或實現自動化流程。

比如在一個訂單處理流程中，用戶只需要把“支付網關”組件拖到設計界面，進行簡單的配置，平臺就會在后臺自動調用API智能體向支付端點發送請求，處理支付事務。接著連接“物流服務”組件，就能完成訂單發貨。如果某個步驟需要進行GUI驗證，比如檢查某個遺留系統的特定界面元素，平臺又能無縫插入GUI智能體，模擬人工操作。這種方式把API的高效性和GUI的直觀性結合起來，讓構建自動化流程變得像搭積木一樣簡單。

實際應用中該如何選擇？

了解了API智能體和GUI智能體的差異和融合趨勢后，問題來了，在實際使用中，我們該怎么選擇呢？這得根據具體情況來決定。

適合API智能體的場景：追求效率與安全

如果軟件有穩定、文檔齊全的API接口，那API智能體就是最佳選擇。就像在高速公路上開車，道路平坦又寬闊，能一路暢行無阻。比如企業內部的一些業務系統，有專門開發的API，使用API智能體就能快速、可靠地完成數據處理、系統集成等任務，還能保證數據的安全和穩定。在對性能要求極高的場景下，API智能體更是不二之選。因為它能通過直接的函數調用，減少延遲和系統開銷，就像火箭發射一樣迅速。對于那些對安全性要求很高的應用，API智能體也能通過精細的訪問控制，確保只有授權的操作才能執行，就像給重要的文件加上了多層密碼鎖。

適合GUI智能體的場景：靈活應對復雜界面

當軟件沒有直接可用的API，或者現有的API只能滿足部分自動化需求時，GUI智能體就派上用場了。比如很多手機應用，為了保護隱私和系統安全，限制了外部API的訪問，這時候GUI智能體就能大顯身手，通過模擬用戶操作來實現自動化。在需要進行視覺驗證的場景中，GUI智能體更是不可或缺。比如測試軟件界面的顯示是否正確、元素位置是否合適，它能像人一樣直接觀察界面，給出準確的判斷。對于那些沒有可擴展后端服務的遺留系統或專有系統，GUI智能體也能輕松應對，不需要對底層代碼進行修改，就能實現自動化操作，就像給老舊的機器裝上了新的“智能大腦”。

適合混合模式的場景：兼顧多種需求

如果任務的某些部分適合用API智能體高效處理數據，而另一些部分需要通過GUI智能體進行前端交互或視覺驗證，那么混合模式就是最好的選擇。這就像一場接力賽，不同的選手在不同的階段發揮自己的優勢。而且，隨著軟件系統的發展，新的API可能會不斷出現，采用混合模式可以方便地將原本由GUI智能體處理的任務切換到API智能體，避免大規模的架構調整，讓系統更具靈活性和可擴展性。

未來展望：智能體的無限可能

大語言模型技術還在不斷發展，未來，API智能體和GUI智能體也會變得更強大。更厲害的代碼輔助工具會讓API的創建和維護變得更簡單，就像有了一個智能助手幫你寫代碼，這將大大提高API智能體的可擴展性。而強大的多模態模型會讓GUI智能體的視覺理解和操作能力更上一層樓，它可能會像人一樣輕松理解復雜的界面，做出更精準的操作。

想象一下，未來的軟件可能會自動生成或優化API，實現高效的后端操作，同時還能智能地協調界面元素，提供透明的前端交互體驗。這兩種智能體的融合，將會徹底改變我們與軟件交互的方式，模糊代碼生成和視覺界面體驗之間的界限。在不遠的將來，軟件開發、用戶體驗以及整個數字生態系統的工作流程，都可能因為它們而發生巨大的變化。也許有一天，我們和軟件的交流就像和朋友聊天一樣自然，軟件能輕松理解我們的需求，自動完成各種復雜的任務，讓我們的生活和工作變得更加便捷、高效。這就是科技的魅力，它總是在不斷給我們帶來驚喜，讓我們一起期待那一天的到來吧！

本文轉載自??旺知識??，作者：旺知識