在大家所说的GPTs会杀死的Agent项目中，有些项目比如Baby AGI 、MetaGPT及Aiagent等在运行过程中，可以明显体现合格Agent应该具备的特性。换句话说，它们的表现要比GPTs强很多。
OpenAI开发者大会之后，LangChain曾在X发推文强调了其与GPTs的区别以及自身优势，并在11月10日推出了一个名为Opengpts的开源项目。
该项目通过整合LangServe和LangSmith，旨在为用户提供与OpenAI GPTs相似体验的平台。相对于OpenAI只能用GPT模型构建GPTs，在Opengpts用户可以通过选择不同的语言模型、自定义工具以及控制提示，实现对聊天机器人更灵活的控制。
从目前GPTs的表现与“独立”AI Agent所具备的功能来看，两者存在以下几点区别：
1、GPTs仍旧处于试用阶段。
虽然GPT Shunter（一个第三方GPT Store项目）收集的GPTS数量已经超过2.1万，但大部分GPTs产品形态仍旧比较初级。
目前GPTs所表现的属性更易于分享，但在功能上仍旧差强人意，属于个人娱乐及应用产品的试用阶段，并不适合大量企业去使用。
2、技术栈存在一定限制。
GPTs基于大语言模型GPT-4构建并与OpenAI的生态系统紧密关联，这也意味着开发者所能用的整体技术栈存在一定局限性。
GPT并不开源，所以构建GPTs在LLM的选择上只能基于GPT，而不能选择更多的LLM。同时当前版本在使用上也有一些限制，比如最多只能上传10个数据文件。
3、GPTs构建者技能水平不同。
“独立”AI Agent的构建者主要是开发人员，GPTs的构建者大多是不会代码的业务人员。目前大部分GPTs都是用简单指令提示来构建的，这让GPTs的数量快速暴涨，这也使得GPTs在专业程度上要差很多，更适合自娱自乐或者解决简单业务流程。
程序人员还可以用Assistant API构建功能更多更专业的GPTs，这些才有可能成为企业级Agent应用。
4、能处理的任务和GPTs的能力。
现在AI Agent正在成为各种类型的智能助理，可以用于订餐、买机票以及编程等相对复杂的业务流程。GPTs也有很多不同用途像私人教练、老师、咨询师等，但大多数仍然是聊天机器人。
它更像各种角色扮演类AI，人们可以自定义各种角色来娱乐或者处理简单事务，比如用来生成各种文本以及用DALL-E生成图像等。
当然，GPTs已能够参与部分企业运营的业务流程，比如使用Zapier GPT访问日历或者Slack等。但目前它还无法深入到企业运营中的比如SAP、用友、金蝶等的复杂流程中去。
主要在于，一方面很多企业管理软件缺少API，另一方面有些API授权费用太高，此外API也不是绝对稳定。
5、技术和安全挑战
目前的AI Agent经常被批评不可靠，因此还没有实现量级的企业级应用。GPTs也面临着同样的问题，会出现幻觉、在同一提示下提供不同的结果以及不能真正理解潜在过程，会产生随机结果。
除了大模型本身问题，目前GPTs更大的问题是数据安全，据说目前99%的GPTs都在裸奔，几句话就能套走GPTs的数据库。这些问题，会让企业在GPTs的选择上更加谨慎。
理论上，可以通过更高级的模型或围绕Agent构建产品以弥补可靠性的不足。比如实在智能推出的RPA Agent，就在数据安全上下了很大的功夫，在大语言模型和RPA工具包上都设置的多重安全机制，以保证用户更安全的使用AI智能体。
6、初级阶段的GPTs缺乏产品属性
到目前为止，GPTs缺乏具体的产品特性，或者说缺乏一种利用GPTs开展业务的方法。不具备产品级应用的试用性产品，在安全、应用、数据、扩展性及解决方案方面很难达到企业要求，不容易在企业推广。
此外GPTs仅供ChatGPT付费用户及企业用户使用，限制了更多人的使用，且没有定价策略或产品等级差异化的选项。或许这些，都要等到GPT Store的正式上线。眼下OpenAI宫斗大戏刚刚落幕，GPT Store何时上线还是个谜。
GPTs会不会杀死AI Agent？
尽管OpenAI推出的GPTs还不算成熟的AI Agent，或者说处于Agent早期阶段，但无疑它响应了一种趋势，即Agent将会无处不在。GPTs这种形态的大语言模型产品会让人人都能用上Agent，这是它的伟大之处。
接下来随着GPT Store的推出，GPTs将会成为现在APPs一样存在于每个人的手机、平板抑或其他形式（比如最近的风头正盛的AIpin）的通讯、娱乐及办公产品之上。
目前的GPTs还很原始，大部分都属于定制化的面向某个功能的比如心理咨询、产品说明、文字及图片生成等聊天机器人。
但从业务流程角度而言，很多企业的一些业务部门比如市场营销、客户支持、新媒体、HR、法务等，某些业务的大部分流程都是文字、语音交互和生成，应用GPTs足以完成大部分任务，在安全、合规的情况下这些部门将非常适用GPTs。
如果简单的GPTs就能胜任企业运营的多种业务场景，是不是就无需再去耗费精力与财力打造所谓的专业单体自主Agent？同时，SaaS化的GPTs开发是不是也比程序员以代码构建专业Agent更为便捷与高效？
目前GPTs还无法介入企业运营的复杂流程，但我们也看到了通过Zapier等插件实现了与电子邮件、旅游网站及支付软件等的集成，已经能够操作部分企业经营的业务流程。
关于企业内部应用GPTs，是另一个需要探索的话题，王吉伟频道在这里跟大家简单聊聊。
现在已经有一些企业在内部进行GPTs的构建与分享，以定制面向不同业务场景的ChatGPT。比如Amgen、Bain 和 Square等企业，已经先一步开始应用自己的专属GPTs。但这些企业GPTs是用在内容生成与理解还是深度的业务运营，目前尚不可知。
通过API调用的各种插件及应用，在OpenAI的Agent架构中都属于工具应用。这些工具可以是简单的邮件列表读取，也可以是复杂的CRM、OA、工作流等流程编排与管理。
OpenAI还没有更重量级的工具，但其投资的一家RPA公司Induced AI，“RPA 3.0”形态的产品正是基于GPT的智能体。
