競逐AI Agent時代_風聞

文/王慧瑩

編輯/子夜

什麼是更接近AGI的形態，是能用腦子思考的大模型，還是能用行動互動的Agent？

隨着技術不斷進步，應用不斷落地，人與機器的互動方式正在發生範式轉變，這個答案成了兩者的結合——AI Agent。

AI Agent，又被稱作是AI智能體，即一種能通過對環境的感知，進行思考決策並執行的智能體。與GPT等應用相比，AI Agent在思考與行動方式上和人類很相似，是人工智能機器人的初級形態。

在過去三年中，大模型在自然語言處理、圖像生成等領域展現出驚人能力，但隨着參數規模突破千億級，技術邊際效益遞減的魔咒開始顯現：模型理解能力停留在表層語義，複雜任務執行依賴人工指令拆解，應用落地陷入 “玩具化” 困境。

**更重要的是，用户對AI的期待早已超越簡單問答，他們需要一個能主動思考的助手，這種供需錯位給了AI Agent爆發的機會。**AI Agent就像一個能感知、能理解、能行動的AI助手。

尤其是伴隨大模型應用元年的到來，技術落地是個備受關注的問題，AI Agent被很多人看作是這輪AI技術落地的最終範式。

去年，市場研究機構Research and Market發佈的報告中指出，未來五年AI智能體的市場規模將增加420億美元。麥肯錫也表示，AI智能體將是生成式AI的下一個前沿。

進入2025年，從OpenAI的Operator到中國AI公司蝴蝶效應研發的Manus，再到大廠和獨角獸的競相加速，一場圍繞AI Agent的競逐賽悄然拉開帷幕。

這場競速賽註定不容易。算力成本的指數級增長、多輪對話中的幻覺誤差、場景落地的複雜程度……一如每一場技術風暴來臨之時，這些都是行業玩家們面臨的共同難題。

就像比爾·蓋茨曾説的，“誰能主宰AI Agent，那才是大事。因為你將永遠不用去搜索網站或者亞馬遜”。

從實驗室走向產業前線，AI Agent的想象力很大，在技術與現實的博弈之間，精準迅速地落地，給用户一個可靠的AI助手，才是這場比賽的賽點。

1、從Operator到Manus，AI Agent為何令人興奮？

“求一個Manus邀請碼”。

上週，科技圈對這個名字一定不陌生。一如ChatGPT和DeepSeek在模型層的爆火，應用層也發生了新的爆點。

這款號稱是“全球首款通用型AI Agent產品”，由中國AI創業公司推出。據團隊介紹，Manus是一個真正自主的AI Agent，能夠解決各類複雜多變的任務。

該產品尚未完全對外開放，內測碼一碼難求，市場對Manus的好奇度已然達到頂峯。這是一種什麼魔力？

很重要的一點在於，Manus展現出了更“類人”的能力。

圖源Manus官網 

Manus完全在獨立虛擬機中，能夠獨立思考、規劃並執行復雜任務，直接交付完整成果。在接到用户指令後，它可以直接操作電腦完成一系列報告撰寫、表格製作等工作，並在最後導出符合用户需求的產品。

在篩選簡歷時，Manus會自動解壓文件、上傳簡歷、瀏覽簡歷，並記錄重要信息，給出自動排名建議，還能根據工作經驗等重要維度，將候選人分為不同等級。

**換句話説，Manus展現出了更進一步的自我思考和自我規劃能力。**與普通大模型不同，Manus不只是提供想法，還能幫用户把想法變為現實，解決實際問題。

這背後，Manus的核心競爭力在於其全鏈路自主執行能力——Multiple Agent架構。Manus通過“規劃-執行-驗證”的多代理協同架構，用户不需要去對話引導，也不需要提供建議，只需要等待Manus直接交付完整的任務成果。

一夜之間，Manus彷彿革了OpenAI和Anthropic的命。

實際上，市場對AI Agent更早的感知，來自於OpenAI和Anthropic。

今年1月，OpenAI推出了首款AI智能體Operator，基於Computer-Using Agent模型，Operator可以根據用户指令，在雲端執行任務，如訂餐、制定計劃、購物等。

一個月後，OpenAI又推出了面向深度思考領域的智能體Deep Research，相比於Operator AI助手的定位，Deep Research像是一個“AI研究員“，它能將原本人類需要8小時的任務縮減到5分鐘，幫助人們在工作中節省幾小時甚至幾天。

**由OpenAI前研究副總裁達里奧·阿莫迪、大語言模型GPT-3論文的第一作者湯姆·布朗等人共同創立的企業Anthropic，佈局AI Agent的動作更早。**去年10月，Anthropic基於Claude模型，推出了擴展功能Computer Use，用户能夠像指揮人類一樣指導Claude操作電腦，包括移動光標、點擊按鈕和輸入文本。

值得注意的是，Manus的出現讓大家紛紛想起了Devin。這個在去年由Cognition AI推出的全球首個AI軟件工程師。Devin也是一個自主Agent，能自主學習不熟悉的技術，端到端地構建和部署應用程序，自己改bug，甚至還能訓練和微調自己的AI模型。

在一個新興賽道，先發優勢固然重要，但大家都在發力時，好用就成為一個新的評判標準。

AI智能體的工作原理無外乎四個步驟：感知、信息處理、執行、輸出。其中，想讓AI智能體真正化身人類的AI助手，效率和準確度都很重要，這也是Manus此輪火爆的原因。

據Manus官方介紹，Manus在GAIA基準測試中取得突破性成績，其解決複雜問題的準確率比Open AI同類產品高出12%。

從Operator，到Maunus，AI Agent這把火顯然越燒越旺。本質上，AI Agent之所以讓市場如此激動，是因為它讓AI完成了從被動響應，到主動執行的躍遷。當AI開始突破認知層，轉向行動層，AI時代或許才真正到來。

2、大廠、獨角獸集體加速，AI Agent今年是爆發元年？

今年，ChatGPT掀起的大模型浪潮尚未平息，AI Agent也迎來爆發元年。

前不久，百度創始人李彥宏提出觀點，2025年可能會成為AI智能體爆發的元年。推理大模型湧現出讓人驚歎的深度思考能力，這將推動人工智能的一個重要應用方向，即“AI智能體”的落地。

放眼整個行業，AI Agent處於風口之上也是共識。市場研究機構Gartner將Agentic AI列為2025年十大技術趨勢之一，並預測到2028年至少有15%的日常工作決策將由Agentic AI自主完成。德勤AI研究院稱，AI智能體將改變基礎業務模式，實現新的工作、運營和價值交付方式。

與GPT等對話式AI不同，AI Agent能像人類助手般獨立規劃任務、調用工具並交付成果。如果説大模型讓AI長出了“腦”，那AI Agent就是讓AI長出了“手和腳”。

悄然間，AI領域的競爭已悄然轉向更具想象力的戰場——AI Agent。國內這場競速賽中，科技大廠和AI獨角獸依舊是兩大主角。

大廠們的思路在於，利用AI智能體賦能業務，完善AI應用生態，提高業務及自身在AI時代的競爭力。

在AI領域強勢的百度，動作莫過於最多。尤其是去年以來，百度多次公佈AI的進展，智能體是反覆提到的關鍵詞。百度已將智能體應用到移動生態的各個場景，包括百度新搜索、百度文庫、百度電商、文小言等產品。

其中，以文心智能體為代表，目前已經吸引了15萬家企業和80萬名開發者參與。據百度透露，文心智能體為百度搜索帶來了多輪對話、超級外腦、創意升級、擬人體驗和多元推薦等五大新能力。

**另一邊，阿里近期將AI智能體重點放在了To C領域，**發佈並開源推理模型通義千問QwQ-32B沒多久，阿里將其融入到通義APP中。3月10日，阿里通義App全新升級，上線超級智能體。通義App以超級智能體作為交互中樞，用户在通義首頁能問、能聊，通義超級智能體還能理解圖片、生成圖片，翻譯、寫作等複雜功能。

同樣聚焦C端的還有騰訊。今年1月的騰訊2024員工大會上，騰訊創始人馬化騰表示，騰訊會持續投入資源進行算力的儲備，希望各個事業部都能擁抱大模型的產品化落地場景。其中，包括微信、QQ、輸入法、瀏覽器等產品都將推出AI智能體，遊戲、微信讀書、騰訊視頻等產品也將基於混元做更多AI探索。

**相比於BAT結合自身深度思考大模型推出智能體，字節跳動的智能體更像是追着OpenAI打。**早在Operator發佈前兩天，字節跳動豆包大模型團隊就已經公佈了同類型智能體UI-TARS，和Operator的功能基本差不多。識別過程基於視覺模型和推理實現，能夠一步一步自動完成跨應用的複雜操作，併兼容各種系統。

不僅如此，憑藉算力、數據等優勢，大廠基本都是在模型端、應用端、智能體開發平台協同三個領域閉環發展。

一站式智能體開發平台方面，字節跳動的扣子、騰訊雲的騰訊元器、百度智能雲千帆AgentBuilder、阿里雲大模型平台百鍊均已上線。

而在AI獨角獸中，智譜是最早探索Agent的初創企業。去年10月，推出自主智能體AutoGLM ；一個月後的Agent OpenDay上，智譜展示了AI Agent的最新成果，包括AutoGLM、AutoGLM-Web、GLM-PC三個版本，對應手機、瀏覽器、電腦的應用場景。

據悉，新升級的AutoGLM能夠理解超長指令，執行超長任務，在多步、循環任務中，AutoGLM的速度表現超過人手動操作。今年1月，Agent GLM-PC 1.1正式版上線，操作速度和任務成功率均有提升。

需要注意的是，經過2023年的百模大戰，2024年的應用之爭，行業淘汰賽加劇，2025年對於初創企業而言，落地路線的選擇至關重要。

2月21日，階躍星辰宣佈發力智能終端Agent方向。階躍星辰與吉利汽車集團、OPPO、智元機器人等企業深化合作關係，尤其是智能終端Agent的開發，同時還展示了在金融財經、內容創作、新零售、數字人等領域的創新和應用。

去年5月，月之暗面的Kimi上線了Kimi+智能體商店，旗下有20多個由官方提供的智能體。

相較於互聯網大廠而言，AI初創企業佈局智能體的思路在於，通過自身模型能力與智能體的結合，推出更多可場景化的落地方案，尋找商業變現的路徑。

隨着技術的不斷發展和市場的逐漸成熟，AI Agent 領域的競爭將愈發激烈，各企業的產品也將不斷迭代升級，以滿足用户日益增長的需求。

3、想象力大，落地卻不易

Manus的火爆很突然，以至於Manus的團隊低估了市場的熱情。

Manus AI團隊產品負責人張濤近日在朋友圈發文表示，“這本是一個產品探索過程中的階段性收穫分享，因此服務器資源是對標demo水平來準備，不曾想過會引起巨大波瀾。”

這段話的背景在於，Manus爆火之後，關於Manus通用型的“套殼”嫌疑、官網卡頓等質疑聲層出不窮。所謂“套殼”，即Manus沒有自研底層大模型的能力,其模型能力主要來自Anthropic的Claude。

Manus團隊已聲明，當前的Manus距離正式版想交付給大家的體驗還差很遠。“像模型幻覺、交付物友好度、運行速度等方面都還有很大的提升空間。”

事實上，Manus的困境是當下AI Agent賽道的縮影。

首當其衝的就是AI幻覺問題。OpenAI的Operator可能因數據污染生成錯誤結論；Manus在演示中雖流暢，實際應用中卻常因系統權限限制無法完成訂餐、支付等任務。

這些所謂的幻覺問題是目前的AI技術無法避免的。DeepSeek-R1幻覺率高達14.3%，GPT-4.5幻覺率為7.1%，某種程度上，AI幻覺能力與其推理能力正相關。也就是説，越聰明的AI大概率幻覺越強。

這對AI Agent無疑是個老大難。作為提高效率的AI助手，用户的終極需求莫過於準確性，而幻覺問題可能為用户帶來了包括檢查、複查等多個環節，勢必成為AI Agent爆發的主要障礙。

尤其是在金融、醫療、法律等高風險領域，任何誤差都可能引發暴風雨，這也就限制了AI Agent的場景落地。

**更重要的是，相比於對話式的GPT，AI Agent的一個重要進步在於“有記憶”。**Manus通用型Agent就具備“記憶能力”，若用户曾要求“用表格呈現結果”，下次任務中它會主動生成Excel文件。一旦出現幻覺問題，AI Agent作為工具的實用性也要受到質疑。

本質上，幻覺問題的來源於數據的缺乏。正如人類通過理論和實踐在社會發展過程中的不斷學習和進化，AI則需要源源不斷的數據反饋來進化，而數據的訓練離不開實際的應用落地。

就目前實際應用而言，C端智能體大多定位智能助手，可通過讀取語音指令理解用户意圖，並模擬人類行為，完成訂機票、點外賣、篩簡歷等基礎日常需求和工作。

這時候，用户留存和心智培養是個問題。像Manus這類主打通用的Agent，或許很難在垂直場景下發揮作用。而人類社會正是由一個個具體的場景構成的，複雜程度難以想象，通用型Agent最終能在用户生活實際起到多大作用，還是未知。

另一邊，B端智能體則需要提供更為專業和定製化的服務。在B端場景下，Agent可充當數字員工、個人助理、營銷客服等工種，真正為企業創造價值。

**一些聲音認為，B端Agent市場有望率先起量。**具體到玩家身上，據The Information報道，OpenAI計劃為專業人士推出量身定製版Agent，用於執行銷售線索分類、軟件工程和博士級研究等高級任務。針對“高收入知識工作者”，每月2000美元；用於軟件開發的，每月1萬美元；博士級研究代理，每月2萬美元。

從目前的發展趨勢來看，AI Agent 最有可能在企業服務和辦公場景中率先落地。在企業服務領域，AI Agent可以幫助企業實現業務流程的自動化和智能化，降低人力成本，提高工作效率。在辦公場景中，AI Agent可以成為員工的智能助手，協助完成各種辦公任務，提升辦公體驗。

IDC發佈預測稱，到2026年將有50%的中國500強數據團隊使用AI Agent來實現數據準備和分析，併成為重要組織者和協調者；40%的中國500強企業將實現數據智能與AI模型智能的結合，以統一AI模型和數據的綜合治理政策、實踐和技術。

不過，想要真正作為AI助手對接企業也有不少難題。企業的業務流程和需求各不相同，如何將AI Agent與企業的現有系統和業務流程進行無縫集成，是一個關鍵問題。

這需要AI Agent具備高度的定製化能力和兼容性，能夠根據企業的具體需求進行靈活配置和調整。同時，企業對數據安全和隱私保護也非常重視，AI Agent 在處理企業數據時，必須確保數據的安全性和保密性，防止數據泄露和濫用。

落地當然是不容易的，這需要不斷擴展的算力、數據、場景做支撐，好在市場的熱情已經被點燃，玩家都在為“讓AI幫人做事”而努力。

當大模型與Agent深度融合，一個更智能、更主動、更個性化的AI時代正加速到來，這一次，獨角獸和大廠們都在加速奔跑，沒有一個甘心落後於時代。